تعريف التحليلات في الوقت الفعلي

يتفاعل معظمنا بانتظام مع التحليلات في الوقت الفعلي، حتى لو لم نكن على دراية بها. يعمل هذا النوع من التحليلات في الخلفية للمساعدة على اختيار المسار لسائق يوصل حزمة المشتريات الخاصة بنا والبحث عن تلميحات الاحتيال على مشتريات بطاقات الائتمان ومساعدة المرافق على الحفاظ على الأضواء مع الصيانة الاستباقية على معدات توليد الطاقة.

وعلى الرغم من أن كل شركة لا تحتاج إلى العمل على البيانات بالمللي ثانية، إلا أن التحليلات في الوقت الفعلي تستمر في التحسن، ما يجعل التكنولوجيا - ومزايا الأعمال التي تقدمها - ممكنة للعديد من المنظمات الأخرى. يؤدي هذا إلى تغيير طريقة تفكيرنا في التحليلات؛ فبدلاً من مجرد النظر إلى ما حدث وكيفية التحسين في المرة القادمة، تعد التحليلات في الوقت الفعلي أداة قرارات تشغيلية لحظية.

ما هي التحليلات في الوقت الفعلي؟

تأخذ التحليلات في الوقت الفعلي البيانات في اللحظة التي يتم إنشاؤها فيها—سواء بالنقر على موقع ويب أو تعليق على وسائل التواصل الاجتماعي أو معاملة أو مستشعر وتدفقها إلى نظام للتحليل والإجراءات الفورية. تعمل التحليلات في الوقت الفعلي في بعض عمليات الأعمال بالمللي ثانية لسحب البيانات من مصادر متعددة وإدخالها إلى نظام ينظمها ويحللها - ثم تُعامل عبر نظام آلي أو تقدَّم إلى الأشخاص في رسوم بيانية أو تنسيق نصي أو صوتي. هذه هي الطريقة التي يقوم بها بائعو التذاكر بتعديل الأسعار بناءً على الطلب، أو كيفية تحديث شركة الطيران لحالة الرحلة أو كيفية قيام أحد البنوك بفحصك فورًا عندما تكون ثمة أشياء لا تعجب خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

قد تستمد أنظمة تحليلات البيانات في الوقت الفعلي من مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة. تأتي البيانات المنظمة بتنسيقات متسقة ويمكن التنبؤ بها من مصادر مثل تطبيقات الأعمال. تتطلب البيانات غير المنظمة، والتي تسمى أحيانًا البيانات الضخمة، معالجة إضافية وتأتي من مصادر تتضمن مواقع الوسائط الاجتماعية والمستندات النصية ومقاطع الفيديو. يمكن لأنظمة تحليلات البيانات الجمع بين هذين النوعين من مصادر البيانات لإجراء تحليل أغنى ثم تقديم النتائج بطرق يمكن للأشخاص فهمها والتعامل معها بسهولة.

تتضمن التقنيات التي تتيح التحليلات في الوقت الفعلي قواعد البيانات وبحيرات البيانات وخوارزميات التعلم الآلي (ML) وأدوات تكامل البيانات ولغات البرمجة ودفاتر علوم البيانات ومشروعات مفتوحة المصدر مختلفة. بالإضافة إلى التعلم الآلي، يمكن لأنظمة التحليلات في الوقت الفعلي أن تفعل أكثر من مساعدة عملية اتخاذ القرار في الوقت الحالي - يمكنها أيضًا البحث عن الاتجاهات أو الاختناقات أو فرص الأعمال المخفية في البيانات التشغيلية.

النقاط الرئيسة

• يمكن أن تنشئ التحليلات في الوقت الفعلي ميزة تنافسية من خلال مساعدة المنظمة على التصرف بناءً على التغييرات في بيئة أعمالها أثناء حدوثها.
• تتطلب التحليلات في الوقت الفعلي بنية تكنولوجيا معلومات مصممة لتدفق البيانات على الفور إلى نظام يمكن الاستعلام عن البيانات فيه. ومن الناحية المثالية، يتضمن هذا النظام أيضًا إمكانات التعلم الآلي من أجل تحسين عملية صنع القرار وتسريعها.
• تظهر حالات استخدام التحليلات في الوقت الفعلي وتتوسع في كل مجال تقريبًا.
• ثمة أدوات وخيارات بنيوية مختلفة لتمكين التحليلات في الوقت الفعلي.

