Definition von Echtzeitanalysen

Die meisten von uns interagieren regelmäßig mit Echtzeitanalysen, auch wenn wir uns dessen nicht bewusst sind. Diese Art von Analyse arbeitet im Hintergrund, um einem Fahrer, der unser Paket abgibt, dabei zu helfen, die Route zu bestimmen, nach Hinweisen auf Betrug bei Kreditkartenkäufen zu suchen und Energieversorgern dabei zu helfen, mit der proaktiven Wartung von Stromerzeugungsanlagen den Betrieb aufrechtzuerhalten.

Und obwohl nicht alle Unternehmen in Millisekunden auf Daten reagieren müssen, verbessert sich die Echtzeitanalyse ständig, sodass die Technologie – und die damit verbundenen Geschäftsvorteile – für viele weitere Unternehmen nutzbar wird. Dies verändert unsere Denkweise hinsichtlich der Analytik. Anstatt nur zurückzublicken auf das, was passiert ist, und darauf, wie man es beim nächsten Mal verbessern kann, ist die Echtzeitanalytik ein Tool für operative Entscheidungen im Sekundentakt.

Was sind Echtzeitanalysen?

Bei der Echtzeitanalyse werden die Daten in dem Moment erfasst, in dem sie generiert werden (sei es durch einen Klick auf eine Website, einen Kommentar in einem sozialen Netzwerk, eine Transaktion oder einen Sensor) und in ein System eingespeist, das sie analysiert und sofort verarbeitet. Echtzeitanalysen in bestimmten Geschäftsprozessen laufen in Millisekunden ab, um Daten aus mehreren Quellen abzurufen und sie in ein System einzuspeisen, in dem sie organisiert und analysiert werden – entweder zur automatisierten Umsetzung oder zur Kommunikation an Mitarbeiter in Form von Grafiken, Text oder Sprache. Auf diese Weise passen Ticketverkäufer ihre Preise der Nachfrage an, eine Fluggesellschaft aktualisiert den Status eines Fluges oder eine Bank benachrichtigt Sie umgehend, wenn eine Gebühr anfällt, die ihrem KI-Algorithmus nicht gefällt.

Echtzeit-Datenanalysesysteme können auf strukturierte und unstrukturierte Datenquellen zurückgreifen. Strukturierte Daten kommen in vorhersehbaren und einheitlichen Formaten aus Quellen wie Geschäftsanwendungen. Unstrukturierte Daten, manchmal auch Big Data genannt, erfordern eine zusätzliche Verarbeitung und stammen aus Quellen wie Social-Media-Websites, Textdokumenten und Videos. Datenanalysesysteme können diese beiden Datenquellentypen für eine umfassendere Analyse kombinieren und die Ergebnisse dann auf eine Weise präsentieren, die für den Benutzer leicht verständlich ist und auf die er reagieren kann.

Zu den Technologien, die Echtzeitanalysen ermöglichen, gehören Datenbanken und Data Lakes, Algorithmen für maschinelles Lernen (ML), Datenintegrationstools, Programmiersprachen, Data-Science-Notebooks und verschiedene Open-Source-Projekte. In Kombination mit maschinellem Lernen können Echtzeitanalysesysteme nicht nur bei der Entscheidungsfindung im jeweiligen Moment helfen – sie können auch nach Trends, Engpässen oder Geschäftschancen suchen, die in Betriebsdaten verborgen sind.

Wichtige Erkenntnisse

• Echtzeitanalysen können einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie einem Unternehmen helfen, auf Veränderungen in seinem Geschäftsumfeld zu reagieren, während diese auftreten.
• Für die Echtzeitanalyse ist eine IT-Architektur erforderlich, die darauf ausgelegt ist, Daten sofort in ein System zu streamen, in dem die Daten abgefragt werden können. Idealerweise verfügt ein solches System auch über maschinelles Lernen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und zu beschleunigen.
• Echtzeitanalysen werden in fast allen Branchen immer häufiger eingesetzt.
• Es gibt verschiedene Tools und architektonische Optionen, um Echtzeitanalysen zu ermöglichen.

