אינטגרציה בזמן אמת: צלילה לעומק עיבוד הזרמת נתונים לעסקים גלובליים

בנוף הדיגיטלי המהיר של ימינו, עסקים מסתמכים יותר ויותר על נתונים בזמן אמת כדי לקבל החלטות מושכלות ולהשיג יתרון תחרותי. עיבוד הזרמת נתונים (Stream processing), רכיב ליבה באינטגרציה בזמן אמת, מעצים ארגונים לעבד זרמי נתונים רציפים ולהגיב באופן מיידי לאירועים כפי שהם מתרחשים. הדבר חיוני במיוחד עבור עסקים גלובליים הפועלים באזורי זמן, שווקים ופלחים שונים של לקוחות.

מהו עיבוד הזרמת נתונים?

עיבוד הזרמת נתונים הוא סוג של עיבוד נתונים שנועד לקלוט, לעבד ולנתח זרמי נתונים רציפים בזמן אמת או כמעט בזמן אמת. בניגוד לעיבוד באצווה (batch processing), המעבד כמויות גדולות של נתונים במנות נפרדות, עיבוד הזרמה פועל על רשומות נתונים בודדות או על מיקרו-אצוות עם הגעתן. הדבר מאפשר תובנות ופעולות מיידיות המבוססות על המידע המעודכן ביותר.

חשבו על זה כך: עיבוד באצווה הוא כמו לצלם תמונה, לפתח אותה, ואז להסתכל עליה מאוחר יותר. עיבוד הזרמה הוא כמו לצפות בשידור וידאו חי – אתם רואים את הדברים בזמן שהם קורים.

מושגי יסוד בעיבוד הזרמת נתונים

• זרמי נתונים (Data Streams): רצפים רציפים ובלתי מוגבלים של רשומות נתונים. זרמים אלה יכולים להגיע ממקורות שונים, כגון חיישנים, פעילות באתר אינטרנט, עדכונים ברשתות חברתיות, עסקאות פיננסיות ומכשירי IoT.
• אירועים (Events): רשומות נתונים בודדות בתוך זרם נתונים, המייצגות התרחשות ספציפית או שינוי במצב.
• עיבוד בזמן אמת או כמעט בזמן אמת: עיבוד אירועים עם השהיה (latency) מינימלית, הנמדדת בדרך כלל באלפיות השנייה או בשניות.
• ניהול מצב (State Management): שמירה על מידע המכיל מצב (stateful) על פני מספר אירועים, המאפשר חישובים מורכבים וצבירה על פני חלונות זמן.
• עמידות בפני תקלות (Fault Tolerance): הבטחת שלמות הנתונים והמשכיות העיבוד אל מול כשלים במערכת או הפרעות ברשת.
• מדרגיות (Scalability): היכולת להתמודד עם נפחי נתונים הולכים וגדלים ודרישות עיבוד מבלי לפגוע באופן משמעותי בביצועים.

חשיבותו של עיבוד הזרמת נתונים לעסקים גלובליים

עסקים גלובליים מתמודדים עם אתגרים ייחודיים בניהול נתונים על פני מיקומים גיאוגרפיים, אזורי זמן וסביבות רגולטוריות מגוונות. עיבוד הזרמת נתונים מציע מספר יתרונות מרכזיים בהקשר זה:

• תובנות בזמן אמת: קבלת נראות מיידית למדדי ביצוע מרכזיים (KPIs), התנהגות לקוחות ומגמות שוק באזורים שונים. לדוגמה, חברת מסחר אלקטרוני גלובלית יכולה לעקוב אחר ביצועי המכירות במדינות שונות בזמן אמת ולהתאים את קמפייני השיווק בהתאם.
• חוויית לקוח משופרת: מתן אינטראקציות מותאמות אישית ובזמן עם לקוחות על בסיס פעילות בזמן אמת. חברת תעופה גלובלית יכולה להציע אפשרויות לשינוי טיסה יזום לנוסעים החווים עיכובים, ובכך למזער את ההפרעה ולשפר את שביעות רצון הלקוחות.
• ניהול סיכונים פרואקטיבי: זיהוי ותגובה לאיומי אבטחה, הונאות וחריגות תפעוליות בזמן אמת. מוסד פיננסי גלובלי יכול לנטר דפוסי עסקאות לאיתור פעילות חשודה ולמנוע עסקאות הונאה לפני שהן מתרחשות.
• תפעול ממוטב: שיפור יעילות שרשרת האספקה, לוגיסטיקה והקצאת משאבים על בסיס נתונים בזמן אמת. חברת לוגיסטיקה גלובלית יכולה לעקוב אחר המיקום והסטטוס של משלוחים בזמן אמת ולמטב את נתיבי המשלוח כדי למזער עיכובים ועלויות.
• קבלת החלטות זריזה: העצמת משתמשים עסקיים לקבל החלטות מבוססות נתונים במהירות וביעילות. חברת ייצור גלובלית יכולה לנטר את ביצועי קו הייצור בזמן אמת ולזהות צווארי בקבוק או חוסר יעילות.