شرح التحليلات في الوقت الفعلي

تُعدُّ التحليلات في الوقت الفعلي أحد أشكال تحليلات البيانات وتكتسب شعبية مع الشركات الرقمية الذكية. إنه امتداد لتحليلات البيانات التقليدية ويستخدم العديد من مجموعات المهارات نفسها. تُعدُّ التحليلات التقليدية، التي تُسمى غالبًا تحليلات الدفعات، عملية أبطأ يتم فيها إعداد كميات كبيرة من البيانات المخزنة ثم إرسالها إلى منصة التحليلات لإنشاء المخططات أو الرسوم البيانية في لوحة معلومات. يمكن أن تكون البيانات لساعات أو أيام أو أسابيع أو حتى أشهر وتستخدم لرسم صورة لما حدث في الماضي. وكان هذا، ولا يزال، موردًا رئيسيًا للمساعدة على توجيه عملية اتخاذ القرار في المستقبل.

على النقيض من تحليلات البيانات التقليدية، تدور التحليلات في الوقت الفعلي حول ما يحدث الآن. بدلاً من تخزين البيانات ثم نقلها دوريًا إلى نظام تحليلات باستخدام عملية فنية معقدة تسمى الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، تدفع التحليلات في الوقت الفعلي البيانات على الفور إلى النظام للتحليل والإجراءات - غالبًا بعد مللي ثانية فقط من إنشائها. من السهل فهم السبب في أن هذا يمكن أن يسمى أحيانًا تحليلات التدفق.

تنتقل العديد من المنظمات من معالجة الدفعات إلى المعالجة في الوقت الفعلي ومن البنى القائمة على الطلب إلى البنى القائمة على الأحداث التي تتيح المزيد من الأتمتة.

يمكن للعديد من بنيات إدارة البيانات دعم التحليلات في الوقت الفعلي، ولكن البنية التي تكتسب شعبية بسبب بساطتها تسمى التحليلات في قاعدة البيانات. يتيح هذا للمحللين تنفيذ التحليلات حيث تُخزَّن البيانات بدلاً من اتخاذ الخطوة الإضافية والمستهلكة للوقت إلى مجموعات البيانات الضخمة الخاصة بـ ETL إلى قاعدة بيانات تحليلات منفصلة. أطلق المحللون في Forrester على نموذج التحليلات المضمن في قاعدة البيانات المنصة "العابرة" - حيث يجمع بين وظائف المعاملات والتحليلات - ويمكن أن يسهل الحفاظ على سلامة البيانات وإجراء التحليلات على نطاق واسع.

ميزات التحليلات في الوقت الفعلي

في متاجر البيع بالتجزئة التي تتنبأ بالطلب، تسرع وكالات التسويق قرارات الاستهداف بالمللي ثانية، وكذلك العديد من المنظمات الأخرى، يجد الأشخاص الرؤى اللحظية للتحليلات في الوقت الفعلي أداة قيمة لاتخاذ القرارات أو أتمتة الإجراءات.

1. اتخاذ قرارات أسرع مستندة إلى البيانات

تمنح التحليلات في الوقت الفعلي الشركات المعلومات التي تحتاج إلى التصرف بها في الوقت الحالي، سواء كان ذلك لتغيير مسارات القيادة أو التفاعل مع مشكلة التصنيع أو تغيير حملة تسويقية أو تحديث شريك سلسلة التوريد.

2. تحسين تجربة العملاء

توفر الرؤى في الوقت الفعلي حول طلب العميل أو طلب الخدمة تجربة عملاء أكثر سلاسة وتخصيصًا.

3. الحصول على ميزة تنافسية

يمكن للشركات تعديل الأسعار أو تغيير العروض أو تحديث توافر المنتج في الوقت الفعلي لتحسين الكفاءة والإيرادات بطرق لا يمكن لمنافس أقل كفاءة رقميًا القيام بها.

4. تحديد فرص النمو

يمكن أن تساعد التحليلات في الوقت الفعلي المسوقين على تحديد الاتجاهات أثناء تطورها. وباستخدام التحليلات التي تجمع بين عوامل متنوعة مثل المبيعات وتوجه الوسائط الاجتماعية، يمكن للتكنولوجيا تعديل الرسائل أو حتى اقتراح تغييرات في المنتجات للاستفادة من الاتجاه قبل المنافسة.

