Definicja analizy w czasie rzeczywistym

Większość z nas regularnie korzysta z analizy w czasie rzeczywistym, nawet jeśli nie zdajemy sobie z tego sprawy. Tego typu analizy funkcjonują w tle, wybierając trasę dla kierowcy dostarczającego przesyłkę, wyszukując oznaki oszustwa przy zakupach kartą kredytową i pomagając przedsiębiorstwom użyteczności publicznej nieprzerwanie zapewniać światło dzięki proaktywnej konserwacji urządzeń generujących energię.

Choć nie każda firma musi podejmować działania na podstawie danych w ciągu kilku milisekund, analiza w czasie rzeczywistym wciąż się rozwija, dzięki czemu ta technologia — i korzyści biznesowe, jakie przynosi — jest dostępna dla znacznie większej liczby organizacji. Zmienia to sposób, w jaki myślimy o analizie: zamiast tylko analizować to, co się wydarzyło, i jak poprawić się następnym razem, analizę w czasie rzeczywistym można wykorzystać jako narzędzie do błyskawicznego podejmowania decyzji operacyjnych.

Czym jest analiza w czasie rzeczywistym?

Analiza w czasie rzeczywistym polega na pobieraniu danych w momencie ich wygenerowania — niezależnie od tego, czy wynika to z kliknięcia na stronie internetowej, komentarza w mediach społecznościowych, transakcji czy czujnika — i przesyłaniu ich do systemu w celu analizy i podjęcia natychmiastowych działań. Szybkość działania analizy w czasie rzeczywistym w niektórych procesach biznesowych jest liczona w milisekundach. Dane są pobierane z wielu źródeł i wprowadzane do systemu, w którym są porządkowane i analizowane, a następnie przetwarzane przez zautomatyzowany system lub przekazywane użytkownikom w formie wykresów, tekstu lub komunikatów głosowych. W ten sposób sprzedawcy biletów dostosowują ceny w oparciu o popyt, linie lotnicze aktualizują status lotu, a banki wysyłają natychmiastowe powiadomienia, gdy pojawia się opłata, która według algorytmu sztucznej inteligencji jest podejrzana.

Systemy analizy danych w czasie rzeczywistym mogą wykorzystywać ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane źródła danych. Dane ustrukturyzowane są dostarczane w przewidywalnych i spójnych formatach ze źródeł takich jak aplikacje biznesowe. Dane nieustrukturyzowane, czasami nazywane Big Data, wymagają dodatkowego przetwarzania i pochodzą ze źródeł takich jak portale społecznościowe, dokumenty tekstowe czy filmy. Systemy analizy danych mogą łączyć te dwa typy źródeł danych w celu uzyskania bogatszej analizy, a następnie prezentować wyniki w sposób, który użytkownicy mogą łatwo zrozumieć i podjąć odpowiednie działania.

Technologie umożliwiające analizę w czasie rzeczywistym obejmują bazy danych i jeziora danych, algorytmy uczenia maszynowego (ML), narzędzia do integracji danych, języki programowania, notatniki analityczne i różne projekty open source. Połączenie z uczeniem maszynowym sprawia, że systemy analityczne działające w czasie rzeczywistym mogą nie tylko pomagać w podejmowaniu decyzji w danym momencie, ale także wyszukiwać trendy, wąskie gardła lub możliwości biznesowe ukryte w danych operacyjnych.

Kluczowe wnioski

• Analiza w czasie rzeczywistym może stworzyć przewagę konkurencyjną, ułatwiając organizacji reagowanie na zmiany zachodzące w jej środowisku biznesowym.
• Analiza w czasie rzeczywistym wymaga architektury IT zaprojektowanej pod kątem natychmiastowego przesyłania danych do systemu, w którym można je przeszukiwać. Idealnie byłoby, gdyby taki system obejmował również funkcje uczenia maszynowego pozwalające usprawnić i przyspieszyć proces podejmowania decyzji.
• Przypadki użycia analizy w czasie rzeczywistym pojawiają się w niemal każdej branży.
• Istnieją różne narzędzia i opcje architektoniczne umożliwiające prowadzenie analiz w czasie rzeczywistym.

