12 avantages des analyses en temps réel pour les entreprises

L'analyse en temps réel est en plein essor. Bien qu'elle fût à une époque chasse la gardée des entreprises reposant sur des applications mobiles, telles qu'Uber et DoorDash, la diffusion en continu de données et l'analyse en temps réel sont devenues un outil d'exploitation essentiel pour les entreprises de tous les secteurs. Dans des secteurs aussi variés que le retail et la fabrication industrielle, l'analyse en temps réel aide les entreprises à utiliser leurs données pour bien plus que de prendre de meilleures décisions plus rapidement, bien que cela en fasse partie. L'analyse en temps réel permet également aux entreprises de détecter en temps réel les changements dans les opérations ou sur le marché afin d'anticiper avec précision les prochains événements. Ainsi, elles peuvent concevoir des produits et services plus intelligents et plus personnalisés, et même automatiser les processus pour les rendre plus efficaces et moins coûteux à exécuter. Ci-dessous, vous découvrirez de nombreuses façons créatives dont les entreprises tirent parti des avantages de l'analyse en temps réel.

Points à retenir

• L'utilisation d'analyses en temps réel augmente, car elle permet d'utiliser les données rapidement, au moment où elles sont les plus précieuses.
• L'intelligence artificielle et le machine learning permettent aux entreprises d'analyser et d'agir sur les données à des vitesses et des volumes auparavant impossibles.
• Grâce à l'analyse en temps réel, il est non seulement possible de prendre de meilleures décisions, mais aussi de réinventer complètement leur façon de faire des affaires.
• La rapidité des analyses en temps réel nécessite de déplacer rapidement les données entre les bases de données et les outils d'analyse de données distincts.

12 avantages des analyses en temps réel pour les entreprises

Contrairement à l'analyse de données traditionnelle, l'analyse en temps réel ne se limite pas à éclairer les décisions futures. Elle permet de nouvelles façons de faire des affaires en permettant aux équipes d'agir en ce moment.

Trois tendances ont convergé pour rendre l'analyse en temps réel précieuse pour un plus grand nombre de secteurs.

L'un est la disponibilité croissante de flux de données, y compris ceux en dehors d'une entreprise, tels que des sites de médias sociaux ou des données publiques provenant de satellites et d'agences gouvernementales. Un autre est le nombre croissant de flux de données au sein d'une entreprise à partir d'applications d'entreprise, telles que les systèmes ERP ou CRM, les appareils et capteurs Internet des objets (IoT) et les sources telles que les e-mails, le texte et les vidéos. Enfin, les logiciels et l'infrastructure basés sur le cloud rendent la technologie nécessaire pour gérer et comprendre toutes ces données accessible à un plus grand nombre d'entreprises. Les entreprises les utilisent pour fournir des informations à une vitesse et une évolutivité invraisemblables. Ces technologies incluent l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML), ainsi que les technologies émergentes qui rationalisent la gestion des données et l'infrastructure d'analyse.

Voici un bref aperçu de la manière créative dont les entreprises utilisent l'analyse en temps réel dans leurs opérations commerciales quotidiennes.

1. Données plus pertinentes à partir de tableaux de bord en direct

Les tableaux de bord en direct révolutionnent les analyses. Les analyses de données traditionnelles prennent les informations stockées dans un data warehouse et les déplacent en lots volumineux vers un système d'analyse qui met à jour les graphiques et les graphiques dans un tableau de bord. Cela aide les utilisateurs à voir les résultats au cours des derniers jours, semaines ou mois.

D'autre part, les tableaux de bord en direct sont connectés aux flux de données qui montrent à l'entreprise ce qui se passe actuellement pour une action immédiate. Ils aident les entreprises à s'adapter, comme le réacheminement des expéditions avant une tempête ou l'entretien d'une machine vitale avant qu'elle ne tombe en panne.

2. Visibilité logistique améliorée

Les entreprises utilisent les flux de données en temps réel des services publics et privés pour les cartes, les conditions météorologiques, les schémas de trafic, même les flux par satellite, en les combinant avec leurs propres données en temps réel à partir de capteurs sur le plancher de fabrication ou hors site sur un chantier ou dans des camions, des avions et des navires. Cela leur donne une compréhension instantanée de leurs opérations afin qu'ils puissent ajuster les itinéraires, définir les attentes des clients, suivre l'avancement d'un projet de construction ou commander des pièces de manière proactive pour l'équipement.

3. Prise de décision plus agile

Plutôt que d'analyser les événements passés, les données en temps réel permettent à une entreprise de détecter les tendances ou les anomalies au fur et à mesure qu'elles se produisent et de réagir immédiatement. En se connectant aux capteurs IoT ainsi qu'aux flux de données publics des municipalités ou des flux de satellites météorologiques, par exemple, une entreprise de covoiturage ou d'expédition peut voir des problèmes, qu'il s'agisse d'un trafic élevé, de mauvais temps ou d'autres problèmes, et apporter des modifications immédiates. Sans l'analyse en temps réel, elle n'aurait aucun moyen de comprendre le problème ou de réagir aussi rapidement.