تحديات تنفيذ التحليلات في الوقت الفعلي

يتطلب إنشاء البنية التحتية المتكاملة والقابلة للتوسع للبيانات اللازمة للتحليلات في الوقت الفعلي عادةً التخطيط والخبرة والأموال. يتمثل أحد العوامل الرئيسية وراء العديد من التحديات التي تواجه التحليلات في الوقت الفعلي في تجميع بنية قوية وفعالة بما يكفي للسماح بجمع البيانات وتكاملها وتحليلها في الوقت الفعلي. مع ذلك، يمكن أن تؤدي البنى المعقدة إلى التوقف عن العمل والصداع للمهندسين وربما تقليل الاعتماد إذا كانت الخدمة غير موثوقة. فيما يلي ثلاث خطوات للمساعدة على التغلب على التحديات.

1. تحديد مصادر البيانات

أحد التحديات الأولى لتنفيذ التحليلات في الوقت الفعلي هو المحاسبة لجميع مصادر البيانات المعنية. على سبيل المثال، يقوم تطبيق البيع بالتجزئة بسحب البيانات من موردي المنتجات وإدخالها إلى برامج المحاسبة المالية وتطبيقات خدمة العملاء. قد تكون المصادر المناسبة لمبادرة التحليلات في الوقت الفعلي داخل الشركة أو خارجها وتتضمن بيانات منظمة أو غير منظمة. يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات استخدام العديد من الأدوات لتحديد موقع مصادر البيانات وتصنيفها.

2. تكامل الأنظمة المتعددة

فور أن يحدد الفريق مصادر البيانات، يجب دمج البيانات في تدفق من البيانات التي يمكن استخدامها من قبل نظام التحليلات. غالبًا ما تتطلب هذه الخطوة منصة للتكامل توفر واجهات برمجة التطبيقات والموصلات التي تم إنشاؤها مسبقًا اللازمة لاستيعاب البيانات من مصادر متعددة.

3. تطوير بنية قابلة للتوسع

نظرًا إلى أن التحليلات في الوقت الفعلي تستمد من مصادر البيانات التي تتغير بناءً على نشاط الأعمال، فقد لا يمكن التنبؤ بوحدات تخزين البيانات. يجب توفير موارد الحوسبة المخصصة للتحليلات في الوقت الفعلي لأعلى حالة استخدام ممكنة أو إنشاؤها على خدمة سحابية يمكنها التوسع والتقليل لتلبية الاحتياجات المتغيرة.

بيانات التحليلات في الوقت الفعلي: المنظمة بالمقارنة مع غير المنظمة

يمكن استخدام كل من البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة في نظام تحليلات في الوقت الفعلي. في الواقع، إن الجمع بين الاثنين للتحليل، ورسم صورة أوضح للأعمال بسرعة، هو ما يجعل العديد من الأنظمة في الوقت الفعلي ذات قيمة كبيرة. يختلف هذان النوعان من البيانات في الطريقة التي تعني بها أسماءهما: تأتي البيانات المنظمة بتنسيقات متسقة ويمكن التنبؤ بها من مصادر مثل تطبيقات الأعمال، ما يسهل وضع قاعدة بيانات ارتباطية. تفتقر البيانات غير المنظمة إلى تنسيق يمكن التنبؤ به؛ تُسحب من مصادر مثل أخر الأخبار في الوسائط الاجتماعية أو نماذج تعليقات العملاء أو المستندات النصية أو مقاطع الفيديو ثم تُنسَّق للاستخدام في نظام التحليلات في الوقت الفعلي.

أفضل الممارسات لاستخدام بيانات التحليلات في الوقت الفعلي

تعتمد عملية تحليل البيانات في الوقت الفعلي على جودة ممارسات إدارة البيانات الشاملة للمنظمة. يجب أن تتضمن برامج إدارة بيانات المؤسسة القدرة على التوسع بسرعة ودمج البيانات من العديد من المصادر وضمان جودة البيانات والحوكمة القوية، وبطبيعة الحال، إعطاء الأولوية لأمان البيانات. فيما يلي أفضل الممارسات التي يجب مراعاتها.

