12 avantages de l'analyse en temps réel pour les entreprises

L'analyse en temps réel prend un moment. Les entreprises basées sur les applications mobiles, telles qu'Uber et DoorDash, les données en continu et les analyses en temps réel sont devenues un outil opérationnel essentiel pour les entreprises de tous les secteurs. Dans des secteurs aussi variés que la vente au détail et la fabrication industrielle, les analyses en temps réel aident les entreprises à utiliser leurs données bien plus que pour prendre de meilleures décisions plus rapidement, bien que cela en fasse partie. Les analyses en temps réel permettent également aux entreprises de détecter les points opérationnels ou de marché sur le moment et d'anticiper avec précision les événements à venir, ce qui leur permet de concevoir des produits et services plus intelligents et plus personnalisés et même d'automatiser les processus pour rendre l'entreprise plus efficace et moins coûteuse à exploiter. Ci-dessous, nous verrons plusieurs façons créatives que les entreprises utilisent pour récolter les avantages de l'analyse en temps réel.

Principaux points à retenir

• L'utilisation de l'analyse en temps réel augmente, car elle permet une utilisation rapide des données lorsqu'elles ont la plus grande valeur.
• L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique permettent aux entreprises d'analyser et d'agir sur des données à des vitesses et à des volumes qui étaient auparavant impossibles.
• Grâce aux analyses en temps réel, les gens sont en mesure non seulement de prendre de meilleures décisions, mais aussi de repenser complètement la façon dont ils font des affaires.
• La rapidité des analyses en temps réel laisse peu de temps pour déplacer des données entre les bases de données et les outils d'analyse de données distincts.

12 avantages de l'analyse en temps réel pour les entreprises

Contrairement à l'analyse de données traditionnelle, l'analyse en temps réel consiste plus qu'à éclairer les décisions futures. Elle permet de nouvelles façons de faire des affaires en permettant aux équipes d'agir dans l'instant présent.

Trois tendances ont convergé pour rendre les analyses en temps réel précieuses pour plus de secteurs.

L'une d'entre elles est la disponibilité croissante de flux de données, y compris ceux en dehors d'une entreprise,comme des sites de réseaux sociaux ou des données publiques provenant de satellites et d'organismes gouvernementaux. Une autre est le nombre croissant de flux de données au sein d'une entreprise à partir d'applications d'entreprise, telles que les systèmes ERP ou CRM, les appareils et capteurs d'Internet des objets (IoT) et des sources telles que les courriels, le texte et les vidéos. Enfin, les logiciels et l'infrastructure en nuage rendent la technologie nécessaire pour gérer et comprendre toutes ces données accessibles à un plus grand nombre d'entreprises. Les entreprises les utilisent pour fournir des informations à une vitesse et une évolutivité inimaginables. Ces technologies comprennent l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), ainsi que des technologies émergentes qui simplifient l'infrastructure de gestion et d'analyse des données.

Voici un aperçu rapide des façons créatives dont les entreprises utilisent l'analyse en temps réel dans leurs activités commerciales quotidiennes.

1. Données plus pertinentes à partir de tableaux de bord en direct

Tableaux de bord en direct pour le jeu d'analyse. Les analyses de données traditionnelles utilisent les informations stockées dans un entrepôt de données et les déplacent en grands lots vers un système d'analyse qui met à jour les graphiques et les histogrammes dans un tableau de bord. Cela aide les gens à voir les résultats au cours des derniers jours, semaines ou mois.

Les tableaux de bord en direct, quant à eux, sont liés aux flux de données qui montrent à l'entreprise ce qui se passe en temps réel pour donner lieu à une action immédiate. Ils aident les entreprises à s'adapter, comme à réacheminer les expéditions avant qu'une tempête ne frappe, ou encore à entretenir une machine essentielle avant qu'elle ne tombe en panne.

