Definizione di analytics in tempo reale

La maggior parte di noi interagisce regolarmente con gli analytics in tempo reale, anche se non ne siamo a conoscenza. Questo tipo di analytics opera in background per assistere nella scelta del percorso per un autista che consegna il nostro pacco, esaminare eventuali indizi di frode negli acquisti con carta di credito e aiutare le utenze a mantenere l'illuminazione attiva attraverso una manutenzione proattiva delle attrezzature di generazione energetica.

E sebbene non tutte le aziende debbano agire sui dati in millisecondi, gli analytics in tempo reale continuano a migliorare, rendendo la tecnologia e i vantaggi aziendali che offre, possibili per molte altre organizzazioni. Questo sta cambiando il nostro approccio agli analytics; invece di limitarsi a esaminare quanto accaduto in passato e come migliorare in futuro, gli analytics in tempo reale diventano uno strumento decisionale operativo da utilizzare istante per istante.

Che cosa sono gli analytics in tempo reale?

Gli analytics in tempo reale prendono i dati nel momento in cui vengono generati, sia tramite un clic sul sito Web, un commento sui social media, una transazione o un sensore, e li inseriscono in un sistema per l'analisi e l'uso immediati. Gli analytics in tempo reale in alcuni processi aziendali operano in millisecondi per estrarre i dati da più fonti e inserirli in un sistema in cui sono organizzati e analizzati, quindi agiscono su di un sistema automatizzato o vengono comunicati alle persone sotto forma di grafici, testo o voce. È così che i venditori di biglietti adeguano i prezzi in base alla domanda, una compagnia aerea aggiorna lo stato di un volo o una banca ti avvisa immediatamente quando c'è un addebito che il suo algoritmo di intelligenza artificiale ritiene sospetto.

I sistemi di analytics dei dati in tempo reale possono attingere da fonti di dati strutturate e non strutturate. I dati strutturati sono disponibili in formati prevedibili e coerenti provenienti da fonti quali le applicazioni aziendali. I dati non strutturati, a volte chiamati big data, richiedono un'elaborazione aggiuntiva e provengono da fonti che includono siti di social media, documenti di testo e video. I sistemi di analytics dei dati possono abbinare questi due tipi di origini dati per un'analisi più approfondita e quindi presentare i risultati in modalità che le persone possono facilmente comprendere e sfruttare.

Le tecnologie che abilitano gli analytics in tempo reale includono database e data lake, algoritmi di machine learning (ML), strumenti di integrazione dei dati, linguaggi di programmazione, notebook di data science e vari progetti open source. In sinergia con il Machine Learning, i sistemi di analytics in tempo reale non solo possono supportare il processo decisionale attuale, ma sono anche in grado di identificare tendenze, colli di bottiglia oppure opportunità commerciali celate nei dati operativi.

Concetti chiave

• L'analisi in tempo reale può generare un vantaggio competitivo, consentendo a un'organizzazione di reagire prontamente ai mutamenti del suo contesto aziendale man mano che si manifestano.
• Gli analytics in tempo reale necessitano di un'architettura IT concepita per lo streaming dei dati in modo immediato, all'interno di un sistema che consenta l'esecuzione di query sui dati. Idealmente, un tale sistema include anche funzionalità di machine learning per migliorare e accelerare il processo decisionale.
• I casi d'uso degli analytics in tempo reale emergono e si espandono in quasi tutti i settori.
• Esistono diversi strumenti e opzioni architetturali per abilitare gli analytics in tempo reale.

Analytics in tempo reale: spiegazione

Gli analytics in tempo reale rappresentano un'anteprima degli analytics dei dati e stanno acquisendo sempre più rilevanza tra le aziende digitali altamente specializzate. Si tratta di un'estensione dell'analisi dei dati tradizionale e utilizza molti degli stessi set di competenze. L'analisi tradizionale, comunemente nota come analisi batch, rappresenta un processo più lento in cui vengono elaborate ingenti quantità di dati, le quali vengono successivamente memorizzate e inviate a una piattaforma di analisi per la generazione di grafici all'interno di un dashboard. I dati potrebbero avere ore, giorni, settimane o addirittura mesi e vengono utilizzati per trarre un'immagine di ciò che è successo in passato. Questa era, e rimane, una risorsa chiave per guidare il processo decisionale futuro.