1. تحديد متطلبات البيانات

السؤال الأول: من هو مشغل التحليلات في الوقت الفعلي؟ من غير المحتمل تطبيقه على مستوى الشركة، لذلك تحتاج إلى تقييم ما إذا كان سيُستخدَم من قبل قسم كامل أو مجرد اختيار مستخدمين داخله. إن وجود مجموعة واضحة ومركزة من الأهداف سيساعد في هذا التقييم. سيؤدي فرز هذا إلى أي مصادر بيانات داخل الشركة وخارجها التي ستحتاج إلى الوصول إليها. سؤال آخر يجب طرحه في هذه العملية: هل ستكون أكثر طموحًا مع هذه الأهداف إذا كان لديك بيانات أكثر أو أفضل؟

2. تطوير بنية فعالة

احتفظ بالحد الأدنى لعدد المرات التي يجب فيها نقل البيانات أو اجتياز عملية ETL. يمكن لعمليات ETL إنشاء زمن انتقال ويمكن أن تزيد من مخاطر أمان البيانات والتوافق مع انتقال البيانات بين مخازن البيانات. يتمثل الاتجاه الحالي في استخدام التحليلات داخل قاعدة البيانات، حيث تُنفَّذ معالجة البيانات داخل قاعدة بيانات المعاملات لتجنب نقل مجموعات البيانات الضخمة إلى قاعدة بيانات تحليلات منفصلة.

3. فهم جميع مصادر بياناتك

حتى شركة متوسطة الحجم يبلغ متوسطها 20 منتج SaaS مدفوعًا قيد الاستخدام، وفقًا لاستطلاع حديث. أضف ذلك إلى البرامج المحلية ومصادر البيانات الأخرى التابعة لجهات خارجية أو غير المنظمة، ولديك الكثير من الخيارات. حدِّد تلك التي ستتطلبها مبادرة التحليلات في الوقت الفعلي.

4. استخدام خوارزميات التعلم الآلي

تكشف نماذج التعلم الآلي المختلفة عن أنواع مختلفة من الرؤى استنادًا إلى طريقة نظرها إلى البيانات. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مهام الانحدار أو التصنيف أو الكشف عن أوجه الخلل أو أغراض أخرى. بالإضافة إلى الحصول على رؤى في الوقت الفعلي، يمكن أن يساعد التعلم الآلي على اكتشاف الاتجاهات واتخاذ قرارات أسرع وأتمتة الإجراءات أو التوصيات.

5. العثور على أدوات البيانات المناسبة

يمكن أن تساعدك أدوات البيانات المناسبة على إنشاء نظام تحليلات في الوقت الفعلي. إذا كنت تستخدم عمليات ETL، فستحتاج إلى أدوات لاستخراج البيانات وتنظيف مجموعات البيانات وتحويلها وتدفقها إلى الأنظمة المناسبة.

6. مراقبة الأداء

ثمة طريقتان للتفكير في مراقبة أداء التحليلات في الوقت الفعلي. وأحدهما إنساني بحت، بإقامة علاقات مع أشخاص في الشركة يمكنهم الإبلاغ عن كيفية عملها على أرض الواقع. هل تعمل أرضية المصنع بشكل أكثر سلاسة، أم أن العملاء يحصلون على المعلومات الآلية التي يحتاجون إليها؟ الطريقة الثانية هي مراقبة عمليات البيانات الخاصة بك لتحديد الاتجاهات السلبية والمعوقات والتمتع بالقدرة على التفاعل.

7. الاستجابة السريعة للتغيرات البيئية

يمكن أن يحتوي نظام التحليلات في الوقت الفعلي على العديد من مصادر البيانات والتبعيات. وعندما يؤدي التغيير في بيئة الأعمال إلى تغيير إحدى هذه المدخلات، تأكد من أن نظام التحليلات في الوقت الفعلي والموظفين الذين يستخدمونه لديهم طريقة لملاحظة المشكلة وعملية لإصلاحها.

مثال على التحليلات في الوقت الفعلي

يعرض موقع Tetris.co الذي يتخذ من البرازيل مقرًا له كيف يمكن للشركة الاستفادة من منح صانعي القرار إمكانية الوصول المباشر إلى التحليلات في الوقت الفعلي. تجمع الشركة البيانات من العديد من مصادر الوسائط في قاعدة بيانات MySQL وتستخدم التحليلات في الوقت الفعلي لفهم كيفية أداء الاستثمارات الإعلانية. حققت الشركة السرعة التي تتطلبها برامجها من خلال الانتقال إلى HeatWave MySQL، حيث يمكنها تشغيل المعاملات وأحمال عمل التحليلات في الوقت الفعلي مباشرة من قاعدة بيانات MySQL، ما يلغي الحاجة إلى نقل البيانات والتكامل مع قاعدة بيانات تحليلات منفصلة. ساعد النظام عالي الأداء المحللين في الخطوط الأمامية على فهم أسرع للاتجاهات وتحسين نتائج التسويق من خلال تحويل الاستثمارات من المنصات الإعلانية الأقل أداءً إلى قنوات أفضل من حيث الأداء.

