12 Vorteile von Echtzeitanalysen für Unternehmen

Echtzeitanalysen sind gerade voll im Trend. Streamingdaten und Echtzeitanalysen waren einst eine Domain von auf mobilen Apps basierenden Unternehmen wie Uber und DoorDash, sind heute jedoch für Unternehmen aller Branchen zu unverzichtbaren Betriebsinstrumenten geworden. In so unterschiedlichen Branchen wie dem Einzelhandel und der industriellen Fertigung helfen Echtzeitanalysen den Unternehmen dabei, ihre Daten für viel mehr zu nutzen als nur bessere und schnellere Entscheidungen – obwohl das ein Teil davon ist. Mithilfe von Echtzeitanalysen können Unternehmen außerdem Betriebs- oder Marktausfälle sofort erkennen und die nächsten Ereignisse präzise vorhersehen. Auf diese Weise können sie intelligentere, stärker personalisierte Produkte und Services entwickeln und sogar Prozesse automatisieren, um den Geschäftsbetrieb effizienter und kostengünstiger zu gestalten. Im Folgenden sehen wir uns viele kreative Möglichkeiten an, wie Unternehmen die Vorteile der Echtzeitanalyse nutzen.

Wichtige Erkenntnisse

• Der Einsatz von Echtzeitanalysen nimmt zu, da hierdurch Daten schnell genutzt werden können – und zwar dann, wenn sie am wertvollsten sind.
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglichen Unternehmen die Analyse und Nutzung von Daten in einer Geschwindigkeit und in einem Umfang, der bisher nicht möglich war.
• Mit Echtzeitanalysen sind die Menschen nicht nur in der Lage, bessere Entscheidungen zu treffen, sondern auch die Art und Weise, wie sie ihr Geschäft betreiben, völlig neu zu gestalten.
• Die Geschwindigkeit der Echtzeitanalyse lässt wenig Zeit, um Daten zwischen Datenbanken und separaten Datenanalysetools zu verschieben.

12 Vorteile von Echtzeitanalysen für Unternehmen

Anders als bei der herkömmlichen Datenanalyse geht es bei der Echtzeitanalyse um mehr als nur die Bereitstellung von Informationen für künftige Entscheidungen. Sie ermöglicht völlig neue Geschäftsmodelle, indem sie Teams die Möglichkeit gibt, sofort zu handeln.

Drei Trends haben dazu geführt, dass Echtzeitanalysen für mehr Branchen von Nutzen sind.

Einer davon ist die zunehmende Verfügbarkeit von Datenströmen, auch von solchen außerhalb eines Unternehmens, etwa von Social-Media-Sites oder öffentlichen Daten von Satelliten und Regierungsbehörden. Ein weiterer Grund ist die wachsende Zahl von Datenströmen innerhalb eines Unternehmens aus Unternehmensanwendungen wie ERP- oder CRM-Systemen, Geräten und Sensoren des Internet of Things (IoT) und Quellen wie E-Mails, Texten und Videos. Schließlich machen cloudbasierte Software und Infrastruktur die Technologie, die zum Verwalten und Verstehen all dieser Daten erforderlich ist, für mehr Unternehmen zugänglich. Unternehmen nutzen sie, um Erkenntnisse in einer bisher unvorstellbaren Geschwindigkeit und Größenordnung zu liefern. Zu diesen Technologien gehören künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sowie neue Technologien, die die Datenverwaltung und Analyseinfrastruktur optimieren.

Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick über die kreativen Möglichkeiten, mit denen Unternehmen Echtzeitanalysen in ihrem Geschäftsalltag einsetzen.

1. Mehr relevante Daten aus Live-Dashboards

Live-Dashboards verbessern die Analyseleistung. Bei der herkömmlichen Datenanalyse werden in einem Data Warehouse gespeicherte Informationen in großen Mengen in ein Analysesystem verschoben, das Grafiken und Diagramme in einem Dashboard aktualisiert. Dies hilft Mitarbeitern, die Ergebnisse der letzten Tage, Wochen oder Monate zu sehen.

Live-Dashboards hingegen sind an Datenstreams angeschlossen, die dem Unternehmen zeigen, was gerade passiert, sodass sofortige Maßnahmen ergriffen werden können. Sie unterstützen Unternehmen bei der Anpassung, indem sie beispielsweise Lieferungen vor einem Sturm umleiten oder eine wichtige Maschine warten, bevor sie ausfällt.