A differenza degli analytics tradizionali dei dati, gli analytics in tempo reale riguardano ciò che sta accadendo ora. Invece di memorizzare i dati e poi spostarli periodicamente in un sistema di analisi utilizzando un processo tecnico complesso chiamato estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), l'analisi in tempo reale spinge immediatamente i dati nel sistema per l'analisi e l'azione, spesso solo pochi millisecondi dopo la creazione. È facile capire perché questo a volte può essere chiamato streaming analytics.

Molte organizzazioni stanno passando dall'elaborazione in batch all'elaborazione in tempo reale e dalle architetture basate sulle richieste alle architetture basate sugli eventi che consentono una maggiore automazione.

Molte architetture di data management possono supportare gli analytics in tempo reale, ma quella che sta guadagnando popolarità a causa della sua semplicità si chiama analytics nel database. Questo consente agli analisti di effettuare gli analytics direttamente nel luogo in cui sono conservati i dati, evitando così il passaggio supplementare e dispendioso in termini di tempo necessario per l'ETL dei set di dati di grandi dimensioni in un database analitico separato. Gli analisti di Forrester hanno definito questo modello di analisi nel database una piattaforma "translytica" che combina funzioni transazionali e analitiche e può rendere più facile mantenere l'integrità dei dati ed eseguire analisi su larga scala.

Vantaggi degli analytics in tempo reale

Nei negozi retail che prevedono la domanda, le agenzie di marketing che accelerano le decisioni di targeting in millisecondi e molte altre organizzazioni, le persone trovano gli insight in-the-moment degli analytics in tempo reale uno strumento prezioso per prendere decisioni o automatizzare le azioni.

1. Prendi decisioni più rapide basate sui dati

Gli analytics in tempo reale forniscono alle aziende le informazioni di cui hanno bisogno per agire nel momento, che si tratti di cambiare percorsi di guida, reagire a un problema di produzione, modificare una campagna di marketing o aggiornare un partner della supply chain.

2. Migliora l'esperienza cliente

Gli insight in tempo reale sull'ordine o sulla richiesta di assistenza di un cliente offrono un'esperienza cliente più fluida e personalizzata.

3. Ottieni un vantaggio competitivo

Le aziende possono adeguare i prezzi, modificare le offerte o aggiornare la disponibilità dei prodotti in tempo reale per migliorare l'efficienza e i ricavi in modi che un concorrente meno esperto di tecnologie digitali non può fare.

4. Identifica le opportunità di crescita

Gli analytics in tempo reale possono aiutare gli esperti di marketing a identificare i trend man mano che si evolvono. Utilizzando analytics che combinano diversi fattori come le vendite e le opinioni dei social media, la tecnologia può regolare i messaggi o persino suggerire modifiche ai prodotti per capitalizzare la tendenza prima della concorrenza.

Problemi di implementazione degli analytics in tempo reale

La creazione dell'infrastruttura di dati integrata e scalabile necessaria per gli analytics in tempo reale ha in genere richiesto pianificazione, competenze e fondi. Un fattore chiave dietro molte delle sfide degli analytics in tempo reale è l'assemblaggio di un'architettura abbastanza potente ed efficiente da consentire la raccolta, l'integrazione e l'analisi dei dati in tempo reale. Tuttavia, architetture complesse possono portare a tempi di inattività e mal di testa per gli ingegneri e, se il servizio non è affidabile, a una minore adozione. Di seguito sono riportati tre passaggi per superare queste sfide.

1. Identificare le origini dati

Una delle prime sfide per implementare gli analytics in tempo reale è l'ffidabilità di tutte le fonti di dati coinvolte. Ad esempio, un'applicazione retail estrae i dati dai fornitori dei prodotti e li inserisce nel software di contabilità finanziaria e nelle applicazioni del servizio clienti. Le fonti giuste per un'iniziativa di analytics in tempo reale potrebbero essere all'interno o all'esterno dell'azienda e includere dati strutturati o non strutturati. I team IT possono utilizzare molti strumenti per individuare e catalogare le origini dati.

2. Integrare più sistemi

Una volta che un team ha identificato le origini dati, i dati devono essere integrati in un flusso di informazioni che può essere utilizzato dal sistema di analisi. Questo passo spesso richiede una piattaforma di integrazione che fornisca le API e i connettori predefiniti necessari per includere dati da più origini.