Objaśnienie procesu analizy w czasie rzeczywistym

Analiza w czasie rzeczywistym to jedna z odmian analizy danych, która zyskuje na popularności wśród doświadczonych pod względem cyfrowym firm. Stanowi ona rozszerzenie tradycyjnej analizy danych i wykorzystuje wiele takich samych zestawów umiejętności. Tradycyjna analiza, często nazywana analizą wsadową, jest wolniejszym procesem, w ramach którego duże ilości przechowywanych danych są przygotowywane, a następnie wysyłane na platformę analityczną w celu wygenerowania wykresów lub wykresów na pulpicie nawigacyjnym. Dane mogą pochodzić sprzed kilku godzin, dni, tygodni, a nawet miesięcy, i służą do nakreślenia obrazu tego, co wydarzyło się w przeszłości. Jest to kluczowy zasób, który pomaga w podejmowaniu przyszłych decyzji.

Analiza w czasie rzeczywistym — w przeciwieństwie do tradycyjnej analizy danych — dotyczy tego, co dzieje się teraz. Zamiast przechowywać dane, a następnie okresowo przenosić je do systemu analitycznego za pomocą złożonego procesu technicznego zwanego ETL (extract, transform and load), w ramach analizy w czasie rzeczywistym dane są natychmiast przesyłane do systemu w celu analizy i podjęcia działań — często zaledwie kilka milisekund po ich utworzeniu. Łatwo zrozumieć, dlaczego czasami proces ten nazywany jest analizą strumieniową.

Wiele organizacji przechodzi z przetwarzania wsadowego na przetwarzanie w czasie rzeczywistym oraz z architektur bazujących na żądaniach na architektury bazujące na zdarzeniach, które umożliwiają większą automatyzację.

Wiele architektur zarządzania danymi może obsługiwać analizę w czasie rzeczywistym, ale jedna z nich szczególnie zyskuje na popularności ze względu na swoją prostotę — tzw. analiza w bazie danych (ang. in-database analytics). Pozwala to analitykom wykonywać analizy tam, gdzie przechowywane są dane, zamiast podejmować dodatkowy, czasochłonny krok w celu przeniesienia dużych zestawów danych do oddzielnej bazy danych analitycznych z wykorzystaniem procesu ETL. Analitycy z firmy Forrester nazwali ten model analizy wewnątrz bazy danych platformą „translityczną” — łączącą funkcje transakcyjne i analityczne. Może ona ułatwić utrzymanie integralności danych i przeprowadzanie analiz na dużą skalę.

Korzyści płynące z analizy w czasie rzeczywistym

Organizacje, takie jak m.in. sklepy detaliczne przewidujące popyt czy agencje marketingowe podejmujące decyzje dotyczące targetowania w ciągu kilku milisekund, uważają, że zapewniany przez analizę w czasie rzeczywistym natychmiastowy wgląd jest cennym narzędziem pomagającym podejmować decyzje lub automatyzować działania.

1. Szybsze podejmowanie decyzji na podstawie danych

Analiza w czasie rzeczywistym zapewnia firmom informacje potrzebne do podejmowania działań w danym momencie, niezależnie od tego, czy chodzi o zmianę trasy, reakcję na problem produkcyjny, modyfikację kampanii marketingowej czy przekazanie informacji partnerowi w łańcuchu dostaw.

2. Lepsze doświadczenie klienta

Informacje w czasie rzeczywistym na temat zamówienia klienta lub jego zgłoszenia serwisowego pozwalają zaoferować bardziej spersonalizowaną obsługę.

3. Uzyskanie przewagi konkurencyjnej

Firmy mogą dostosowywać ceny, zmieniać oferty lub aktualizować dostępność produktów w czasie rzeczywistym, aby poprawić wydajność i zwiększyć przychody w sposób niedostępny dla mniej zaawansowanych cyfrowo konkurentów.

4. Identyfikacja możliwości rozwoju

Analiza w czasie rzeczywistym może pomóc marketerom w identyfikacji trendów w miarę ich pojawiania się. Korzystając z analiz, które łączą różne czynniki, takie jak sprzedaż i nastroje w mediach społecznościowych, technologia ta może dostosowywać komunikaty, a nawet sugerować zmiany produktów, aby wykorzystać dany trend przed konkurencją.