2. Meilleure visibilité logistique

Les entreprises utilisent des flux de données en temps réel provenant de services publics et privés pour les cartes, la météo, les modèles de circulation - même les flux satellites, en les mélangeant avec leurs propres données en temps réel à partir de capteurs situés sur le sol de fabrication ou hors site sur un chantier ou dans des camions, des avions et des bateaux. Cela leur donne une compréhension à jour de leurs opérations afin qu'ils puissent ajuster les itinéraires, définir les attentes des clients, suivre l'avancement d'un projet de construction ou commander des pièces d'équipement de manière proactive.

3. Prise de décision plus agile

Plutôt que d'analyser les événements passés, les données en temps réel permettent à une entreprise de détecter des tendances ou des anomalies lorsqu'elles se produisent et de réagir immédiatement. En se connectant aux capteurs IoT ainsi qu'aux sources de données publiques des municipalités ou aux sources de données météorologiques par satellite, par exemple, une entreprise de covoiturage ou de transport maritime peut rencontrer des problèmes, qu'il s'agisse de trafic élevé, de mauvais temps ou d'autres désagréments, et apporter des modifications immédiates. Sans les analyses en temps réel, elles n'auraient aucun moyen de comprendre le problème ou de réagir beaucoup plus tard.

4. Moins de contretemps dans les opérations

À l'aide des capteurs d'apprentissage automatique, des capteurs IoT et des analyses en continu, une société peut surveiller l'équipement à distance et prévoir les défaillances mécaniques, ce qui lui permet d'exécuter les opérations de maintenance de manière proactive afin d'éviter les temps d'arrêt de la fabrication. Ou une entreprise de logistique peut surveiller les expéditions et aviser les clients en temps opportun si un envoi est retardé.

5. Amélioration des performances des campagnes publicitaires

L'analyse en temps réel change la donne dans les campagnes de publicité et de marketing. Par exemple, une plateforme d'analyse en temps réel qui se connecte aux sites de distribution et aux comptes de réseaux sociaux et surveille le trafic Web peut comprendre quelles plateformes publicitaires fonctionnent le mieux et orienter les dépenses en conséquence. Une société appelée Tetris.co (maintenant NeoDash), par exemple, unifie les données de plusieurs sources de médias afin que les analystes de première ligne puissent comprendre les tendances plus rapidement et déplacer les investissements vers des canaux plus performants et loin des plateformes sous-performantes.

6. Expérience client améliorée

En utilisant des analyses en temps réel et en fournissant des réponses automatisées à ces informations en temps réel, les entreprises peuvent offrir une meilleure expérience client. Dans le secteur de la technologie, les analyses en temps réel sont utilisées pour identifier les cyberattaques, puis automatiser les étapes pour les prévenir. Cela profite à tous.

Les principaux fournisseurs de services informatiques utilisent l'analyse en temps réel pour aller au-delà de la réponse aux problèmes et analysent plutôt les performances constamment afin de soutenir les clients avec une maintenance préventive, en éliminant les menaces avant que le client ne sache qu'elles existent. Dans les services financiers, l'analyse en temps réel peut aider une banque à détecter une fraude éventuelle sur une transaction, ce qui peut ensuite déclencher une notification automatisée à un client de carte bancaire et même geler le compte si nécessaire.

7. Des adaptations plus faciles à la volatilité du marché

L'un des avantages des analyses en temps réel est la capacité d'automatiser les systèmes afin qu'ils soient réactifs aux événements en évolution rapide. Comme nous l'avons vu avec les problèmes de la chaîne d'approvisionnement mondiale au cours des dernières années, les entreprises qui peuvent réagir plus rapidement aux goulots d'étranglement peuvent trouver des approvisionnements et maintenir la fluidité de l'entreprise. Une plateforme d'analyse de données en continu peut connecter des sites industriels, des données publiques, des satellites et les systèmes ERP d'une entreprise, ce qui peut l'aider à visualiser et à s'adapter à la volatilité du marché plus efficacement.

