12 beneficii ale analizelor în timp real pentru companii

În prezent, analizele în timp real au un moment de glorie. Cândva domeniul business-urilor bazate pe aplicații mobile (cum ar fi Uber și DoorDash), fluxul de date și analiza în timp real au devenit un instrument operațional vital pentru business-uri din toate sectoarele. În industrii la fel de variate precum comerțul cu amănuntul și producția industrială, analiza în timp real ajută business-urile să își folosească datele pentru mult mai mult decât pentru a lua decizii mai bune și mai rapide – deși aceasta este o parte a problemei în sine. Analizele în timp real permit, de asemenea, companiilor să detecteze pe moment fluctuațiile operaționale sau de piață și să anticipeze cu exactitate evenimentele următoare, permițându-le să conceapă produse și servicii mai inteligente și mai personalizate și chiar să automatizeze procesele pentru a face business-ul mai eficient și mai puțin costisitor de gestionat. Mai jos, vom vedea multe dintre modalitățile creative prin care business-urile profită de beneficiile analizei în timp real.

Concluzii cheie

• Analizele în timp real sunt din ce în ce mai utilizate, deoarece permit valorificarea rapidă a datelor – atunci când acestea sunt cele mai valoroase.
• Inteligența artificială și învățarea automată oferă business-urilor capacitatea de a analiza datele și de a acționa asupra acestora la viteze și volume care erau imposibile anterior.
• Cu ajutorul analizelor în timp real, oamenii sunt abilitați nu numai să ia decizii mai bune, ci și să reimagineze complet modul în care își desfășoară activitatea.
• Viteza analizelor în timp real lasă puțin timp pentru mutarea datelor între baze de date și instrumente separate de analiză a datelor.

12 beneficii ale analizelor în timp real pentru companii

Spre deosebire de analiza tradițională a datelor, analiza în timp real înseamnă mai mult decât informarea deciziilor viitoare. Aceasta permite noi moduri de a face business, permițând echipelor să acționeze pe moment.

Trei tendințe au conlucrat pentru a face analizele în timp real valoroase pentru mai multe industrii.

Una dintre acestea este disponibilitatea din ce în ce mai mare a fluxurilor de date, inclusiv a celor din afara unei companii, cum ar fi cele de pe site-urile de social media sau datele publice de la sateliți și agenții guvernamentale. O altă tendință este numărul tot mai mare de fluxuri de date din cadrul unei companii, provenite de la aplicații de întreprindere, cum ar fi sistemele ERP sau CRM; dispozitive și senzori din internetul obiectelor (IoT); și surse cum ar fi e-mailuri, text și videoclipuri. În cele din urmă, software-ul și infrastructura bazate pe cloud fac ca tehnologia necesară pentru gestionarea și înțelegerea tuturor acestor date să fie accesibilă mai multor companii. Companiile le utilizează pentru a furniza informații la o viteză și la o scară inimaginabile. Aceste tehnologii includ inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), precum și tehnologiile emergente care simplifică infrastructura de gestionare a datelor și de analiză.

Iată o scurtă privire asupra modurilor creative în care companiile folosesc analiza în timp real în operațiunile lor de business de zi cu zi.

1. Date mai relevante din dashboard-urile live

Dashboard-urile live cresc nivelul de analiză. Analiza tradițională a datelor preia informațiile stocate într-un depozit de date și le transferă în seturi mari către un sistem de analiză care actualizează grafice și diagrame într-un dashboard. Acest lucru ajută oamenii să vadă rezultatele din ultimele zile, săptămâni sau luni.

Dashboard-urile live, pe de altă parte, sunt conectate la fluxurile de date care arată business-ului ce se întâmplă chiar acum, pentru a lua măsuri imediate. Acestea ajută companiile să se adapteze, cum ar fi redirecționarea transporturilor înainte de o furtună sau repararea unui utilaj vital înainte ca acesta să se defecteze.

2. Vizibilitate logistică îmbunătățită

Business-urile utilizează fluxuri de date în timp real de la servicii publice și private pentru hărți, informații meteo, tipare de trafic – chiar și fluxuri prin satelit – pe care le combină cu propriile date în timp real de la senzorii aflați în producție sau în afara șantierului sau în camioane, avioane și nave. Acest lucru le oferă o înțelegere la zi a operațiunilor lor, astfel încât să poată ajusta rutele, să stabilească așteptările clienților, să urmărească progresul unui proiect de construcție sau să comande proactiv piese pentru echipamente.