Wyzwania związane z wdrażaniem analizy w czasie rzeczywistym

Stworzenie zintegrowanej, skalowalnej infrastruktury danych na potrzeby analizy w czasie rzeczywistym wymagało zazwyczaj planowania, specjalistycznej wiedzy i odpowiednich funduszy. Jednym z kluczowych czynników stojących za wieloma wyzwaniami związanymi z analizą w czasie rzeczywistym jest zbudowanie architektury, która jest zarówno potężna, jak i wystarczająco wydajna, aby umożliwić gromadzenie, integrację i analizę danych w czasie rzeczywistym. Złożona architektura może jednak prowadzić do przestojów i trudności dla inżynierów, a także do obniżenia poziomu wdrożenia, jeśli usługa okaże się zawodna. Poniżej przedstawiamy trzy kroki, które pomogą przezwyciężyć te wyzwania.

1. Identyfikacja źródeł danych

Jednym z pierwszych wyzwań związanych z wdrażaniem analizy w czasie rzeczywistym jest uwzględnienie wszystkich źródeł danych. Na przykład aplikacja do sprzedaży detalicznej pobiera dane od dostawców produktów i przekazuje je do oprogramowania do prowadzenia rachunkowości finansowej i aplikacji do obsługi klienta. Źródła odpowiednie na potrzeby inicjatywy z zakresu analizy w czasie rzeczywistym mogą znajdować się wewnątrz lub na zewnątrz firmy i obejmować dane ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane. Zespoły IT mają do dyspozycji wiele narzędzi do lokalizowania i katalogowania źródeł danych.

2. Integracja wielu systemów

Gdy zespół zidentyfikuje źródła danych, dane muszą zostać zintegrowane w postaci strumienia danych, które może wykorzystać system analityczny. Ten krok często wymaga zastosowania platformy integracyjnej, która zapewnia interfejsy API i wstępnie przygotowane łączniki niezbędne do pozyskiwania danych z wielu źródeł.

3. Tworzenie skalowalnej architektury

Ponieważ analiza w czasie rzeczywistym opiera się na źródłach danych, które zmieniają się w zależności od aktywności biznesowej, ilość danych może być nieprzewidywalna. Zasoby obliczeniowe przypisane do analizy w czasie rzeczywistym muszą być albo zapewnione dla najwyższego możliwego przypadku użycia, albo zintegrowane z usługą chmurową, którą można skalować w górę i w dół, aby sprostać zmieniającym się potrzebom.

Analiza w czasie rzeczywistym: dane ustrukturyzowane a nieustrukturyzowane

W systemie do analizy w czasie rzeczywistym można wykorzystywać zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane. Możliwość połączenia tych dwóch rodzajów danych w celu analizy i szybkiego nakreślenia jaśniejszego obrazu sytuacji biznesowej jest główną wartością oferowaną przez wiele systemów działających w czasie rzeczywistym. Te dwa typy danych różnią się tylko tym, co sugerują ich nazwy: dane ustrukturyzowane są dostarczane w spójnych, przewidywalnych formatach ze źródeł takich jak aplikacje biznesowe, co ułatwia umieszczenie ich w relacyjnej bazie danych. Dane nieustrukturyzowane nie cechują się przewidywalnym formatowaniem; są one pobierane ze źródeł takich jak kanały w serwisach społecznościowych, formularze z komentarzami klientów, dokumenty tekstowe lub filmy, a następnie formatowane w celu wykorzystania w systemie analitycznym działającym w czasie rzeczywistym.

Najlepsze praktyki korzystania z danych analitycznych w czasie rzeczywistym

Proces analizy danych w czasie rzeczywistym zależy od jakości ogólnych praktyk zarządzania danymi w organizacji. Oprogramowanie do zarządzania danymi w przedsiębiorstwie powinno obejmować możliwość szybkiego skalowania, integracji danych z wielu źródeł, zapewnienia jakości danych i skutecznego zarządzania oraz, oczywiście, priorytetowego traktowania bezpieczeństwa danych. Poniżej znajdują się najlepsze praktyki, których stosowanie warto rozważyć.