ארכיטקטורות לעיבוד הזרמת נתונים

קיימות מספר ארכיטקטורות שניתן להשתמש בהן ליישום פתרונות עיבוד הזרמת נתונים, לכל אחת מהן נקודות חוזק וחולשה משלה. כמה מהארכיטקטורות הנפוצות ביותר כוללות:

ארכיטקטורת למבדה (Lambda Architecture)

ארכיטקטורת למבדה היא גישה היברידית המשלבת עיבוד באצווה ועיבוד הזרמה כדי לספק תובנות בזמן אמת והיסטוריות כאחד. היא מורכבת משלוש שכבות:

• שכבת האצווה (Batch Layer): מעבדת כמויות גדולות של נתונים היסטוריים באצוות כדי לספק תובנות מדויקות ומקיפות.
• שכבת המהירות (Speed Layer): מעבדת זרמי נתונים בזמן אמת כדי לספק תובנות בהשהיה נמוכה.
• שכבת ההגשה (Serving Layer): ממזגת את התוצאות משכבת האצווה ושכבת המהירות כדי לספק תצוגה מאוחדת של הנתונים.

יתרונות: מספקת תובנות בזמן אמת והיסטוריות כאחד, עמידה בפני תקלות. חסרונות: מורכבת ליישום ולתחזוקה, דורשת תחזוקה של שני בסיסי קוד נפרדים לעיבוד באצווה ועיבוד הזרמה.

ארכיטקטורת קאפה (Kappa Architecture)

ארכיטקטורת קאפה מפשטת את ארכיטקטורת למבדה על ידי ביטול שכבת האצווה והסתמכות בלעדית על עיבוד הזרמה הן לתובנות בזמן אמת והן לתובנות היסטוריות. כל הנתונים מטופלים כזרם, ונתונים היסטוריים מעובדים מחדש דרך מנוע עיבוד ההזרמה לפי הצורך.

יתרונות: פשוטה יותר ליישום ולתחזוקה מארכיטקטורת למבדה, בסיס קוד יחיד לעיבוד בזמן אמת והיסטורי כאחד. חסרונות: דורשת עיבוד מחדש של נתונים היסטוריים עבור סוגים מסוימים של ניתוח, ייתכן שלא תתאים לכל מקרי השימוש.

ארכיטקטורה מונחית אירועים (Event-Driven Architecture)

ארכיטקטורה מונחית אירועים (EDA) היא תבנית עיצוב שבה יישומים מתקשרים באמצעות חילופי אירועים. בהקשר של עיבוד הזרמה, EDA מאפשרת מערכות בעלות צימוד רופף (loosely coupled) ומדרגיות גבוהה. יישומים נרשמים לאירועים ספציפיים ומגיבים בהתאם, ובכך מאפשרים עיבוד נתונים וקבלת החלטות בזמן אמת.

יתרונות: מדרגית מאוד, צימוד רופף, מאפשרת תקשורת בזמן אמת בין יישומים. חסרונות: יכולה להיות מורכבת לניהול תלויות בין אירועים, דורשת תכנון קפדני של סכמת האירועים.

טכנולוגיות פופולריות לעיבוד הזרמת נתונים

קיימות מספר טכנולוגיות קוד פתוח ומסחריות לבניית פתרונות עיבוד הזרמת נתונים. כמה מהפופולריות ביותר כוללות:

אפאצ'י קפקא (Apache Kafka)

אפאצ'י קפקא היא פלטפורמת הזרמה מבוזרת המספקת העברת הודעות בתפוקה גבוהה, עמידה בפני תקלות ומדרגית. היא נמצאת בשימוש נרחב כמרכז נתונים מרכזי לקליטה והפצה של זרמי נתונים בין יישומים ומערכות שונות.