2. Bessere logistische Transparenz

Unternehmen nutzen Echtzeit-Datenfeeds von öffentlichen und privaten Diensten für Karten, Wetter, Verkehrsmuster – sogar Satelliten-Feeds – und kombinieren sie mit ihren eigenen Echtzeitdaten von Sensoren in der Fertigungshalle oder außerhalb von Baustellen bzw. in Lastwagen, Flugzeugen und Schiffen. Dadurch erhalten sie einen aktuellen Überblick über ihre Betriebsabläufe und können Routen anpassen, Kundenerwartungen erfüllen, den Fortschritt eines Bauprojekts verfolgen oder proaktiv Ersatzteile für Geräte bestellen.

3. Agilere Entscheidungsfindung

Anstatt vergangene Ereignisse zu analysieren, können Unternehmen mithilfe von Echtzeitdaten Trends oder Anomalien erkennen, während sie auftreten, und sofort reagieren. Durch die Verbindung mit IoT-Sensoren sowie öffentlichen Datenfeeds von Kommunen oder Wettersatelliten-Feeds kann beispielsweise ein Mitfahr- oder Transportunternehmen Probleme erkennen – sei es hohes Verkehrsaufkommen, schlechtes Wetter oder andere Probleme – und sofort Änderungen vornehmen. Ohne Echtzeitanalysen könnten sie das Problem erst viel später verstehen bzw. darauf reagieren.

4. Weniger Betriebsstörungen

Durch den Einsatz von Machine Learning, IoT-Sensoren und Streaming-Analysen kann ein Unternehmen seine Geräte remote überwachen und mechanische Ausfälle vorhersehen. So kann es proaktiv Wartungsarbeiten durchführen, um Produktionsausfälle zu vermeiden. Oder ein Logistikunternehmen kann Sendungen überwachen und Kunden rechtzeitig benachrichtigen, wenn sich eine Lieferung verzögert.

5. Verbesserte Leistung von Werbekampagnen

Echtzeitanalysen sind ein entscheidender Faktor bei Werbe- und Marketingkampagnen. So kann etwa eine Echtzeitanalyseplattform, die eine Verbindung zu den Websites und Social-Media-Accounts von Distributoren herstellt und den Webverkehr überwacht, erkennen, welche Anzeigenplattformen am besten funktionieren und die Ausgaben entsprechend steuern. Beispielsweise verarbeitet ein Unternehmen namens Tetris.co (jetzt NeoDash) Daten aus mehreren Medienquellen, sodass Analysten an vorderster Front Trends schneller erkennen und Investitionen in leistungsstärkere Kanäle und weg von leistungsschwachen Plattformen lenken können.

6. Bessere Customer Experience

Durch den Einsatz von Echtzeitanalysen und die Bereitstellung automatisierter Antworten auf diese Echtzeiterkenntnisse können Unternehmen eine bessere Customer Experience bieten. In der Technologiebranche werden Echtzeitanalysen eingesetzt, um Cyberangriffe zu identifizieren und anschließend automatisiert Maßnahmen zu ihrer Abwehr zu ergreifen. Das kommt allen zugute.

Die besten IT-Dienstleister nutzen Echtzeitanalysen, um nicht nur auf Probleme zu reagieren, sondern die Leistung ständig zu analysieren, damit sie ihre Kunden mit vorbeugenden Wartungsmaßnahmen unterstützen und Bedrohungen abwenden können, bevor der Kunde sie bemerkt. Im Finanzdienstleistungsbereich können Echtzeitanalysen einer Bank dabei helfen, möglichen Betrug bei einer Transaktion zu erkennen. So kann eine automatische Benachrichtigung an den Bankkartenkunden gesendet und bei Bedarf sogar das Konto gesperrt werden.

7. Leichtere Anpassung an die Marktvolatilität

Ein Vorteil der Echtzeitanalyse ist die Möglichkeit, Systeme zu automatisieren, sodass sie auf sich schnell entwickelnde Ereignisse reagieren können. Wie wir bei den Engpässen in den globalen Lieferketten in den letzten Jahren gesehen haben, können Unternehmen, die schneller auf Engpässe reagieren können, Nachschub finden und den Geschäftsbetrieb aufrechterhalten. Eine Streaming-Data-Analyseplattform kann Branchen-Websites, öffentliche Daten, Satelliten und unternehmenseigene ERP-Systeme miteinander verbinden und so helfen, Marktvolatilität besser zu visualisieren und zu bewältigen.