1. Określenie wymagań dotyczących danych

Najpierw należy zadać sobie pytanie: dla kogo przeznaczony jest ten silnik do analizy w czasie rzeczywistym? Jest mało prawdopodobne, aby miał on zastosowanie w całej firmie, więc trzeba ocenić, czy będzie z niego korzystać cały dział, czy tylko wybrani użytkownicy w jego obrębie. Pomocny będzie tu wyraźny, ukierunkowany zestaw celów. Doprowadzi to do określenia źródeł danych wewnątrz i na zewnątrz firmy, do których będzie potrzebny dostęp. Kolejne pytanie: czy można byłoby wyznaczyć bardziej ambitne cele, gdyby dostępna była większa ilość danych lub gdyby były one lepsze?

2. Opracowanie wydajnej architektury

Należy ograniczyć do minimum liczbę przypadków, w których konieczne jest przenoszenie danych lub przeprowadzanie procesu ETL. Procesy ETL mogą powodować opóźnienia i zwiększać ryzyko związane z bezpieczeństwem danych i zachowaniem zgodności z przepisami, ponieważ dane są przenoszone między magazynami danych. Obecnym trendem jest korzystanie z analizy wewnątrz bazy danych, w ramach której przetwarzanie danych odbywa się w transakcyjnej bazie danych, co pozwala uniknąć przenoszenia dużych zestawów danych do oddzielnej bazy danych analitycznych.

3. Zrozumienie wszystkich źródeł danych

Według ostatnich badań nawet średniej wielkości firma korzysta średnio z 20 płatnych produktów SaaS. Dodając do tego oprogramowanie lokalne i inne źródła danych innych firm lub danych nieustrukturyzowanych, uzyskujemy wiele możliwości do wyboru. Należy zidentyfikować te, których będzie wymagać dana inicjatywa w zakresie analizy w czasie rzeczywistym.

4. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego

Różne modele uczenia maszynowego oferują różne rodzaje spostrzeżeń w zależności od sposobu, w jaki analizują dane. Modele uczenia maszynowego można szkolić pod kątem zadań regresji lub klasyfikacji, wykrywania anomalii bądź innych celów. Oprócz zapewniania wglądu w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe może pomóc także w wykrywaniu trendów, podejmowaniu szybszych decyzji i automatyzacji działań lub rekomendacji.

5. Znalezienie odpowiednich narzędzi do przetwarzania danych

Odpowiednie narzędzia do przetwarzania danych mogą pomóc w stworzeniu systemu analizy w czasie rzeczywistym. W przypadku korzystania z procesów ETL potrzebne będą narzędzia do wyodrębniania danych, czyszczenia i przekształcania zestawów danych oraz przesyłania ich do odpowiednich systemów.

6. Monitorowanie wydajności

Istnieją dwa podejścia do monitorowania wydajności analiz w czasie rzeczywistym. Pierwsze z nich jest czysto ludzkie — nawiązanie relacji z osobami z branży, które mogą informować o tym, jak wszystko funkcjonuje w terenie. Czy hala produkcyjna działa płynniej, czy klienci automatycznie otrzymują informacje, których potrzebują? Drugim sposobem jest monitorowanie procesów przetwarzania danych w celu identyfikacji negatywnych trendów i wąskich gardeł oraz reagowania na nie.

7. Szybkie reagowanie na zmiany środowiskowe

System analityczny działający w czasie rzeczywistym może obejmować wiele źródeł danych i zależności. Gdy zmiana w środowisku biznesowym powoduje zmianę jednego z tych źródeł, należy upewnić się, że system analityczny działający w czasie rzeczywistym i pracownicy, którzy z niego korzystają, mają sposób na odnotowanie problemu i proces jego naprawy.