Erklärung zu Echtzeitanalysen

Echtzeitanalysen sind eine Form der Datenanalyse und erfreuen sich bei versierten digitalen Unternehmen zunehmender Beliebtheit. Es handelt sich um eine Erweiterung der herkömmlichen Datenanalyse und nutzt viele derselben Fähigkeiten. Die herkömmliche Analyse, oft als Batch-Analyse bezeichnet, ist ein langsamerer Prozess, bei dem große Mengen gespeicherter Daten aufbereitet und dann an eine Analyseplattform gesendet werden, um Grafiken oder Diagramme in einem Dashboard zu erstellen. Die Daten können Stunden, Tage, Wochen oder sogar Monate alt sein und werden verwendet, um ein Bild dessen zu zeichnen, was in der Vergangenheit passiert ist. Dies war und ist ein wichtiges Hilfsmittel für die künftige Entscheidungsfindung.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Datenanalyse geht es bei der Echtzeitanalyse um das, was gerade passiert. Anstatt Daten zu speichern und sie dann regelmäßig mithilfe eines komplexen technischen Prozesses namens Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) in ein Analysesystem zu verschieben, werden bei der Echtzeitanalyse die Daten sofort zur Analyse und Verarbeitung in das System übertragen – oft nur Millisekunden nach ihrer Erstellung. Deshalb wird dies oft auch als "Streaming-Analyse" bezeichnet – und das aus gutem Grund.

Viele Organisationen wechseln von der Batchverarbeitung zur Echtzeitverarbeitung und von anforderungsgesteuerten Architekturen zu ereignisgesteuerten Architekturen, die mehr Automatisierung ermöglichen.

Viele Datenmanagementarchitekturen können Echtzeitanalysen unterstützen, aber eine Architektur, die aufgrund ihrer Einfachheit immer beliebter wird, wird als datenbankinterne Analyse bezeichnet. So können Analysten Analysen direkt am Speicherort der Daten durchführen, ohne den zeitaufwendigen Schritt der ETL-Übertragung großer Datenmengen in eine separate Analysedatenbank. Die Analysten von Forrester haben dieses datenbankinterne Analysemodell als „translytische“ Plattform bezeichnet, die Transaktions- und Analysefunktionen kombiniert und die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und die Durchführung von Analysen im großen Maßstab erleichtern kann.

Vorteile von Echtzeitanalysen

Im Einzelhandel werden Nachfrageprognosen erstellt, Marketingagenturen treffen Targeting-Entscheidungen in Millisekunden und viele andere Organisationen nutzen die unmittelbaren Einblicke der Echtzeitanalysen als wertvolles Tool zur Entscheidungsfindung oder Automatisierung von Aktionen.

1. Treffen Sie schnellere datenbasierte Entscheidungen

Echtzeitanalysen liefern Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um unmittelbar zu handeln—sei es, um Fahrtrouten anzupassen, auf ein Fertigungsproblem zu reagieren, eine Marketingkampagne zu ändern oder einen Partner in der Lieferkette zu informieren.

6. Bessere Customer Experience

Echtzeiteinblicke in die Bestellung oder Serviceanfrage eines Kunden sorgen für eine reibungslosere und persönlichere Customer Experience.

3. Einen Wettbewerbsvorteil erlangen

Unternehmen können Preise anpassen, Angebote ändern oder die Produktverfügbarkeit in Echtzeit aktualisieren und so ihre Effizienz und ihren Umsatz auf eine Weise steigern, die einem weniger digital versierten Mitbewerber nicht möglich ist.

4. Wachstumschancen ermitteln

Echtzeitanalysen können Marketingspezialisten helfen, Trends zu erkennen, während sie sich entwickeln. Mithilfe von Analysen, die verschiedene Faktoren wie Verkäufe und die Stimmung in den sozialen Medien kombinieren, kann die Technologie Botschaften anpassen oder sogar Produktänderungen vorschlagen, um den Trend vor der Konkurrenz zu nutzen.

