12 ميزة للتحليلات في الوقت الفعلي للشركات

تستغرق التحليلات في الوقت الفعلي لحظة. بمجرد تحول مجال الشركات القائمة على تطبيقات الهاتف المحمول، مثل Uber وDoorDash، صار تدفق البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي بمثابة أداة عمليات حيوية للشركات عبر الصناعات. في المجالات المتنوعة مثل البيع بالتجزئة والتصنيع الصناعي، تساعد التحليلات في الوقت الفعلي الشركات على استخدام بياناتها لأهداف تتجاوز اتخاذ قرارات أفضل وأسرع وحسب - على الرغم من أن هذا جزء منه. كما تتيح التحليلات في الوقت الفعلي للشركات اكتشاف عمليات الدمج التشغيلية أو السوقية في الوقت الحالي وتوقع الأحداث التالية بدقة، ما يسمح لها بتصميم منتجات وخدمات أذكى وأكثر تخصيصًا وحتى أتمتة العمليات لجعل الأعمال أكفأ وأقل تكلفة للتشغيل. فيما يلي، سنرى العديد من الطرق الإبداعية التي تجني بها الشركات فوائد التحليلات في الوقت الفعلي.

النقاط الرئيسة

• يتزايد استخدام التحليلات في الوقت الفعلي لأنه يضع البيانات لاستخدامها بسرعة - عندما تتمتع بقيمة أكبر.
• يمنح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الشركات القدرة على تحليل البيانات والعمل عليها بسرعات وأحجام كانت مستحيلة في السابق.
• باستخدام التحليلات في الوقت الفعلي، يتم تمكين الأشخاص ليس لاتخاذ قرارات أفضل فحسب، ولكن لإعادة تصور الطريقة التي يقومون بها بالأعمال بشكل كامل.
• لا تترك سرعة التحليلات في الوقت الفعلي سوى القليل من الوقت لنقل البيانات بين قواعد البيانات وأدوات تحليل البيانات المنفصلة.

12 ميزة للتحليلات في الوقت الفعلي للشركات

على عكس تحليلات البيانات التقليدية، فإن التحليلات في الوقت الفعلي تتجاوز مجرد إبلاغ القرارات المستقبلية؛ فهي تتيح طرقًا جديدة تمامًا لممارسة الأعمال من خلال السماح للفرق باتخاذ إجراءات في الوقت الحالي.

تقاربت ثلاثة اتجاهات لجعل التحليلات في الوقت الفعلي ذات قيمة لمزيد من المجالات.

أحدها هو التوافر المتزايد لتدفقات البيانات، بما في ذلك تلك الموجودة خارج الشركة مثل مواقع التواصل الاجتماعي أو البيانات العامة من الأقمار الصناعية والوكالات الحكومية. والآخر هو العدد المتزايد من تدفقات البيانات داخل الشركة من تطبيقات المؤسسة، مثل أنظمة ERP أو CRM؛ وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) وأجهزة الاستشعار؛ ومصادر مثل رسائل البريد الإلكتروني والنصوص ومقاطع الفيديو. وأخيرًا، تعمل البرامج والبنية التحتية القائمة على السحابة على جعل التكنولوجيا اللازمة لإدارة وفهم جميع هذه البيانات متاحة لمزيد من الشركات. وتستخدمها الشركات لتقديم رؤى حول ما كان لا يمكن تخيله من سرعة ونطاق. تتضمن هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) بالإضافة إلى التقنيات الناشئة التي تبسط إدارة البيانات والبنية التحتية للتحليلات.

فيما يلي نظرة سريعة على الطرق الإبداعية التي تستخدم بها الشركات التحليلات في الوقت الفعلي في عمليات أعمالها اليومية.

1. بيانات أكثر صلة من لوحات المعلومات المباشرة

لوحات المعلومات المباشرة تصل إلى لعبة التحليلات. تأخذ تحليلات البيانات التقليدية المعلومات المخزنة في مستودع بيانات وتنقلها في دفعات كبيرة إلى نظام تحليلات يقوم بتحديث المخططات والرسوم البيانية في لوحة معلومات. يساعد هذا الأشخاص على رؤية النتائج خلال الأيام أو الأسابيع أو الأشهر الماضية.