Przykład analizy w czasie rzeczywistym

Brazylijska firma Tetris.co pokazuje, w jaki sposób przedsiębiorstwa mogą czerpać korzyści z zapewnienia decydentom bezpośredniego dostępu do analiz w czasie rzeczywistym. Firma gromadzi dane z kilku źródeł medialnych w bazie danych MySQL i wykorzystuje analizę w czasie rzeczywistym, aby zrozumieć, jak skuteczne są inwestycje reklamowe. Przejście na HeatWave MySQL pozwoliło jej uzyskać szybkość wymaganą przez jej oprogramowanie, dzięki czemu mogła uruchamiać transakcje i obciążenia analityczne w czasie rzeczywistym bezpośrednio z poziomu bazy danych MySQL, eliminując potrzebę przenoszenia danych i integracji z oddzielną bazą danych analitycznych. Ten wydajny system pomógł analitykom szybciej zrozumieć trendy i poprawić wyniki marketingowe poprzez przekierowanie inwestycji z nieefektywnych platform reklamowych do bardziej rentownych kanałów.

Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie do analizy w czasie rzeczywistym

Istnieje wiele umiejętności i narzędzi, które mogą pomóc w zbudowaniu systemu analitycznego działającego w czasie rzeczywistym, który przynosi firmie korzyści. Obejmują one narzędzia do modelowania danych, zapewniania jakości danych i wizualizacji danych. Dobrym punktem wyjścia jest przyjrzenie się obecnie używanemu oprogramowaniu i posiadanym umiejętnościom. Na przykład organizacja korzystająca z usługi MySQL Database do obsługi transakcji może zdecydować się na wersję opartą na chmurze, która oferuje analizę i uczenie maszynowe wewnątrz bazy danych, eliminując potrzebę przenoszenia danych do oddzielnych systemów analitycznych i uczenia maszynowego z wykorzystaniem procesu ETL.

Szybsze dostarczanie właściwych danych do właściwych osób dzięki HeatWave MySQL

Jeśli Twoja organizacja potrzebuje korzyści płynących z analizy w czasie rzeczywistym, HeatWave MySQL oferuje potężne rozwiązanie. HeatWave MySQL to w pełni zarządzana usługa bazodanowa oparta na zintegrowanym akceleratorze zapytań HeatWave. Dostarcza ona analizy w czasie rzeczywistym bez złożoności, opóźnień, ryzyka i kosztów związanych z procesem ETL.

Dzięki HeatWave MySQL można uzyskać dostęp do szeregu wbudowanych funkcji HeatWave z zakresu analizy, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji. HeatWave Lakehouse pozwala przeszukiwać do pół petabajta danych w magazynie obiektów — w różnych formatach plików, takich jak CSV, Parquet, Avro, JSON i eksport z innych baz danych — i opcjonalnie łączyć je z danymi w MySQL. HeatWave AutoML i HeatWave GenAI zapewniają korzyści zintegrowanego i zautomatyzowanego uczenia maszynowego i GenAI, bez konieczności przenoszenia danych między usługami w chmurze z wykorzystaniem procesu ETL.

Analiza w czasie rzeczywistym — często zadawane pytania

Analiza w czasie rzeczywistym — przykłady

Istnieje wiele przykładów zastosowania analizy w czasie rzeczywistym w biznesie. Celem firmy FANCOMI jest stanie się liderem na rynku reklamowym, który pozwoli reklamodawcom płacić po osiągnięciu pożądanych wyników marketingowych, zamiast w tradycyjny sposób, po umieszczeniu reklamy. Wykorzystuje ona analizę w czasie rzeczywistym do monitorowania i mierzenia wpływu 20 000 reklam na 2,6 miliona agencji i stron internetowych — przez 24 godziny na dobę.

Dlaczego firmy potrzebują analizy w czasie rzeczywistym?

Systemy cyfrowe, w tym czujniki Internetu rzeczy, serwisy i aplikacje społecznościowe oraz platformy handlu detalicznego online, w połączeniu z systemami zaplecza, takimi jak CRM, ERP i zarządzania kapitałem ludzkim (HCM), generują niespotykane dotąd ilości danych. Firmy, które potrafią szybko zorientować się w zalewie danych operacyjnych, dostrzec zmiany w swojej działalności i odpowiedzieć właściwymi decyzjami, pokonają konkurencję.

W jaki sposób analiza w czasie rzeczywistym usprawnia podejmowanie decyzji?

W ramach analizy w czasie rzeczywistym dane są wykorzystywane w momencie ich utworzenia, gdy są najbardziej wartościowe. Organizacje, które nie korzystają z analizy w czasie rzeczywistym, mogą podejmować ważne decyzje w oparciu o nieaktualne już dane.