Herausforderungen bei der Implementierung von Echtzeitanalysen

Die Schaffung einer integrierten, skalierbaren Dateninfrastruktur für Echtzeitanalysen erfordert in der Regel sorgfältige Planung, Fachwissen und finanzielle Mittel. Ein entscheidender Faktor für viele der Herausforderungen bei Echtzeitanalysen ist der Aufbau einer Architektur, die sowohl leistungsstark als auch effizient genug ist, um Datenerfassung, Integration und Analyse in Echtzeit zu ermöglichen. Komplexe Architekturen können jedoch zu Ausfallzeiten und Problemen für die Ingenieure führen und möglicherweise die Akzeptanz verringern, wenn der Dienst unzuverlässig ist. Nachfolgend finden Sie drei Schritte, die Ihnen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen.

1. Ermittlung von Datenquellen

Eine der ersten Herausforderungen bei der Implementierung von Echtzeitanalysen besteht darin, alle beteiligten Datenquellen zu berücksichtigen. Beispielsweise bezieht eine Einzelhandelsanwendung Daten von Produktlieferanten und speist diese in eine Finanzbuchhaltungssoftware und Kundenserviceanwendungen ein. Die richtigen Quellen für eine Echtzeitanalyseinitiative können innerhalb oder außerhalb des Unternehmens liegen und strukturierte oder unstrukturierte Daten umfassen. Darüber hinaus können IT-Teams viele Tools zum Lokalisieren und Katalogisieren von Datenquellen nutzen.

2. Integration mehrerer Systeme

Sobald ein Team Datenquellen identifiziert hat, müssen die Daten in einen Datenstream integriert werden, der vom Analysesystem verwendet werden kann. Für diesen Schritt ist häufig eine Integrationsplattform erforderlich, die die APIs und vordefinierten Konnektoren bereitstellt, die zum Einbinden von Daten aus mehreren Quellen erforderlich sind.

3. Entwicklung einer skalierbaren Architektur

Da Echtzeitanalysen auf Datenquellen zurückgreifen, die sich je nach Geschäftsaktivität ändern, können die Datenmengen unvorhersehbar sein. Die der Echtzeitanalyse zugewiesenen Computing-Ressourcen müssen entweder für den höchstmöglichen Anwendungsfall bereitgestellt oder auf einem Cloud-Service aufgebaut werden, der sich je nach Bedarf vertikal und horizontal skalieren lässt.

Echtzeitanalysedaten: Strukturiert vs. unstrukturiert

In einem Echtzeitanalysesystem können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verwendet werden. Tatsächlich ist es die Kombination beider Verfahren für Analysen, die schnell ein klareres Bild für das Unternehmen ergibt und den Wert vieler Echtzeitsysteme ausmacht. Der Unterschied zwischen diesen beiden Datentypen liegt lediglich in der Art und Weise, wie ihr Name vermuten lässt: Strukturierte Daten stammen aus Quellen wie Geschäftsanwendungen und haben ein einheitliches, vorhersehbares Format. Dadurch können sie leichter in eine relationale Datenbank eingefügt werden. Unstrukturierte Daten weisen keine vorhersehbare Formatierung auf. Sie werden aus Quellen wie Social-Media-Feeds, Kundenkommentarformularen, Textdokumenten oder Videos gezogen und dann für die Verwendung im Echtzeitanalysesystem formatiert.

Best Practices für die Verwendung von Echtzeitanalysedaten

Ein Echtzeit-Datenanalyseprozess stützt sich auf die Qualität der gesamten Datenverwaltungspraktiken einer Organisation. Die Software für die Verwaltung von Unternehmensdaten sollte schnell skalierbar sein, Daten aus vielen Quellen integrieren, Datenqualität und strenge Governance gewährleisten und natürlich der Datensicherheit Vorrang einräumen. Nachfolgend finden Sie Best Practices, die Sie berücksichtigen sollten.

