12 vantaggi degli analytics in tempo reale per le aziende

Gli analytics in tempo reale stanno vivendo un momento di grande rilevanza. In passato riservati alle imprese basate su applicazioni mobili, come Uber e DoorDash, i dati in streaming e l'analisi in tempo reale sono ora diventati strumenti operativi essenziali per le aziende di vari settori. In ambiti differenti, quali il retail e la produzione industriale, l'analisi dei dati in tempo reale consente alle imprese di sfruttare le proprie informazioni per scopi ben oltre la semplice assunzione di decisioni più efficaci e tempestive, sebbene questo rappresenti comunque un aspetto fondamentale. L'analisi dei dati in tempo reale consente inoltre alle aziende di rilevare le anomalie operative o di mercato nel momento in cui si verificano e di anticipare con precisione i prossimi eventi, consentendo loro di progettare prodotti e servizi più intelligenti e personalizzati e persino di automatizzare i processi per rendere l'azienda più efficiente e meno costosa da gestire. Di seguito, vedremo molti dei modi creativi con cui le aziende stanno sfruttando i vantaggi degli analytics in tempo reale.

Concetti chiave

• L'uso degli analytics in tempo reale sta crescendo poiché consente di utilizzare i dati rapidamente, quando sono più preziosi.
• L'intelligenza artificiale e il machine learning offrono alle aziende la possibilità di analizzare e agire sui dati a velocità e volumi precedentemente impossibili.
• Con gli analytics in tempo reale, le persone hanno la possibilità non solo di prendere decisioni migliori, ma di reinventare completamente il modo in cui fanno business.
• La velocità degli analytics in tempo reale lascia poco tempo per spostare i dati tra database e strumenti di analisi dei dati separati.

12 vantaggi degli analytics in tempo reale per le aziende

A differenza dell'analisi dei dati tradizionale, l'analisi dei dati in tempo reale non si limita a informare le decisioni future; essa consente di sviluppare interamente nuovi modi di fare business, permettendo ai team di agire immediatamente.

Tre tendenze convergono per rendere gli analytics in tempo reale preziosi per più settori.

Una è la crescente disponibilità di flussi di dati, compresi quelli al di fuori di un'azienda, come da siti di social media o dati pubblici provenienti da satelliti e agenzie governative. Un'altra è il numero crescente di flussi di dati all'interno di un'azienda da applicazioni aziendali, come i sistemi ERP o CRM, dispositivi e sensori dell'Internet of Things (IoT) e fonti come e-mail, testo e video. Infine, il software e l'infrastruttura basati sul cloud rendono la tecnologia necessaria per gestire e comprendere tutti questi dati accessibili a un maggior numero di aziende. Le aziende li utilizzano per fornire insight a quella che era stata una velocità e una scalabilità inimmaginabili. Queste tecnologie includono l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML), nonché le tecnologie emergenti che semplificano la gestione dei dati e l'infrastruttura di analisi.

Ecco un rapido sguardo alle modalità creative con cui le aziende utilizzano gli analytics in tempo reale nelle loro operazioni aziendali quotidiane.

1. Dati più pertinenti dai dashboard in tempo reale

Dashboard live per il gioco degli analytics. Gli analytics tradizionali dei dati acquisiscono le informazioni memorizzate in un data warehouse e le spostano in batch di grandi dimensioni in un sistema di analytics che aggiorna grafici in un dashboard. Questo aiuta le persone a vedere i risultati negli ultimi giorni, settimane o mesi.

I dashboard live, invece, sono collegati a flussi di dati che mostrano al business cosa sta succedendo in questo momento per un'azione immediata. Aiutano le aziende ad adattarsi, ad esempio reindirizzando le spedizioni prima di una tempesta o effettuando la manutenzione su un macchinario fondamentale prima che si rompa.

2. Maggiore visibilità della logistica

Le aziende utilizzano i feed di dati in tempo reale provenienti da servizi pubblici e privati per mappe, meteo, modelli di traffico, nonché i feed satellitari, mescolandoli con i propri dati in tempo reale provenienti dai sensori del piano di produzione o fuori sede in un cantiere o in camion, aerei e navi. Ciò consente loro di ottenere una comprensione immediata delle proprie operazioni, affinché possano regolare i percorsi, stabilire le aspettative dei clienti, monitorare i progressi di un progetto di costruzione oppure ordinare in modo proattivo i ricambi per le attrezzature.