8. Détection plus rapide des problèmes de flux de travail

Des chaînes de fabrication aux magasins de détail, les entreprises qui travaillent selon des horaires serrés intègrent des flux de données avec des systèmes de traitement d'événements pour détecter les problèmes de flux de travail avant que les employés ou les clients ne commencent à voir les retombées. Le système peut, par exemple, notifier un agent si des capteurs surveillant un système complexe sur un site client envoient des données indiquant une éventuelle panne. Certains systèmes de fabrication et de production d'électricité vont au-delà de ces alertes pour commander des pièces et dépêchent une équipe de maintenance, le tout en fonction de la détection en temps réel des anomalies dans les sorties des capteurs d'une machine. Un tel système pourrait nécessiter des données IoT, des plateformes de gestion des données et des algorithmes d'apprentissage automatique qui détectent des changements minimes dans les flux de données en évolution rapide et même qui analysent des données opérationnelles à long terme pour suggérer des améliorations de processus au fil du temps.

9. Amélioration de l'efficacité des coûts

L'analyse de données en temps réel vous permet de surveiller les fournisseurs en temps réel et d'automatiser certaines décisions d'approvisionnement, ce qui contribue à maintenir bas les coûts d'approvisionnement. Les données de diffusion en continu et l'intelligence artificielle peuvent également être combinées pour automatiser les processus d'affaires réguliers, comme un flux de documents intelligent dans une transaction financière ou une réclamation d'assurance qui peut gérer de nombreuses étapes d'une transaction sans intervention humaine.

10. Capacités de test améliorées

Les tests logiciels et la gestion informatique offrent des cas d'utilisation éprouvés pour des données en temps réel et une réponse automatisée. Un bon système de test logiciel utilise des analyses en temps réel pour détecter et signaler les erreurs de données, repérer les ruptures d'API et même identifier les problèmes avec les interfaces utilisateur. Les analyses en temps réel peuvent également aider à la maintenance de scripts de test longs et fastidieux, en automatisant les exercices de validation au lieu de s'appuyer sur des validations manuelles basées sur des feuilles de calcul.

11. Développez de meilleurs profils clients

Les entreprises créent des profils de clients pour les aider à proposer des offres ou des options de contenus qui interpellent un acheteur. Les analyses aident les spécialistes en marketing à savoir quels clients potentiels sont actuellement en ligne et quels produits pourraient les intéresser. Mais les gens changent constamment, alors que les profils ne le font pas. Sauf s'ils sont connectés à un système d'analyse en temps réel qui met à jour le profil en fonction des connexions non seulement aux recherches et aux achats, mais aussi aux flux tels que les réseaux sociaux ou les activités Web qui peuvent noter les changements de vie et même les opinions changeantes. Plus les entrées de données sont nombreuses, meilleures sont les suggestions de produit, ce qui augmente les ventes.

12. Suivez vos concurrents

Avec l'apprentissage automatique, les analyses en temps réel peuvent être créées à l'aide de sources de mégadonnées, telles que les flux de réseaux sociaux. Cela peut aider une entreprise à garder un œil sur son secteur. Par exemple, les messages sur les réseaux sociaux peuvent révéler qu'un concurrent effectue une vente ou une promotion, ou perd de la sympathie auprès de ses clients en raison d'une défaillance du service ou d'une maladresse promotionnelle. Les entreprises peuvent alors prendre des mesures pour réagir sur le marché.

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Les développeurs adorent la base de données MySQL à code source libre. Jusqu'à présent, cependant, lorsqu'ils voulaient analyser les données stockées dans MySQL, ils devaient acheter des BD ou des logiciels d'analyse supplémentaires, puis déplacer laborieusement ou extraire, transformer et charger (ETL) toutes ces données transactionnelles vers l'environnement analytique. Cela garantissait à peu près qu'il ne s'agissait plus de données en temps réel.

Désormais, les développeurs peuvent utiliser Oracle HeatWave MySQL, ce qui leur permet d'avoir facilement des transactions et des analyses en temps réel dans un service de bases de données MySQL, où leurs interrogations analytiques peuvent toujours accéder aux données les plus à jour. Ils peuvent utiliser HeatWave MySQL sur Amazon Web Services, Microsoft Azure et Oracle Cloud Infrastructure.

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