RTEの始まりはデータです。企業内外で発生する全てのデータは発生と同時に正確に適切な場所に転送され、処理されなければなりません。 データ転送や処理が遅れたり、間違ったりすると業務が遅延され、正確な意思決定を妨げる結果を招きます。 結果として、データを上手くコントロールできなかった企業はビジネススピードが劣ることになります。
多くのマーケット調査機関では、日単位のデータ分析作業は減っている一方、リアルタイム処理に対する要求は急激に増加しているので、 近いうちにビジネス活動全般でリアルタイムデータ処理を要求するようになると予想しています。
ここで、RTEになるための1つの要件である “データはリアルタイムで転送され、処理されなければならない” と言う命題が設定できます。
また、ユビキタスコンピューティング環境はデータの属性とパラダイムを根本的に変化させています。内容と枠の変化にも関わらず、処理方式が変わらなければ、 革新のための努力は水の泡となり、企業は新しい問題に直面することになります。従って、‘パラダイムの変化に合わせたデータ処理方式が必要である’と言うこと２番目の命題になります。

さて、ユビキタスコンピューティング環境でデータ属性とパラダイムはどのように変化しているのでしょうか、まず、データの生成と消費主体の変化が挙げられます。
私達の長い基準から見るとデータを生成して消費する主体は人間です。しかし、携帯電話、家電、電柱、自動車、橋、動植物、さらに、空気、水まで地球上に存在する全てのものがデータを生成、 流通、消費しています。そして、これらはお互い有機的な関係を形成して、お互いが関係します。将来には1億個を超えるシステムと物が連携するようになると予想されています。
人と物、そして周りの環境の間のコミュニケーションはユビキタス コンピューティングがもたらす一番大きいパラダイムの変化で、 地球上に存在する全てのものが知能を持つようになると言うことにもなります。空港利用客が検査台を通ると、その人の身元が自動的に照会され入出国の手続きが完了される、 スーパーで品物をカートに入れた瞬間、該当製品の製造日、会社、成分などの情報が購買者に伝達されるなど、SF映画の１つのシーンを思い浮かべてみると、 ユビキタスコンピューティング環境が実現する社会が簡単に想像できると思います。
また、ユビキタスコンピューティング環境でのデータは連続的に作成及び転送され、時間の流れにしたがって、止まらずに変化すると言う特性を持っています。

このような変化が企業に与える影響の中で、最初に予想できるシナリオはデータ量の爆発的な増加です。
IDCの最近のレポートを見ると、2010年、国内で作成及び複製されるデジタル情報量の規模は2006年に比べ、約7倍増えた1万5700PBに至ると予想されています。 11ヶ月ごと2倍ずつ増えていたデータが、2010年には 11時間ごとに２倍ずつ増えると予想されています。 このようにものすごいスピードでデータの量が増加する理由の一つの軸にユビキタスコンピューティングが存在しています。

結果的にユビキタス技術は分散環境の拡散、データ属性の変化、データ量の増加、複雑性と異質性の増加を招きます。したがって、より強力な性能を持つコンピュータ能力が必要になります。 今から、新しいパラダイムのための解決法を準備して置かないと、システム投資及び管理費用の増加は自明なことになります。

ユビキタスコンピューティング環境の多様な変化の中で、私達は特に‘連続性’と言うデータ属性に注目する必要があります。
連続的に発生するデータ、つまりデータストリーム(Data Stream)は動的な属性を持っています。固定された形態ではない、リアルタイムで変化する、生きているデータ、 一つの生命体のように呼吸するデータと言う意味でActive Dataと表現することもあります。
現在、企業及びコンピュータ環境でストリームの属性を持つデータは非常に多くなっています。
  ▲ USN(Ubiquitous Sensor Network) 環境で多くのセンサーが発生させるデータ
  ▲ 半導体/自動車などのような製造工程の生産設備から発生する秒当たり数十/数百万件のデータ
  ▲ アプリケーション/システム性能管理など、システム스管制ソリューションが処理しなければならない膨大な量のトラフィック
  ▲ 証券取引システムの相場及び注文データなどがストリームデータの代表的な事例です。このデータに対する処理時間遅延は企業の生産性と効率性、信頼性に莫大な損失を招きます。

したがって、データストリームに対する処理方法を準備するのは、つまりユビキタスという新しいパラダイムに適応できる解決法を探すことと同じ意味になります。 それで、企業はRTEと言う目標を達成することができます。
もちろん、従来の方式、つまりDBMSでデータストリームを処理するのが、不可能なことではありません。しかし、データストリームはTupleの入力単位が一つの完全なテーブルの形態ではない、 連続的なデータストリーム形態を持つので、DBMSのように入力ストリーム全体を保存して置いて、一度に処理するのは、空間や時間的な面でも効率的ではありません。

また、アプリケーションあるいはユーザーの要求がある度に周期的にクエリーを実行する構造はデータストリームを処理するのにおいて、システムに多くの負荷を与えるだけです。 応答速度もリアルタイム性を保証できません。
従って、処理はデータ発生と同時に各データが自分で実行するクエリーを判断して処理できるActiveな形態に変更されなければなりません。クエリーの方式も一過性ではない、 一定の期間持続的に使用できる連続クエリー(Continuous Query)が必要です。また、物理的な装置や空間の制約を受けずに、必要な場所に、 必要な時間にリアルタイムに転送されなければなりません。これにより、Passive Data Processing 方式は、Active Data Processingに変更され、真のRTEが実現できます。