תכונות עיקריות:

• העברת הודעות בשיטת פרסום-הרשמה (Publish-Subscribe): מאפשרת ליישומים לפרסם ולהירשם לזרמי נתונים.
• עמידות בפני תקלות: משכפלת נתונים על פני מספר ברוקרים כדי להבטיח זמינות נתונים.
• מדרגיות: יכולה להתמודד עם נפחי נתונים ודרישות עיבוד הולכים וגדלים.
• אינטגרציה: משתלבת עם מגוון רחב של מקורות נתונים ומנועי עיבוד.

דוגמת שימוש: חברת מדיה חברתית גלובלית משתמשת בקפקא כדי לקלוט ולהפיץ נתוני פעילות משתמשים בזמן אמת (למשל, פוסטים, תגובות, לייקים) למערכות קצה שונות לצורך ניתוח, המלצות וזיהוי הונאות.

אפאצ'י פלינק (Apache Flink)

אפאצ'י פלינק הוא מנוע עיבוד הזרמה מבוזר המספק עיבוד הזרמה stateful, בעל ביצועים גבוהים ועמיד בפני תקלות. הוא תומך במגוון רחב של פעולות, כולל סינון, צבירה, חלונאות (windowing) וצירוף (joining).

תכונות עיקריות:

• עיבוד הזרמה stateful: שומר על מידע המכיל מצב על פני מספר אירועים.
• עמידות בפני תקלות: מספק סמנטיקת עיבוד של "בדיוק פעם אחת" (exactly-once).
• מדרגיות: יכול להתמודד עם נפחי נתונים ודרישות עיבוד הולכים וגדלים.
• חלונאות גמישה: תומך באסטרטגיות חלונאות שונות לצבירה מבוססת-זמן ומבוססת-ספירה.

דוגמת שימוש: חברת מסחר אלקטרוני גלובלית משתמשת בפלינק כדי לעבד נתוני הזמנות בזמן אמת ולזהות עסקאות הונאה על בסיס דפוסים וחוקים מורכבים.

אפאצ'י ספארק סטרימינג (Apache Spark Streaming)

אפאצ'י ספארק סטרימינג הוא הרחבה של מסגרת העבודה של אפאצ'י ספארק המאפשרת עיבוד נתונים בזמן אמת. הוא מעבד נתונים במיקרו-אצוות, ומספק יכולות קרובות לזמן אמת. למרות שמבחינה טכנית מדובר בעיבוד מיקרו-אצוות ולא בעיבוד הזרמה אמיתי, הוא נכלל לעתים קרובות באותה קטגוריה בשל ההשהיה הנמוכה שלו.

תכונות עיקריות:

• עיבוד במיקרו-אצוות: מעבד נתונים באצוות קטנות.
• אינטגרציה עם האקוסיסטם של ספארק: אינטגרציה חלקה עם רכיבי ספארק אחרים (למשל, Spark SQL, MLlib).
• עמידות בפני תקלות: מושגת באמצעות מערכי נתונים מבוזרים עמידים (RDDs).
• מדרגיות: יכול להתמודד עם נפחי נתונים גדולים על ידי פיזור העיבוד על פני אשכול (cluster).

דוגמת שימוש: חברת טלקומוניקציה גלובלית משתמשת בספארק סטרימינג כדי לנתח תעבורת רשת כמעט בזמן אמת כדי לזהות ולהפחית עומסי רשת.

אמזון קינסיס דאטה סטרימס (Amazon Kinesis Data Streams)

אמזון קינסיס דאטה סטרימס הוא שירות הזרמת נתונים בזמן אמת, מנוהל לחלוטין, מדרגי ועמיד. הוא מאפשר ללכוד ולעבד באופן רציף כמויות עצומות של נתונים ממקורות שונים.

תכונות עיקריות:

• מנוהל לחלוטין: אין צורך לנהל תשתית.
• מדרגי: משתנה באופן אוטומטי כדי להתמודד עם נפחי נתונים הולכים וגדלים.
• עמיד: הנתונים משוכפלים על פני מספר אזורי זמינות (availability zones).
• אינטגרציה עם שירותי AWS: משתלב באופן חלק עם שירותי AWS אחרים (למשל, Lambda, S3, Redshift).