8. Schnellere Erkennung von Workflow-Problemen

Von Fertigungslinien bis zu Einzelhandelsgeschäften: Unternehmen mit engen Zeitplänen integrieren Datenstreams in Ereignisverarbeitungssysteme, um Probleme im Workflow zu erkennen, bevor Mitarbeiter oder Kunden die Auswirkungen zu spüren bekommen. Das System kann beispielsweise einen Mitarbeiter anpingen, wenn Sensoren, die ein komplexes System beim Kunden überwachen, Daten senden, die auf eine mögliche Störung hinweisen. Einige Fertigungs- und Energieerzeugungssysteme gehen über derartige Warnmeldungen hinaus und bestellen Ersatzteile oder entsenden ein Wartungsteam – alles auf der Grundlage der Echtzeiterfassung von Anomalien in den Sensorausgaben einer Maschine. Ein solches System könnte IoT-Daten, Datenmanagementplattformen und Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern, die winzige Änderungen in sich schnell bewegenden Datenstreams erkennen und sogar langfristige Betriebsdaten analysieren, um im Laufe der Zeit Prozessverbesserungen vorzuschlagen.

9. Bessere Kosteneffizienz

Mithilfe von Echtzeit-Datenanalysen können Sie Lieferanten in Echtzeit überwachen und bestimmte Beschaffungsentscheidungen automatisieren. So können Sie die Versorgungskosten niedrig halten. Streaming-Daten und künstliche Intelligenz können auch kombiniert werden, um reguläre Geschäftsprozesse zu automatisieren, wie etwa einen intelligenten Dokumentenfluss bei einer Finanztransaktion oder einem Versicherungsanspruch, der viele Schritte einer Transaktion ohne menschliches Eingreifen abwickeln kann.

10. Bessere Testmöglichkeiten

Softwaretests und IT-Management bieten bewährte Anwendungsfälle für Echtzeitdaten und automatische Reaktionen. Ein gutes Softwaretestsystem nutzt Echtzeitanalysen, um Fehler in Daten zu erkennen und zu melden, Unterbrechungen in APIs zu entdecken und sogar Probleme mit Benutzeroberflächen zu identifizieren. Echtzeitanalysen können auch bei der Wartung langer, mühsamer Testskripte hilfreich sein, indem sie Validierungsübungen automatisieren, anstatt sich auf manuelle, tabellenbasierte Validierungen zu verlassen.

11. Bessere Kundenprofile entwickeln

Unternehmen erstellen Kundenprofile, um ihnen dabei zu helfen, Angebote oder Inhaltsoptionen bereitzustellen, die bei einem Käufer Anklang finden. Mithilfe von Analysen erfahren Marketingspezialisten, welche potenziellen Kunden derzeit online sind und welche Produkte für sie von Interesse sein könnten. Doch Menschen verändern sich ständig, Profile hingegen nicht. Es sei denn, sie sind mit einem Echtzeitanalysesystem verbunden, das das Profil nicht nur auf der Grundlage von Such- und Kaufverbindungen aktualisiert, sondern auch auf der Grundlage von Feeds wie Social Media oder Internetaktivitäten, die Veränderungen im Leben und sogar veränderte Meinungen erfassen können. Je mehr Daten eingegeben werden, desto besser sind die Produktvorschläge, was wiederum zu mehr Umsatz führt.

12. Mitbewerber verfolgen

Mit maschinellem Lernen können Echtzeitanalysen unter Verwendung von Big Data-Quellen, wie etwa Social-Media-Feeds, erstellt werden. Dies kann einem Unternehmen dabei helfen, den Überblick über seine Branche zu behalten. So können Social Posts zum Beispiel aufdecken, dass ein Mitbewerber einen Ausverkauf oder eine Sonderaktion durchführt oder aufgrund eines Servicefehlers bzw. eines Werbe-Fauxpas die Gunst der Kunden verliert. Anschließend können Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um auf dem Markt zu reagieren.

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Entwickler lieben die Open-Source-MySQL Database. Wenn sie bisher jedoch in MySQL gespeicherte Daten analysieren wollten, mussten sie zusätzliche Datenbanken oder Analysesoftware kaufen und alle Transaktionsdaten mühsam in die Analyseumgebung verschieben – oder per ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) verarbeiten. Damit war sichergestellt, dass es sich nicht mehr um Echtzeitdaten handelte.

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