من ناحية أخرى، تتصل لوحات المعلومات المباشرة بتدفقات البيانات التي تُظهر للأعمال ما يحدث الآن لاتخاذ إجراء فوري. فهي تساعد الشركات على تعديل الأمور مثل إعادة توجيه الشحنات قبل أن تصل العاصفة أو صيانة آلة شديدة الأهمية قبل حدوث العطل.

2. تحسين رؤية الخدمات اللوجستية

تستخدم الشركات مواجز البيانات في الوقت الفعلي من الخدمات العامة والخاصة للخرائط والطقس وأنماط حركة المرور - حتى تغذية الأقمار الصناعية - مزجها ببياناتها في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار الموجودة على أرضية التصنيع أو خارج الموقع في موقع البناء أو في الشاحنات والطائرات والسفن. وهذا يمنحهم فهمًا دقيقًا لعملياتهم حتى يتمكنوا من ضبط المسارات أو تحديد توقعات العملاء أو تتبع التقدم في مشروع بناء أو طلب قطع غيار للمعدات بشكل استباقي.

3. اتخاذ قرارات أكثر مرونة

بدلاً من تحليل الأحداث السابقة، تتيح البيانات في الوقت الفعلي للشركة اكتشاف الاتجاهات أو الحالات الشاذة أثناء حدوثها والتفاعل على الفور. من خلال الاتصال بأجهزة استشعار إنترنت الأشياء بالإضافة إلى تغذية البيانات العامة من البلديات أو تغذية الأقمار الصناعية للطقس، على سبيل المثال، يمكن لشركات الرحلات أو الشحن أن ترى مشاكل، سواء كان ذلك ارتفاع حركة المرور أو سوء الأحوال الجوية أو مشاكل أخرى، وإجراء تغييرات فورية. بدون تحليلات في الوقت الفعلي، لن يكون لديهم طريقة لفهم المشكلة أو التفاعل حتى وقت لاحق.

4. عدد أقل من المشكلات في العمليات

باستخدام التعلم الآلي وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء وتحليلات التدفق، يمكن للشركة مراقبة المعدات عن بُعد والتنبؤ بالأعطال الميكانيكية، ما يمكنها من تشغيل عمليات الصيانة بشكل استباقي لتجنب توقف التصنيع. أو يمكن لشركة لوجستية مراقبة الشحنات وإخطار العملاء في الوقت المناسب إذا تأخرت الشحنة.

5. تحسين أداء الحملة الإعلانية

تُعدُّ التحليلات في الوقت الفعلي تغييرًا في قواعد اللعبة في الحملات الإعلانية والتسويقية. على سبيل المثال، يمكن لمنصة التحليلات في الوقت الفعلي التي تتصل بمواقع الموزعين وحسابات الوسائط الاجتماعية وتراقب حركة مرور الويب فهم المنصات الإعلانية التي تعمل بشكل أفضل وتوجه الإنفاق وفقًا لذلك. على سبيل المثال، تقوم شركة تسمى Tetris.co (الآن NeoDash)، بتوحيد البيانات من مصادر وسائط متعددة حتى يتمكن المحللون في الخطوط الأمامية من فهم الاتجاهات بشكل أسرع وتحويل الاستثمارات إلى قنوات أعلى أداء وبعيدًا عن المنصات منخفضة الأداء.

6. تحسين تجربة العميل

باستخدام التحليلات في الوقت الفعلي وتوفير استجابات مؤتمتة لتلك الرؤى في الوقت الفعلي، يمكن للشركات تقديم تجربة عملاء فائقة. في صناعة التكنولوجيا، يتم استخدام التحليلات في الوقت الفعلي لتحديد الهجمات الإلكترونية ثم أتمتة الخطوات لمنعها. وهذا يفيد الجميع.