דוגמת שימוש: חברת IoT גלובלית משתמשת בקינסיס דאטה סטרימס כדי לקלוט ולעבד נתוני חיישנים בזמן אמת ממכשירים מחוברים כדי לנטר את ביצועי הציוד ולחזות צורכי תחזוקה.

גוגל קלאוד דאטהפלו (Google Cloud Dataflow)

גוגל קלאוד דאטהפלו הוא שירות עיבוד נתונים מאוחד, מנוהל לחלוטין, לעיבוד הזרמה ואצווה. הוא מאפשר לבנות ולהריץ צינורות עיבוד נתונים (pipelines) הן לנתונים בזמן אמת והן לנתוני אצווה.

תכונות עיקריות:

• עיבוד מאוחד של הזרמה ואצווה: תומך הן בעיבוד נתונים בזמן אמת והן בעיבוד באצווה.
• מנוהל לחלוטין: אין צורך לנהל תשתית.
• מדרגי: משתנה באופן אוטומטי כדי להתמודד עם נפחי נתונים הולכים וגדלים.
• אינטגרציה עם שירותי Google Cloud: משתלב באופן חלק עם שירותי Google Cloud אחרים (למשל, BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub).

דוגמת שימוש: חברת פרסום גלובלית משתמשת בקלאוד דאטהפלו כדי לעבד נתוני חשיפות של מודעות בזמן אמת ולמטב קמפיינים פרסומיים על בסיס התנהגות משתמשים.

מקרי בוחן של עיבוד הזרמת נתונים בעסקים גלובליים

לעיבוד הזרמת נתונים יש מגוון רחב של יישומים בעסקים גלובליים בתעשיות שונות. כמה ממקרי השימוש הנפוצים כוללים:

• מסחר אלקטרוני: זיהוי הונאות בזמן אמת, המלצות מוצר מותאמות אישית, תמחור דינמי, ניהול מלאי. תארו לעצמכם קמעונאי מקוון גדול באירופה המנתח את התנהגות הגלישה של לקוחות בזמן אמת כדי להציע מוצרים רלוונטיים ולהתאים מחירים על בסיס ביקוש.
• פיננסים: מסחר אלגוריתמי, זיהוי הונאות, ניהול סיכונים, ניטור ציות (compliance). חישבו על בנק גלובלי המשתמש בעיבוד הזרמה כדי לנטר עסקאות לאיתור פעילות חשודה ולמנוע הלבנת הון במדינות שונות.
• ייצור: תחזוקה חזויה, בקרת איכות, מיטוב תהליכים, ניהול שרשרת אספקה. יצרנית רכב רב-לאומית יכולה להשתמש בעיבוד הזרמה כדי לנתח נתוני חיישנים מקווי ייצור כדי לזהות כשלים פוטנציאליים בציוד ולמטב את יעילות הייצור במפעליה הגלובליים.
• שירותי בריאות: ניטור חולים מרחוק, זיהוי התפרצות מחלות, רפואה מותאמת אישית, תמיכה בהחלטות קליניות. ספק שירותי בריאות גלובלי יכול להשתמש בעיבוד הזרמה כדי לנטר סימנים חיוניים של חולים מרחוק ולהתריע לרופאים על מקרי חירום רפואיים פוטנציאליים בזמן אמת, ללא קשר למיקום המטופל.
• תחבורה: ניהול תנועה, מיטוב מסלולים, מעקב אחר ציי רכב, תחזוקה חזויה. חברת לוגיסטיקה גלובלית יכולה להשתמש בעיבוד הזרמה כדי לעקוב אחר המיקום והסטטוס של רכביה בזמן אמת ולמטב את נתיבי המשלוח על בסיס תנאי התנועה ולוחות הזמנים למשלוח, תוך התחשבות באזורי זמן שונים ובתקנות מקומיות.
• גיימינג: ניתוח שחקנים בזמן אמת, ניטור אירועים במשחק, זיהוי הונאות, חוויות משחק מותאמות אישית. חברת גיימינג מקוונת גלובלית יכולה להשתמש בעיבוד הזרמה כדי לנתח את התנהגות השחקנים בזמן אמת ולהתאים באופן דינמי את רמת הקושי של המשחק או להציע המלצות מותאמות אישית לשיפור מעורבות השחקנים.