1. Datenanforderungen identifizieren

Stellen Sie zunächst die Frage: Für wen ist diese Echtzeitanalyse-Engine gedacht? Es ist unwahrscheinlich, dass sie unternehmensweit eingesetzt werden kann. Sie müssen also abwägen, ob sie von einer ganzen Abteilung oder nur von ausgewählten Benutzern innerhalb dieser Abteilung genutzt werden soll. Eine klare, fokussierte Zielsetzung ist bei dieser Bewertung hilfreich. Durch die Klärung dieser Frage erfahren Sie, auf welche Datenquellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens Sie zugreifen müssen. In diesem Prozess sollten Sie sich außerdem folgende Frage stellen: Würden Sie diese Ziele ehrgeiziger verfolgen, wenn Sie über mehr oder bessere Daten verfügen würden?

2. Eine effiziente Architektur entwickeln

Beschränken Sie die Anzahl der Datenverschiebungen oder ETL-Prozesse auf ein Minimum. ETL-Prozesse können zu Latenzen führen und Risiken bezüglich der Datensicherheit und Compliance erhöhen, wenn Daten zwischen Datenspeichern verschoben werden. Ein aktueller Trend ist die datenbankinterne Analyse, bei der die Datenverarbeitung innerhalb einer Transaktionsdatenbank erfolgt, um das Verschieben großer Datensätze in eine separate Analysedatenbank zu vermeiden.

3. Alle Datenquellen verstehen

Selbst ein mittelgroßes Unternehmen nutzt laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage durchschnittlich 20 kostenpflichtige SaaS-Produkte. Wenn Sie das zur lokalen Software und anderen Drittanbieter- oder unstrukturierten Datenquellen hinzufügen, haben Sie eine große Auswahl. Ermitteln Sie die Anforderungen, die Ihre Initiative für Echtzeitanalysen benötigt.

4. ML-Algorithmen einsetzen

Verschiedene Machine Learning-(ML-)Modelle liefern je nach Art und Weise, wie sie die Daten betrachten, unterschiedliche Erkenntnisse. ML-Modelle können für Regressions- oder Klassifizierungsaufgaben, Anomalieerkennung oder andere Zwecke trainiert werden. Über die Bereitstellung von Echtzeit-Erkenntnissen hinaus kann maschinelles Lernen dabei helfen, Trends zu erkennen, schnellere Entscheidungen zu treffen und Aktionen oder Empfehlungen zu automatisieren.

5.Die richtigen Datentools finden

Die richtigen Datentools können Ihnen beim Aufbau eines Echtzeitanalysesystems helfen. Wenn Sie ETL-Prozesse verwenden, benötigen Sie Tools zum Extrahieren von Daten, zum Bereinigen und Transformieren der Datensätze und zum Einspeisen in die entsprechenden Systeme.

6. Leistung überwachen

Sie können die Leistung Ihrer Echtzeitanalyse auf zwei Arten überwachen. Die eine ist rein menschlich: Es geht darum, Beziehungen zu Menschen in der Branche aufzubauen, die darüber berichten können, wie es vor Ort funktioniert. Läuft es in der Fabrik reibungsloser oder erhalten die Kunden die automatisierten Informationen, die sie benötigen? Die zweite Möglichkeit besteht darin, Ihre Datenprozesse zu überwachen, um negative Trends bzw. Engpässe zu erkennen und reagieren zu können.

7. Schnell auf Umweltveränderungen reagieren

Ein Echtzeitanalysesystem kann viele Datenquellen und Abhängigkeiten haben. Wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern und dies Auswirkungen auf eine dieser Eingaben hat, sollten Sie sicherstellen, dass Ihr Echtzeitanalysesystem und die Mitarbeiter, die es nutzen, eine Möglichkeit haben, das Problem zu dokumentieren und einen Prozess zur Behebung einzurichten.

Beispiel zu Echtzeitanalysen

Das in Brasilien ansässige Unternehmen Tetris.co zeigt, wie ein Unternehmen davon profitieren kann, Entscheidungsträgern direkten Zugang zu Echtzeitanalysen zu gewähren. Das Unternehmen bündelt Daten aus mehreren Medienquellen in einer MySQL Database und nutzt Echtzeitanalysen, um zu verstehen, wie sich Werbeinvestitionen auswirken. Das Unternehmen erreichte die erforderliche Geschwindigkeit für seine Software durch die Umstellung auf HeatWave MySQL. Damit konnte es Transaktionen und Echtzeitanalyse-Workloads direkt aus einer MySQL Database ausführen, wodurch die Notwendigkeit der Datenverschiebung und -integration mit einer separaten Analysedatenbank entfiel. Das leistungsstarke System half den Frontline-Analysten, Trends schneller zu erkennen und die Marketingergebnisse zu verbessern, indem Investitionen von leistungsschwachen Werbeplattformen in leistungsstärkere Kanäle verlagert wurden.