يستخدم كبار مزودي خدمات تكنولوجيا المعلومات التحليلات في الوقت الفعلي لتجاوز الاستجابة للمشكلات وبدلاً من ذلك يقومون بتحليل الأداء باستمرار حتى يتمكنوا من دعم العملاء مع الصيانة الوقائية والتخلص من التهديدات قبل أن يعرف العميل وجودها. وفي الخدمات المالية، يمكن أن تساعد التحليلات في الوقت الفعلي البنك على اكتشاف الاحتيال المحتمل في المعاملة، والتي يمكن أن تطلق بعد ذلك إخطارًا تلقائيًا إلى عميل بطاقة بنكية وحتى تجميد الحساب إذا لزم الأمر.

7. تكيفات أسهل مع تقلبات السوق

تتمثل إحدى فوائد التحليلات في الوقت الفعلي في القدرة على أتمتة الأنظمة حتى تستجيب للأحداث سريعة الحركة. كما رأينا مع شقوق سلسلة التوريد العالمية في السنوات القليلة الماضية، يمكن للشركات التي يمكن أن تتفاعل بسرعة أكبر مع الاختناقات العثور على الإمدادات والحفاظ على تدفق الأعمال. يمكن للمنصة لتحليلات البيانات المتدفقة ربط مواقع الصناعة والبيانات العامة والأقمار الصناعية وأنظمة ERP الخاصة بالشركة، والتي يمكن أن تساعدها على تصور تقلبات السوق والتكيف معها بشكل أكثر فعالية.

8. اكتشاف أسرع لمشكلات سير العمل

من خطوط التصنيع إلى متاجر البيع بالتجزئة، تقوم الشركات التي تعمل على جداول زمنية ضيقة بدمج تدفقات البيانات مع أنظمة معالجة الأحداث لاكتشاف مشكلات سير العمل قبل أن يبدأ الموظفون أو العملاء في رؤية التداعيات. يمكن للنظام، على سبيل المثال، استخدام أمر ping مع وكيل إذا قامت أجهزة الاستشعار التي تراقب نظامًا معقدًا في موقع العميل بإرسال بيانات تشير إلى تعطل محتمل. تتجاوز بعض أنظمة التصنيع وتوليد الطاقة هذه التنبيهات لطلب قطع الغيار وإرسال فريق صيانة - كل ذلك استنادًا إلى الاستشعار في الوقت الفعلي عن أوجه الخلل في مخرجات مستشعر الجهاز. قد يتطلب هذا النظام بيانات إنترنت الاشياء ومنصات إدارة البيانات وخوارزميات التعلم الآلي التي تكتشف التغيرات الدقيقة في تدفقات البيانات سريعة الحركة وحتى تحليل البيانات التشغيلية طويلة الأجل لاقتراح تحسينات العمليات بمرور الوقت.

9. تحسين الكفاءات في التكاليف

تتيح لك تحليلات البيانات في الوقت الفعلي مراقبة الموردين في الوقت الفعلي وأتمتة قرارات شراء معينة، ما يساعد على تقليل تكاليف التوريد. يمكن أيضًا دمج بيانات التدفق والذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات الأعمال العادية، مثل تدفق المستندات الذكي في معاملة مالية أو مطالبة تأمين يمكنها التعامل مع العديد من خطوات المعاملة دون تدخل بشري.

10. إمكانات اختبار محسّنة

يوفر اختبار البرامج وإدارة تكنولوجيا المعلومات حالات استخدام تم اختبارها زمنيًا للبيانات في الوقت الفعلي والاستجابة الآلية. يستخدم نظام اختبار البرامج الجيد تحليلات في الوقت الفعلي للوصول إلى الأخطاء في البيانات والإبلاغ عنها، وتحديد الانقطاعات في واجهات برمجة التطبيقات، وحتى تحديد المشكلات مع واجهات المستخدم. يمكن أن تساعد التحليلات في الوقت الفعلي أيضًا في صيانة برامج الاختبار النصية الطويلة والمملة، وأتمتة تمارين التحقق بدلاً من الاعتماد على عمليات التحقق اليدوية المستندة إلى جداول البيانات.