3. Processo decisionale più agile

Anziché analizzare gli eventi passati, i dati in tempo reale consentono a un'azienda di rilevare tendenze o anomalie mentre si verificano e reagire immediatamente. Collegandosi ai sensori IoT e ai feed di dati pubblici provenienti dai comuni o dai feed satellitari meteorologici, ad esempio, una società di ridesharing o di spedizione può vedere i problemi, sia che si tratti di traffico elevato, maltempo o altri problemi, e apportare modifiche immediate. In assenza di analytics in tempo reale, non sarebbe in grado di comprendere la problematica o reagirebbe molto più tardi.

4. Meno interruzioni operative

Utilizzando il machine learning, i sensori IoT e gli analytics in streaming, un'azienda può monitorare da remoto le apparecchiature e prevedere guasti meccanici, consentendo di eseguire in modo proattivo le operazioni di manutenzione per evitare tempi di inattività nella produzione. Una società di logistica può anche monitorare le spedizioni e avvertire tempestivamente i clienti se una spedizione è in ritardo.

5. Miglioramento delle prestazioni delle campagne pubblicitarie

Gli analytics in tempo reale sono un punto di svolta nelle campagne pubblicitarie e di marketing. Ad esempio, una piattaforma di analytics in tempo reale che si collega ai siti dei distributori e agli account dei social media e monitora il traffico web può capire quali piattaforme pubblicitarie funzionano meglio e investire di conseguenza. Un'azienda chiamata Tetris.co (ora NeoDash), ad esempio, unifica i dati provenienti da più fonti multimediali in modo che gli analisti in prima linea possano comprendere più rapidamente le tendenze e spostare gli investimenti in canali con prestazioni più elevate e lontano da piattaforme con prestazioni inferiori.

6. Ottimizzazione della customer experience

Utilizzando analytics in tempo reale e fornendo risposte automatizzate a tali insight in tempo reale, le aziende possono offrire una customer experience di livello superiore. Nel settore tecnologico, gli analytics in tempo reale vengono utilizzati per identificare gli attacchi informatici e quindi automatizzare i passaggi per eliminarli. A beneficio di tutti.

I fornitori di servizi IT più prestigiosi si avvalgono di analisi in tempo reale per non limitarsi a rispondere ai problemi, ma per monitorare costantemente le prestazioni. In questo modo, sono in grado di offrire ai clienti un servizio di manutenzione preventiva, anticipando le minacce prima che il cliente ne sia consapevole. Nel settore dei servizi finanziari, gli analytics in tempo reale possono assistere una banca nell'individuazione di potenziali frodi relative a una transazione, consentendo così l'invio automatico di una notifica al cliente titolare della carta di credito e, se necessario, il blocco del conto.

7. Adattamenti più semplici alla volatilità del mercato

Uno dei vantaggi degli analytics in tempo reale è la capacità di automatizzare i sistemi in modo che siano reattivi agli eventi in rapido movimento. Come abbiamo osservato nel corso degli ultimi anni, le imprese in grado di rispondere con maggiore prontezza ai colli di bottiglia hanno la possibilità di reperire forniture e garantire la continuità delle loro operazioni. Una piattaforma di analytics dei dati in streaming può connettere siti di settore, dati pubblici, satelliti e sistemi ERP di un'azienda, aiutandola così a visualizzare e ad adattarsi alla volatilità del mercato in modo più efficace.

8. Rilevamento più rapido dei problemi del flusso di lavoro

Dalle linee di produzione ai punti vendita, le aziende che operano con programmi rigorosi integrano i flussi di dati con i sistemi di elaborazione degli eventi al fine di identificare eventuali problematiche nel flusso di lavoro prima che dipendenti o clienti possano percepirne le conseguenze. Il sistema può, ad esempio, eseguire il ping di un agente se i sensori che monitorano un sistema complesso presso la sede di un cliente inviano dati che indicano un possibile guasto. Alcuni sistemi di produzione e generazione di energia vanno oltre, procedendo all'ordinazione dei componenti e alla spedizione di un team di manutenzione, il tutto fondato sul monitoraggio in tempo reale delle anomalie nei dati forniti dai sensori di una macchina. Un sistema di questo tipo potrebbe richiedere dati IoT, piattaforme di gestione dei dati e algoritmi di machine learning che rilevano piccole modifiche nei flussi di dati in rapido movimento e analizzano i dati operativi a lungo termine per suggerire miglioramenti dei processi nel tempo.