3. Decizii mai flexibile

Mai degrabă decât să analizeze evenimente trecute, datele în timp real permit unui business să detecteze tendințele sau anomaliile pe măsură ce acestea apar și să reacționeze imediat. Prin conectarea la senzorii IoT, precum și la fluxurile de date publice de la municipalități sau de la sateliții meteorologici. De exemplu, o companie de ridesharing sau de transport maritim poate identifica problemele, fie că este vorba de trafic intens, vreme rea sau alte probleme, și poate face schimbări imediate. Fără analize în timp real, aceștia nu ar avea cum să înțeleagă problema sau să reacționeze decât mult mai târziu.

4. Mai puține incidente de operare

Folosind învățarea automată, senzori IoT și analize de streaming, o companie poate monitoriza de la distanță echipamentele și poate prevedea defecțiunile mecanice, permițându-le să desfășoare proactiv operațiuni de întreținere pentru a evita oprirea producției. O companie de logistică, de asemena, ar putea să monitorizeze expedierile și să notifice clienții în timp util în cazul în care o expediere este întârziată.

5. Performanță îmbunătățită a campaniilor publicitare

Analizele în timp real schimbă regulile jocului în campaniile de publicitate și marketing. De exemplu, o platformă de analiză în timp real care se conectează la site-urile distribuitorilor și la conturile de social media și monitorizează traficul web poate înțelege care sunt platformele publicitare care funcționează cel mai bine și poate direcționa cheltuielile în mod corespunzător. O companie numită Tetris.co (în prezent NeoDash), de exemplu, unifică datele din mai multe surse media, astfel încât analiștii din prima linie să poată înțelege mai rapid tendințele, să orienteze investițiile către canalele cu performanțe mai ridicate și să le îndepărteze de platformele neperformante.

6. Îmbunătățirea experienței clienților

Prin utilizarea analizelor în timp real și furnizarea de răspunsuri automate la aceste informații în timp real, companiile pot oferi o experiență superioară clienților. În industria tehnologiei, analiza în timp real este utilizată pentru a identifica atacurile cibernetice și apoi pentru a automatiza măsurile de prevenire a acestora. Acest lucru aduce beneficii tuturor.

Furnizorii de servicii IT de top utilizează analiza în timp real pentru a depăși stadiul răspunsului la probleme și, în schimb, analizează constant performanța, astfel încât să poată sprijini clienții prin mentenanță preventivă, evitând amenințările înainte ca clientul să știe că acestea există. În domeniul serviciilor financiare, analiza în timp real poate ajuta o bancă să detecteze o posibilă fraudă la o tranzacție, ceea ce poate declanșa o notificare automată către clientul unui card bancar și chiar înghețarea contului, dacă este cazul.

7. Adaptarea mai ușoară la volatilitatea pieței

Un beneficiu al analizei în timp real este capacitatea de a automatiza sistemele astfel încât acestea să răspundă la evenimentele în mișcare rapidă. După cum am văzut în ultimii ani cu blocajele lanțului global de aprovizionare, întreprinderile care pot reacționa mai rapid la blocaje își găsesc provizii și pot menține fluxul business-ului. O platformă de analiză a fluxului de date poate conecta site-uri industriale, date publice, sateliți și propriile sisteme ERP ale unei companii, ceea ce o poate ajuta să vizualizeze și să se adapteze mai eficient la volatilitatea pieței.

8. Detectare mai rapidă a problemelor din fluxul de lucru

De la liniile de producție la magazinele de vânzare cu amănuntul, companiile care lucrează după programe stricte integrează fluxurile de date cu sistemele de procesare a evenimentelor pentru a detecta problemele legate de fluxul de lucru înainte ca angajații sau clienții să înceapă să vadă consecințele. Sistemul poate, de exemplu, să apeleze un agent în cazul în care senzorii care monitorizează un sistem complex la un client trimit date care indică o posibilă defecțiune. Unele sisteme de producție și de generare a energiei merg dincolo de astfel de alerte pentru a comanda piese de schimb și a trimite o echipă de întreținere – toate acestea pe baza detectării în timp real a anomaliilor din ieșirile senzorilor unei mașini. Un astfel de sistem ar putea necesita date IoT, platforme de gestionare a datelor și algoritmi de învățare automată care să detecteze schimbări infime în fluxurile de date în mișcare rapidă și chiar să analizeze date operaționale pe termen lung pentru a sugera îmbunătățiri ale proceselor în timp.