3. Sviluppa un'architettura scalabile

Poiché gli analytics in tempo reale si basano su origini dati che cambiano in base all'attività aziendale, i volumi di dati possono essere imprevedibili. Le risorse di computazione assegnate agli analytics in tempo reale devono essere sottoposte a provisioning per il caso d'uso più elevato possibile o basate su un servizio cloud in grado di eseguire lo scale-up e lo scale-down per soddisfare esigenze in continua evoluzione.

Dati di analytics in tempo reale: strutturati rispetto a non strutturati

Sia i dati strutturati che quelli non strutturati possono essere utilizzati in un sistema di analytics in tempo reale. Infatti, combinare i due per l'analisi, per dipingere rapidamente un quadro più chiaro per l'azienda, è ciò che rende così preziosi molti dei sistemi in tempo reale. Questi due tipi di dati sono diversi nel modo indicato dai loro nomi: i dati strutturati vengono forniti in formati coerenti e prevedibili da origini come le applicazioni aziendali, il che rende più facile l'inserimento in un database relazionale. I dati non strutturati non hanno una formattazione prevedibile; vengono estratti da fonti come feed di social media, moduli di commento dei clienti, documenti di testo o video e quindi formattati per l'uso nel sistema di analytics in tempo reale.

Best practice per l'utilizzo dei dati di analytics in tempo reale

Un processo di analytics dei dati in tempo reale si baserà sulla qualità delle procedure generali di gestione dei dati di un'organizzazione. Il software di gestione dei dati aziendali dovrebbe includere la capacità di scalare rapidamente, integrare i dati da molte fonti, garantire la qualità dei dati e una governance solida e, naturalmente, dare priorità alla sicurezza dei dati. Di seguito sono riportate le best practice da prendere in considerazione.

1. Identificare i requisiti dei dati

Per prima cosa fai la domanda: a chi serve questo motore di analytics in tempo reale? È improbabile che si applichi a livello aziendale, quindi è necessario valutare se verrà utilizzato da un intero reparto o da alcuni utenti al suo interno. Avere un insieme nitido e mirato di obiettivi aiuterà con questa valutazione. La risoluzione di questa questione porterà a identificare quali fonti di dati, interne ed esterne all'azienda, sarà necessario consultare. Un'altra domanda da porre in questo processo è: Saresti più ambizioso riguardo a quegli obiettivi se avessi dati più completi o migliori?

2. Sviluppare un'architettura efficiente

Riduci al minimo il numero di volte in cui i dati devono spostarsi o passare attraverso un processo ETL. I processi ETL possono creare latenza e aumentare i rischi di sicurezza e compliance dei dati man mano che i dati si spostano tra i data store. Una tendenza attuale è quella di utilizzare gli analytics nel database, in cui l'elaborazione dei dati viene eseguita all'interno di un database transazionale per evitare di spostare grandi set di dati in un database di analytics separato.

3. Comprendere tutte le origini dati

Anche una società di medie dimensioni ha una media di 20 prodotti SaaS pagati in uso, secondo un recente sondaggio. Aggiungili al software on-premise e ad altre fonti di dati di terze parti o non strutturate e hai molte scelte. Identifica quelli che la tua iniziativa di analytics in tempo reale richiederà.

4. Usa algoritmi di Machine Learning

Diversi modelli di machine learning rivelano diversi tipi di insight in base al modo in cui analizzano i dati. I modelli ML possono essere addestrati per attività di regressione o classificazione, rilevamento delle anomalie o altri scopi. Oltre a ottenere insight in tempo reale, il machine learning può aiutare a rilevare i trend, prendere decisioni più rapide e automatizzare azioni o suggerimenti.

5. Trova gli strumenti giusti per i dati

Gli strumenti giusti basati sui dati possono aiutarti a creare un sistema di analytics in tempo reale. Se si utilizzano i processi ETL, saranno necessari strumenti per estrarre i dati, pulire e trasformare i set di dati e trasferirli nei sistemi appropriati.

6. Monitora le performance

Esistono due modi per valutare il monitoraggio delle prestazioni degli analytics in tempo reale. Un aspetto è intrinsecamente umano: instaurare relazioni con individui nel settore commerciale che possano fornire informazioni su come si opera concretamente sul campo. Il lavoro della fabbrica è più fluido o i clienti ottengono le informazioni automatizzate di cui hanno bisogno? Il secondo modo è monitorare i processi di dati per identificare tendenze negative e colli di bottiglia e reagire a essi.