שיטות עבודה מומלצות ליישום פתרונות עיבוד הזרמת נתונים

יישום פתרונות עיבוד הזרמת נתונים יכול להיות מורכב, במיוחד בהקשר גלובלי. הקפדה על שיטות עבודה מומלצות אלה יכולה לסייע להבטיח הצלחה:

• הגדרת דרישות עסקיות ברורות: התחילו בהגדרה ברורה של היעדים העסקיים ומקרי השימוש לעיבוד הזרמה. אילו תובנות אתם צריכים להפיק? אילו פעולות אתם צריכים לבצע? מהם מדדי הביצוע המרכזיים (KPIs) שאתם צריכים לעקוב אחריהם?
• בחירת הטכנולוגיה הנכונה: בחרו את טכנולוגיית עיבוד ההזרמה המתאימה ביותר לדרישות ולתקציב שלכם. שקלו גורמים כמו מדרגיות, עמידות בפני תקלות, ביצועים, קלות שימוש ואינטגרציה עם מערכות קיימות.
• תכנון ארכיטקטורה מדרגית: תכננו את הארכיטקטורה שלכם כך שתוכל להתמודד עם נפחי נתונים ודרישות עיבוד הולכים וגדלים. שקלו להשתמש בפלטפורמת הזרמה מבוזרת כמו קפקא כדי לקלוט ולהפיץ זרמי נתונים על פני צמתי עיבוד מרובים.
• יישום ניהול מצב נכון: נהלו בקפידה מידע stateful על פני מספר אירועים. השתמשו בתכונות ניהול המצב שמספק מנוע עיבוד ההזרמה שלכם כדי להבטיח עקביות נתונים ועמידות בפני תקלות.
• הבטחת איכות נתונים: ישמו בדיקות איכות נתונים כדי לזהות ולתקן שגיאות בזרם הנתונים. הדבר חשוב במיוחד לעסקים גלובליים המתמודדים עם נתונים ממקורות ופורמטים מגוונים.
• ניטור ומיטוב ביצועים: נטרו באופן רציף את ביצועי פתרון עיבוד ההזרמה שלכם ומטבו אותו לפי הצורך. השתמשו בכלי ניטור כדי לעקוב אחר מדדים מרכזיים כמו השהיה, תפוקה ושיעורי שגיאות.
• טיפול בממשל נתונים ואבטחה: ישמו אמצעי ממשל נתונים ואבטחה מתאימים כדי להגן על נתונים רגישים. צייתו לתקנות פרטיות נתונים רלוונטיות, כגון GDPR ו-CCPA, במיוחד כאשר מתמודדים עם נתוני לקוחות באזורים שונים.
• התחשבות באזורי זמן ולוקליזציה: כאשר מתמודדים עם זרמי נתונים גלובליים, שימו לב היטב לאזורי זמן. המירו את כל חותמות הזמן לאזור זמן משותף (למשל, UTC) לניתוח עקבי. כמו כן, שקלו היבטי לוקליזציה אם אתם מעבדים נתוני טקסט, כגון ביקורות לקוחות או פוסטים ברשתות חברתיות.
• אוטומציה של פריסה וניהול: השתמשו בכלי תשתית כקוד (IaC) כמו Terraform או CloudFormation כדי להפוך את הפריסה והניהול של תשתית עיבוד ההזרמה שלכם לאוטומטיים. זה יעזור להבטיח עקביות ויכולת חזרה על פני סביבות שונות.

אתגרים של עיבוד הזרמת נתונים בעסקים גלובליים

בעוד שעיבוד הזרמת נתונים מציע יתרונות משמעותיים, הוא מציב גם מספר אתגרים, במיוחד עבור עסקים גלובליים:

• נפח ומהירות הנתונים: ניהול ועיבוד של כמויות עצומות של נתונים במהירות גבוהה יכולים להיות מאתגרים. עסקים גלובליים מייצרים לעתים קרובות נתונים ממקורות מרובים, כולל אתרי אינטרנט, אפליקציות מובייל, חיישנים ופלטפורמות מדיה חברתית, שכל אחד מהם תורם לנפח ולמהירות הנתונים הכוללים.
• מגוון ומורכבות הנתונים: התמודדות עם נתונים ממקורות ופורמטים מגוונים יכולה להיות מורכבת. נתונים עשויים להיות מובנים, מובנים למחצה או לא מובנים, וייתכן שידרשו טרנספורמציה וניקוי נתונים משמעותיים לפני שניתן יהיה לעבד אותם ביעילות.
• ממשל נתונים ואבטחה: הבטחת ממשל נתונים ואבטחה על פני אזורים וסביבות רגולטוריות שונות יכולה להיות מאתגרת. עסקים גלובליים חייבים לציית לתקנות פרטיות נתונים שונות, כגון GDPR, CCPA ואחרות, אשר יכולות להשתנות באופן משמעותי ממדינה למדינה.
• השהיה וביצועים: השגת השהיה נמוכה וביצועים גבוהים יכולה להיות קשה, במיוחד כאשר מתמודדים עם מקורות נתונים וצמתי עיבוד מבוזרים גיאוגרפית. השהיית רשת ועלויות העברת נתונים יכולות להשפיע באופן משמעותי על הביצועים הכוללים של פתרון עיבוד ההזרמה.
• מורכבות היישום: יישום ותחזוקה של פתרונות עיבוד הזרמת נתונים יכולים להיות מורכבים, ודורשים מיומנויות ומומחיות ייעודיות. ייתכן שעסקים גלובליים יצטרכו להשקיע בהכשרה או להעסיק מהנדסי נתונים ומדעני נתונים מומחים כדי לבנות ולנהל את תשתית עיבוד ההזרמה שלהם.
• שיקולי עלות: תשתית ושירותי עיבוד הזרמת נתונים יכולים להיות יקרים, במיוחד כאשר מתמודדים עם נפחי נתונים גדולים ודרישות עיבוד גבוהות. מיטוב עלויות קפדני הוא חיוני, כולל בחירת ספק הענן ושכבת השירות הנכונים, ומיטוב עלויות אחסון והעברת נתונים.

עתיד עיבוד הזרמת הנתונים

עיבוד הזרמת נתונים הוא תחום המתפתח במהירות, עם טכנולוגיות וטכניקות חדשות שצצות כל הזמן. כמה מגמות מפתח המעצבות את עתיד עיבוד ההזרמה כוללות:

• מחשוב קצה (Edge Computing): עיבוד נתונים קרוב יותר למקור, תוך הפחתת השהיה וצריכת רוחב פס. תארו לעצמכם עיבוד נתוני חיישנים מאסדת נפט מרוחקת באתר עצמו, במקום לשלוח אותם חזרה למרכז נתונים מרכזי.
• מחשוב ללא שרתים (Serverless Computing): שימוש בפונקציות ללא שרתים לעיבוד זרמי נתונים, תוך הפחתת תקורה תפעולית ושיפור המדרגיות. שקלו להשתמש ב-AWS Lambda או Google Cloud Functions כדי לעבד אירועים המופעלים על ידי נתונים חדשים בנושא (topic) של קפקא.
• שילוב למידת מכונה: שילוב מודלים של למידת מכונה בצינורות עיבוד הזרמה כדי לאפשר חיזוי וזיהוי חריגות בזמן אמת. לדוגמה, שימוש במודל למידת מכונה לזיהוי עסקאות הונאה בזמן אמת על בסיס דפוסי עסקאות.
• עיבוד הזרמה מבוסס בינה מלאכותית: שימוש בבינה מלאכותית לאוטומציה של משימות כמו ניטור איכות נתונים, זיהוי חריגות ומיטוב ביצועים. בינה מלאכותית יכולה לסייע בייעול פעולות עיבוד הזרמה ולשפר את היעילות הכוללת.
• סטנדרטיזציה ויכולת פעולה הדדית: מאמצים מתמשכים לקראת סטנדרטיזציה של מסגרות עבודה ופרוטוקולים לעיבוד הזרמה כדי לשפר את יכולת הפעולה ההדדית והניידות בין פלטפורמות שונות.

סיכום

עיבוד הזרמת נתונים הוא רכיב קריטי באינטגרציה בזמן אמת עבור עסקים גלובליים, המאפשר להם להגיב באופן מיידי לנתונים ולאירועים. על ידי הבנת מושגי המפתח, הארכיטקטורות, הטכנולוגיות ושיטות העבודה המומלצות, ארגונים יכולים למנף את עיבוד ההזרמה כדי להשיג תובנות בזמן אמת, לשפר את חוויית הלקוח, למטב את התפעול ולקבל החלטות זריזות. ככל שעיבוד ההזרמה ממשיך להתפתח, הוא ימלא תפקיד חשוב יותר ויותר במתן האפשרות לעסקים גלובליים לשגשג בכלכלה מונחית הנתונים.