11. تطوير ملفات تعريف أفضل للعملاء

تقوم الشركات بإنشاء ملفات تعريف العملاء لمساعدتهم على تقديم العروض أو خيارات المحتوى التي يتردد صداها لدى المشتري. تساعد التحليلات المسوقين على معرفة العملاء المحتملين المتصلين حاليًا والمنتجات التي يمكن أن تكون ذات أهمية بالنسبة لهم. لكن الناس يتغيرون باستمرار - في حين لا تتغير الملفات الشخصية. ما لم يكن ذلك، فهي متصلة بنظام تحليلات في الوقت الفعلي يقوم بتحديث الملف الشخصي بناءً على الاتصالات ليس وحسب لعمليات البحث والمشتريات، ولكن أيضًا لآخر الأخبار مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو نشاط الويب التي يمكن أن تلاحظ تغيرات الحياة وحتى تغيير الآراء. كلما زادت مدخلات البيانات، زادت اقتراحات المنتج، ما أدى إلى المزيد من المبيعات.

12. تتبع المنافسين

باستخدام التعلم الآلي، يمكن إنشاء تحليلات في الوقت الفعلي باستخدام مصادر البيانات الضخمة، مثل موجزات الوسائط الاجتماعية. يمكن أن يساعد ذلك الشركة على الحفاظ على علامات التبويب في مجالها. على سبيل المثال، يمكن أن تكشف المشاركات الاجتماعية أن المنافس يدير عملية بيع أو عرض ترويجي أو يفقد حسن النية مع العملاء بسبب فشل الخدمة أو غاف ترويجي. يمكن للشركات بعد ذلك اتخاذ تدابير للرد في السوق.

احصل على جميع مزايا التحليلات في الوقت الفعلي في مكان واحد باستخدام Oracle HeatWave MySQL

يحب المطورون MySQL Database ذات المصدر المفتوح. ومع ذلك، حتى الآن، عندما أرادوا تحليل البيانات المخزنة في MySQL، اضطروا إلى شراء قواعد بيانات أو برامج تحليلات إضافية والانتقال بجد - أو ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) - كل بيانات المعاملات التي تنتقل إلى البيئة التحليلية. وهذا يضمن إلى حد كبير أنه لم يعد بيانات في الوقت الفعلي.

الآن، يمكن للمطورين استخدام Oracle HeatWave MySQL، ما يمنحهم بساطة إجراء المعاملات والتحليلات في الوقت الفعلي في خدمة MySQL Database واحدة، حيث يمكن لاستعلاماتهم التحليلية دائمًا الوصول إلى أحدث البيانات. يمكنهم استخدام HeatWave MySQL على Amazon Web Services وMicrosoft Azure و‏بنية Oracle Cloud التحتية.

يتيح لهم استخدام HeatWave MySQL الوصول إلى إمكانات HeatWave المضمنة الأخرى أيضًا: HeatWave AutoML وHeatWave GenAI تمكينهم من الاستفادة من التعلم الآلي المتكامل والمؤتمت والذكاء الاصطناعي المبتكر - دون ETL عبر الخدمات السحابية. HeatWave Lakehouse تتيح لهم إنشاء تطبيقات للاستعلام عما يصل إلى نصف بيتابايت من البيانات في مخزن الكائنات—بمجموعة متنوعة من تنسيقات الملفات، مثل CSV وParquet وAvro وJSON، والتصدير من قواعد البيانات الأخرى—واختياريًا دمجها مع البيانات في MySQL.

إذا كنت تتطلع إلى استخدام التحليلات في الوقت الفعلي في عملك، فسيتيح لك HeatWave MySQL فرصة للتخلص من مخاطر التكلفة والتعقيد وزمن الانتقال والأمان لعمليات ETL وبيئات قواعد البيانات المتعددة التي أعاقتك ذات مرة.