7. Reagisci rapidamente ai cambiamenti ambientali

Un sistema di analisi in tempo reale può avere molte origini dati e dipendenze. Quando un cambiamento nell'ambiente aziendale porta un cambiamento a uno di questi input, assicurati che il tuo sistema di analisi in tempo reale e i dipendenti che lo utilizzano abbiano un modo per individuare il problema e un processo per risolverlo.

Esempio di analytics in tempo reale

Tetris.co, con sede in Brasile, dimostra come un'azienda può trarre vantaggio dal dare ai responsabili delle decisioni l'accesso diretto agli analytics in tempo reale. L'azienda riunisce i dati provenienti da diverse fonti multimediali in un database MySQL e utilizza analytics in tempo reale per capire come funzionano gli investimenti pubblicitari. L'azienda ha conseguito la velocità necessaria attraverso l'adozione di HeatWave MySQL, consentendo l'esecuzione di transazioni e carichi di lavoro analitici in tempo reale direttamente da un database MySQL, eliminando così la necessità di trasferire i dati e integrare un database di analytics separato. Il sistema ad alte prestazioni ha aiutato gli analisti in prima linea a comprendere più rapidamente le tendenze e a migliorare i risultati di marketing spostando gli investimenti da piattaforme pubblicitarie poco performanti a canali con prestazioni più elevate.

Come scegliere la giusta soluzione di analytics in tempo reale

Molte competenze e strumenti possono aiutare a creare un sistema di analytics in tempo reale che produca risultati per la tua organizzazione. Includono strumenti per la modellazione, la qualità e la visualizzazione dei dati. Un buon punto di partenza è prendere in considerazione il software e le competenze attuali. Ad esempio, un'organizzazione che utilizza MySQL Database per le transazioni potrebbe semplicemente optare per una versione basata su cloud che offre analytics e Machine Learning nel database, eliminando la necessità di dati ETL per separare analytics e sistemi ML.

Acquisisci i dati appropriati per le persone giuste in modo più rapido con HeatWave MySQL

Se la tua organizzazione ha bisogno dei vantaggi degli analytics in tempo reale, HeatWave MySQL offre una soluzione potente. HeatWave MySQL è un servizio di database completamente gestito, basato sull'acceleratore di query in-memory HeatWave integrato. Offre analytics in tempo reale senza la complessità, la latenza, i rischi e i costi della duplicazione ETL.

Con HeatWave MySQL puoi accedere a una gamma di funzionalità HeatWave integrate per analytics, Machine Learning e AI generativa. HeatWave Lakehouse consente di eseguire query con fino a mezzo petabyte di dati nell'area di memorizzazione degli oggetti in una vasta gamma di formati file, ad esempio CSV, Parquet, Avro, JSON ed esportazioni da altri database, nonché facoltativamente di abbinarli ai dati in MySQL. HeatWave AutoML e HeatWave GenAI offrono i vantaggi del machine learning integrato e automatizzato e GenAI, senza ETL nei servizi cloud.

Domande frequenti sugli analytics in tempo reale

Qual è un esempio di analytics in tempo reale?

Ci sono molti esempi di analytics in tempo reale nel business. Una società, FANCOMI, mira a diventare la più grande rete pubblicitaria di performance marketing al mondo che consente agli inserzionisti di pagare quando viene raggiunto il loro risultato di marketing desiderato, invece del modo tradizionale, ossia quando vengono pubblicati gli annunci. Utilizza gli analytics in tempo reale per monitorare e misurare l'impatto di 20.000 annunci pubblicitari su 2,6 milioni di agenzie e siti Web multimediali 24 ore al giorno.

Perché le aziende hanno bisogno di analytics in tempo reale?

I sistemi digitali, inclusi i sensori Internet of Things, i siti e le app dei social media e il retail online, combinati con sistemi dietro le quinte come CRM, ERP e human capital management (HCM), generano dati in quantità senza precedenti. Le aziende che saranno in grado di interpretare rapidamente il vasto flusso di dati operativi, per identificare le variazioni nelle loro attività e rispondere con decisioni appropriate, avranno la possibilità di battere la concorrenza.

In che modo gli analytics in tempo reale migliorano il processo decisionale?

Gli analytics in tempo reale consentono l'accesso immediato ai dati nel momento in cui sono creati e risultano quindi più preziosi. Le organizzazioni che non utilizzano analytics in tempo reale rischiano di prendere decisioni rilevanti basandosi su dati che, al momento della loro disponibilità per l'analisi, risultano già obsoleti.