كيفية اختيار الحل المناسب للتحليلات في الوقت الفعلي

يمكن للعديد من المهارات والأدوات المساعدة على إنشاء نظام تحليلات في الوقت الفعلي ينتج عنه نتائج لمنظمتك. وتتضمن أدوات لنمذجة البيانات وجودة البيانات ومؤثرات عرض البيانات. مكان جيد للبدء هو النظر في البرامج والمهارات الحالية الخاصة بك. على سبيل المثال، قد تختار المنظمة التي تستخدم MySQL Database للمعاملات ببساطة إصدارًا قائمًا على السحابة يوفر تحليلات داخل قاعدة البيانات بالإضافة إلى التعلم الآلي داخل قاعدة البيانات، ما يلغي الحاجة إلى بيانات ETL لفصل التحليلات وأنظمة التعلم الآلي.

الحصول على البيانات المناسبة للأشخاص المناسبين بشكل أسرع باستخدام HeatWave MySQL

إذا كانت منظمتك تحتاج إلى ميزات التحليلات في الوقت الفعلي، فإن ‏HeatWave MySQL‏ توفر حلاً قويًا. HeatWave MySQL هي خدمة قاعدة بيانات مدارة بالكامل مدعومة بواسطة مسرع الاستعلام في الذاكرة المتكامل لـ HeatWave. تقدم تحليلات في الوقت الفعلي من دون التعقيد وزمن الوصول والمخاطر وتكلفة تكرار ETL.

باستخدام HeatWave MySQL، يمكنك الوصول إلى مجموعة من إمكانات HeatWave المضمنة للتحليلات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. تتيح لك HeatWave Lakehouse الاستعلام عما يصل إلى نصف بيتابايت من البيانات في مخزن الكائنات بتنسيقات ملفات متنوعة، مثل CSV وParquet وAvro وJSON والتصدير من قواعد البيانات الأخرى ودمجها اختياريًا مع البيانات في MySQL. يوفر كل من HeatWave AutoML وHeatWave GenAI ميزات التعلم الآلي المتكامل والمؤتمت وGenAI وبدون ETL عبر الخدمات السحابية.

الأسئلة الشائعة حول التحليلات في الوقت الفعلي

ما المثال على التحليلات في الوقت الفعلي؟

ثمة العديد من الأمثلة على التحليلات في الوقت الفعلي في مجال الأعمال. تهدف شركة FANCOMI إلى أن تصبح أكبر شبكة إعلانية لتسويق الأداء في العالم تتيح للمعلنين الدفع عند تحقيق نتائج التسويق المرغوبة، بدلاً من الطريقة التقليدية، عند وضع الإعلانات. وهي تستخدم تحليلات في الوقت الفعلي لمراقبة وقياس تأثير 20،000 إعلان على 2.6 مليون وكالة ومواقع الوسائط على مدار 24 ساعة في اليوم.

لماذا تحتاج الشركات إلى تحليلات في الوقت الفعلي؟

تقوم الأنظمة الرقمية، بما في ذلك مستشعرات إنترنت الأشياء ومواقع وتطبيقات الوسائط الاجتماعية والبيع بالتجزئة عبر الإنترنت، بالإضافة إلى الأنظمة وراء الكواليس مثل CRM وERP وإدارة رأس المال البشري (HCM)، بإنشاء البيانات بكميات غير مسبوقة. الشركات التي يمكن أن تفهم بسرعة طوفان البيانات التشغيلية لرؤية التغييرات في أعمالها والاستجابة بالقرارات الصحيحة سوف تغلب على المنافسة.

كيف تعمل التحليلات في الوقت الفعلي على تحسين عملية اتخاذ القرار؟

تستخدم التحليلات في الوقت الفعلي البيانات في لحظة إنشائها، عندما تكون أكثر ملاءمة. قد تتخذ المنظمات التي لا تستخدم التحليلات في الوقت الفعلي قرارات مهمة بناءً على البيانات القديمة بالفعل بحلول الوقت المتاح للتحليل.