ビッグデータ - ダミーの複雑なイベント処理の使用方法

複雑なイベント処理（CEP）は、動きのあるデータを管理することを目的としているため、大きなデータに役立ちます。複雑なイベント処理は、イベントが発生したときのデータの追跡、分析、および処理のための手法です。この情報は、ビジネスルールとプロセスに基づいて処理され、伝達されます。

CEPの背景にあるアイデアは、情報ストリーム間の相関関係を確立し、その結果パターンを、脅威の緩和や機会の獲得などの定義された動作と一致させることです。 CEPは、さまざまな関連する情報源からのデータを収集して組み合わせて、行動につながる可能性のあるイベントやパターンを発見する単純なイベント処理に基づいた高度なアプローチです。

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ここに例があります。小売チェーンは、特に年間1,000ドル以上を費やす顧客のために、反復販売を増やすための段階的ロイヤルティプログラムを作成します。これらの重要な顧客を戻し続けるプラットフォームを構築することが重要です。価値の高い顧客がプログラムを使用するとすぐにCEPプラットフォームを使用して、システムは顧客に特別割引を提供するプロセスを開始します。

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もう1つのプロセスルールは、顧客に驚きを与える可能性があります - 追加割引または新製品サンプル。また、モバイルアプリケーションにリンクする新しいロイヤルティプログラムも追加されています。忠実な顧客が店舗の近くを歩くとき、テキストメッセージは顧客に割引価格を提供する。その忠実な顧客がソーシャルメディアサイトで何かネガティブなものを書いた場合、顧客ケア部門に通知され、謝罪を行います。

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かなりの数のインタラクションを持つ膨大な数の顧客を扱っている可能性が非常に高いです。しかし、単にデータをストリーミングしてそのデータを分析するだけでは不十分です。小売業者が達成したいビジネス目標を達成するためには、分析結果に対応するプロセスを実行する必要があります。

多くの産業がCEPを活用しています。クレジットカード会社はCEPを使用して詐欺をよりよく管理します。詐欺のパターンが現れると、会社は大きな損失を被る前にクレジットカードを止めることができます。基盤となるシステムは、着信トランザクションを相関させ、イベント・データのストリームを追跡し、プロセスをトリガーします。 CEPは、金融取引アプリケーション、天気予報アプリケーション、営業管理アプリケーションにも実装されています。

これらのアプリケーションの共通点は、アプリケーションが温度、圧力、トランザクションのサイズ、または販売の価値に関する事前に定義された基準を持っていることです。状態の変化は行動を引き起こすでしょう。後期型の車を運転する場合、おそらく、タイヤの圧力が下がったときに、運転手に（タイヤを固定させる）ことを知らせるダッシュボードインジケータがトリガーされることに気づいたでしょう。

多くのベンダーがCEPソリューションを提供しています。市場にある多くのCEPツールでは、リアルタイムでイベント駆動型のアプリケーションを作成できます。これらのアプリケーションはストリームからのデータを取り込む可能性がありますが、従来のデータベースソースからのデータも取り込むことができます。ほとんどの製品には、Eclipseベースのグラフィカルな開発環境、リアルタイムのデータ・フローへの接続、履歴データ・ソースに対するAPIなど、共通の機能が含まれています。

これらの製品のほとんどは、グラフィカルなイベントフロー言語を含み、SQLをサポートします。この分野の主なベンダーには、Esper（オープンソースベンダー）、IBMオペレーショナルデシジョンマネージャー、Informatica with RulePoint、オラクルの複雑なイベント処理ソリューション、MicrosoftのStreamInsights、SAS DataFlux Event Stream Processing Engine、StreambaseのCEPなどがあります。数多くの新興企業がこの市場に登場しています。