9. Îmbunătățirea eficienței costurilor

Analiza datelor în timp real vă permite să monitorizați furnizorii în timp real și să automatizați anumite decizii de achiziție, contribuind la menținerea costurilor de aprovizionare la un nivel scăzut. Fluxul de date și inteligența artificială pot fi, de asemenea, combinate pentru a automatiza procesele obișnuite de business, cum ar fi un flux inteligent de documente într-o tranzacție financiară sau o cerere de despăgubire de asigurare care poate gestiona mulți pași ai unei tranzacții fără intervenție umană.

10. Funcționalități îmbunătățite de testare

Testarea software și gestionarea IT oferă cazuri de utilizare testate în timp pentru date în timp real și răspunsuri automate. Un sistem bun de testare a software-ului utilizează analiza în timp real pentru a detecta și raporta erori în date, pentru a detecta întreruperi în API-uri și chiar pentru a identifica probleme cu interfețele utilizatorilor. Analizele în timp real pot ajuta, de asemenea, la întreținerea scripturilor de testare lungi și plictisitoare, automatizând exercițiile de validare în loc să depindă de validări manuale bazate pe foi de calcul.

11. Dezvoltarea unor profiluri mai bune ale clienților

Companiile creează profiluri ale clienților pentru a-i ajuta să livreze oferte sau opțiuni de conținut care rezonează cu un cumpărător. Analizele îi ajută pe comercianți să afle ce clienți potențiali sunt în prezent online și ce produse ar putea fi de interes pentru aceștia. Dar oamenii se schimbă constant – în timp ce profilurile nu o fac. Cu excepția cazului în care acestea sunt conectate la un sistem de analiză în timp real care actualizează profilul pe baza conexiunilor nu numai la căutări și achiziții, ci și la fluxuri de informații, cum ar fi social media sau activitatea web, care pot evidenția schimbări în viață și chiar opinii schimbătoare. Cu cât mai multe date sunt introduse, cu atât mai bune sunt sugestiile de produse, ceea ce duce la creșterea vânzărilor.

12. Urmărirea concurenților

Cu ajutorul învățării automate, se pot realiza analize în timp real folosind surse Big Data, cum ar fi feed-urile de social media. Acest lucru poate ajuta o companie să țină pasul cu industria în care activează. De exemplu, postările sociale pot dezvălui faptul că un concurent desfășoară o vânzare sau o promoție sau își pierde încrederea clienților din cauza unui eșec al serviciului sau a unei gafe promoționale. Întreprinderile pot lua apoi măsuri pentru a reacționa pe piață.

Obțineți toate beneficiile analizei în timp real într-un singur loc cu Oracle HeatWave MySQL

Dezvoltatorii adoră baza de date open source MySQL. Cu toate acestea, până acum, când doreau să analizeze datele stocate în MySQL, trebuiau să cumpere baze de date suplimentare sau software de analiză și să mute în mod laborios toate datele tranzacționale în mediul analitic – sau să efectueze ETL (extragere, transformare și încărcare). Acest lucru a însemnat practic că nu mai erau date în timp real.

Acum, dezvoltatorii pot utiliza Oracle HeatWave MySQL, care le oferă simplitatea de a avea tranzacții și analize în timp real într-un singur serviciu de bază de date MySQL, unde interogările lor analitice pot accesa întotdeauna cele mai actualizate date. Aceștia pot utiliza HeatWave MySQL pe Amazon Web Services, Microsoft Azure și Oracle Cloud Infrastructure.

Utilizarea HeatWave MySQL le permite să acceseze și alte capabilități integrate HeatWave: HeatWave AutoML și HeatWave GenAI le permit să beneficieze de învățarea automată integrată și automatizată și de AI generativă, fără ETL între serviciile cloud. HeatWave Lakehouse îi ajută să creeze aplicații pentru a interoga până la jumătate de petabyte de date din stocul de obiecte – într-o varietate de formate de fișiere, cum ar fi CSV, Parquet, Avro, JSON și exporturi din alte baze de date – și, opțional, să le combine cu datele din MySQL.

Dacă doriți să utilizați analiza în timp real în business-ul dvs., HeatWave MySQL vă va permite să vă luați la revedere de la costurile, complexitatea, latența și riscurile de securitate ale proceselor ETL și ale mai multor medii de baze de date care v-au împiedicat odată.