So wählen Sie die richtige Echtzeitanalyselösung

Viele Fähigkeiten und Tools können beim Aufbau eines Echtzeitanalysesystems helfen, das für Ihr Unternehmen Ergebnisse liefert. Dazu gehören Tools für Datenmodellierung, Datenqualität und Datenvisualisierung. Ein guter Ausgangspunkt ist die Betrachtung Ihrer derzeitigen Software und Fähigkeiten. Beispielsweise könnte sich eine Organisation, die für Transaktionen eine MySQL-Datenbank verwendet, einfach für eine cloudbasierte Version entscheiden, die sowohl datenbankinterne Analysen als auch datenbankinternes maschinelles Lernen bietet. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten per ETL in separate Analyse- und ML-Systeme zu übertragen.

Schnellere Bereitstellung der richtigen Daten für die richtigen Personen mit HeatWave MySQL

Wenn Ihr Unternehmen die Vorteile der Echtzeitanalyse benötigt, bietet HeatWave MySQL eine leistungsstarke Lösung. HeatWave MySQL ist ein vollständig verwalteter Datenbankservice, der durch den integrierten HeatWave In-Memory Query Accelerator unterstützt wird. Der Service liefert Echtzeitanalysen ohne die Komplexität, die Latenz, die Risiken und die Kosten der ETL-Duplikation.

Mit HeatWave MySQL können Sie auf eine Reihe integrierter HeatWave-Funktionen für Analysen, maschinelles Lernen und generative KI zugreifen. Dank HeatWave Lakehouse können Sie bis zu einem halben Petabyte an Daten im Objektspeicher in verschiedenen Dateiformaten wie CSV, Parquet, Avro, JSON und Exporten aus anderen Datenbanken abfragen und diese optional mit Daten in MySQL kombinieren. Zudem bieten HeatWave AutoML und HeatWave GenAI die Vorteile von integriertem und automatisiertem maschinellem Lernen und GenAI – ohne ETL über Cloud-Services.

Häufig gestellte Fragen zu Echtzeitanalysen

Was ist ein Beispiel für Echtzeitanalysen?

Es gibt viele Beispiele für Echtzeitanalysen im Unternehmen. Ein Unternehmen, FANCOMI, hat sich zum Ziel gesetzt, das weltweit größte Performance-Marketing-Werbenetzwerk zu werden, bei dem die Werbetreibenden erst dann zahlen, wenn das gewünschte Ergebnis erzielt wurde, und nicht wie bisher, wenn die Anzeigen geschaltet werden. Mithilfe von Echtzeitanalysen wird die Wirkung von 20.000 Anzeigen auf 2,6 Millionen Agenturen und Medien-Websites 24 Stunden am Tag überwacht und gemessen.

Warum brauchen Unternehmen Echtzeitanalysen?

Digitale Systeme, darunter Sensoren des Internet of Things, Social-Media-Websites und -Apps sowie der Online-Einzelhandel, kombiniert mit Systemen im Hintergrund wie CRM, ERP und Human Capital Management (HCM), erzeugen Daten in nie da gewesener Menge. Unternehmen, die diese Flut operativer Daten schnell auswerten können, um Veränderungen in ihrem Geschäft zu erkennen und mit den richtigen Entscheidungen zu reagieren, werden der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.

Wie verbessern Echtzeitanalysen die Entscheidungsfindung?

Die Echtzeitanalyse nutzt die Daten in dem Moment, in dem sie erstellt werden, wenn sie am relevantesten sind. Unternehmen, die keine Echtzeitanalysen verwenden, treffen möglicherweise wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, die zum Zeitpunkt der Analyse bereits veraltet sind.