9. Maggiore efficienza dei costi

Gli analytics dei dati in tempo reale consentono di monitorare i fornitori in tempo reale e automatizzare determinate decisioni di procurement, contribuendo a ridurre i costi di fornitura. I dati in streaming e l'intelligenza artificiale possono anche essere abbinati per automatizzare i normali processi aziendali, come un flusso di documenti intelligente in una transazione finanziaria o una richiesta di risarcimento assicurativa in grado di gestire molti passaggi di una transazione senza intervento umano.

10. Funzionalità di test avanzate

Il test del software e la gestione IT offrono casi d'uso collaudati nel tempo per dati in tempo reale e risposte automatizzate. Un buon sistema di test software utilizza analytics in tempo reale per rilevare e segnalare errori nei dati, individuare interruzioni nelle API e persino identificare problemi con le interfacce utente. Gli analytics in tempo reale possono anche aiutare a gestire lunghi e noiosi script di test, automatizzando gli esercizi di convalida, invece di affidarsi a convalide manuali basate su fogli di calcolo.

11. Sviluppa profili dei clienti migliori

Le aziende elaborano i profili dei clienti al fine di fornire offerte oppure opzioni di contenuto che si allineano con le preferenze degli acquirenti. Gli analytics aiutano gli esperti di marketing a sapere quali potenziali clienti sono attualmente online e quali prodotti potrebbero essere di loro interesse. Ma le persone cambiano costantemente, mentre i profili no. Salvo che non siano integrati con un sistema di analytics in tempo reale, il quale aggiorna il profilo in relazione alle connessioni non solo riguardanti le ricerche e gli acquisti, ma anche ai feed provenienti dai social media o all'attività web, capaci di rilevare i cambiamenti della vita e persino le opinioni in evoluzione. Maggiore è l'afflusso di dati, più precisi saranno i suggerimenti sui prodotti, con conseguente incremento delle vendite.

12. Osserva i concorrenti

Con il machine learning, gli analytics in tempo reale possono essere creati utilizzando fonti di big data, come i feed dei social media. Ciò può aiutare un'azienda a tenere sotto controllo il proprio settore. Ad esempio, i contenuti pubblicati sui social media possono rivelare che un concorrente sta attuando una vendita o una promozione, oppure che sta compromettendo la propria reputazione presso i clienti a causa di un errore nel servizio o di una comunicazione promozionale impropria. Le aziende possono quindi adottare misure per reagire in base al mercato.

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Gli sviluppatori amano il database MySQL open source. Fino ad ora, tuttavia, quando volevano analizzare i dati memorizzati in MySQL, dovevano acquistare database aggiuntivi o software di analisi e spostare laboriosamente - tutti i dati transazionali nell'ambiente analitico (o usare ETL). In questo caso non erano più dati in tempo reale.

Ora gli sviluppatori possono utilizzare Oracle HeatWave MySQL, che offre loro la semplicità di avere transazioni e analytics in tempo reale in un unico servizio di database MySQL, in cui le query analitiche possono sempre accedere ai dati più aggiornati. Possono utilizzare HeatWave MySQL su Amazon Web Services, Microsoft Azure e Oracle Cloud Infrastructure.

L'utilizzo di HeatWave MySQL consente loro di accedere anche ad altre funzionalità HeatWave integrate: HeatWave AutoML e HeatWave GenAI per trarre vantaggio dal machine learning e dall'intelligenza artificiale generativa integrati e automatizzati, senza ETL nei servizi cloud. HeatWave Lakehouse consente di creare applicazioni per eseguire query fino a mezzo petabyte di dati nell'area di memorizzazione degli oggetti, in una vasta gamma di formati di file, ad esempio CSV, Parquet, Avro, JSON, ed esportazioni da altri database, nonché, facoltativamente, abbinarli ai dati in MySQL.

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