4. Moins de perturbations dans les opérations

Grâce au machine learning, aux capteurs d'IoT et aux analyses des flux de données, une entreprise peut surveiller à distance les équipements et prévoir les pannes mécaniques, ce qui lui permet d'exécuter de manière proactive des opérations de maintenance afin d'éviter les temps d'arrêt de la fabrication. De même, une entreprise logistique peut surveiller les expéditions et informer les clients en temps opportun si une expédition est retardée.

5. Amélioration des performances des campagnes publicitaires

L'analyse en temps réel change la donne pour les campagnes publicitaires et marketing. Par exemple, une plateforme d'analyse en temps réel qui se connecte aux sites de distribution et aux comptes de médias sociaux et surveille le trafic Web peut comprendre quelles plateformes publicitaires fonctionnent le mieux et diriger les dépenses en conséquence. Par exemple, l'entreprise Tetris.co (maintenant renommée NeoDash) unifie les données de plusieurs sources multimédias afin que les analystes de première ligne puissent comprendre les tendances plus rapidement et transférer les investissements vers des canaux plus performants et loin des plateformes moins performantes.

6. Amélioration de l’expérience client

En utilisant des analyses en temps réel et en fournissant des réponses automatisées à ces informations en temps réel, les entreprises peuvent offrir une expérience client supérieure. Dans le secteur de la technologie, l'analyse en temps réel est utilisée pour identifier les cyberattaques, puis automatiser les étapes pour les éliminer. Tout le monde est gagnant.

Les principaux fournisseurs de services informatiques utilisent l'analyse en temps réel pour aller au-delà de la réponse aux problèmes et analysent en permanence les performances afin de soutenir les clients avec une maintenance préventive, éliminant les menaces avant que le client ne sache qu'elles existent. Dans les services financiers, l'analyse en temps réel peut aider une banque à détecter d'éventuelles fraudes sur une transaction, ce qui peut ensuite déclencher une notification automatisée à un client de carte bancaire et même geler le compte si cela est justifié.

7. Adaptation plus facile à la volatilité du marché

L'un des avantages des analyses en temps réel est la capacité d'automatiser les systèmes afin qu'ils soient réactifs aux événements en évolution rapide. Comme nous l'avons vu au cours des dernières années, les entreprises qui peuvent réagir plus rapidement aux goulets d'étranglement peuvent s'approvisionner et maintenir leur activité. Une plateforme d'analyse de données en continu peut connecter les sites du secteur, les données publiques, les satellites et les systèmes ERP d'une entreprise, ce qui peut l'aider à visualiser et à s'adapter plus efficacement à la volatilité du marché.

8. Détection plus rapide des problèmes dans les workflows

Des chaînes de fabrication aux magasins de détail, les entreprises qui travaillent avec des calendriers serrés intègrent des flux de données avec des systèmes de traitement des événements pour détecter les problèmes de workflow avant que les collaborateurs ou les clients ne commencent à voir les retombées. Le système peut, par exemple, alerter un agent si des capteurs surveillant un système complexe sur un site client envoient des données indiquant une panne éventuelle. Certains systèmes de fabrication et de production d'énergie vont au-delà de ces alertes pour commander des pièces et envoyer une équipe de maintenance, le tout basé sur la détection en temps réel des anomalies dans les sorties des capteurs d'une machine. Un tel système peut nécessiter des données IoT, des plateformes de gestion des données et des algorithmes de machine learning qui détectent des changements mineurs dans des flux de données en évolution rapide et analysent même des données opérationnelles à long terme pour suggérer des améliorations de processus au fil du temps.

9. Amélioration de l'efficacité des coûts

L'analyse des données en temps réel vous permet de surveiller les fournisseurs en temps réel et d'automatiser certaines décisions d'achat, ce qui contribue à réduire les coûts d'approvisionnement. Les données de diffusion en continu et l'intelligence artificielle peuvent également être combinées pour automatiser les processus métier standard, tels qu'un flux de documents intelligent dans une transaction financière ou une réclamation d'assurance qui peut gérer de nombreuses étapes d'une transaction sans intervention humaine.

10. Fonctionnalités de test améliorées

Les tests logiciels et la gestion informatique offrent des cas d'utilisation éprouvés pour les données en temps réel et la réponse automatisée. Un bon système de test logiciel utilise des analyses en temps réel pour détecter et signaler les erreurs dans les données, détecter les ruptures dans les API et même identifier les problèmes avec les interfaces utilisateur. L'analyse en temps réel peut également faciliter la maintenance de scripts de test longs et fastidieux, en automatisant les exercices de validation au lieu de s'appuyer sur des validations manuelles basées sur des feuilles de calcul.

11. Création de meilleurs profils clients

Les entreprises créent des profils clients pour les aider à proposer des offres ou des options de contenu qui font écho à un acheteur. Les analyses aident les professionnels du marketing à savoir quels clients potentiels sont actuellement en ligne et quels produits pourraient les intéresser. Mais les consommateurs changent constamment, contrairement à leur profil. Sauf s'ils sont connectés à un système d'analyse en temps réel qui met à jour le profil en fonction des connexions non seulement aux recherches et aux achats, mais aussi à des flux tels que les médias sociaux ou les activités Web qui peuvent noter des changements de situation et même évolutions des opinions. Plus il y a de données à l'entrée, meilleures seront les suggestions de produits, avec à la clé une hausse des ventes.

12. Suivi de la concurrence

Grâce au machine learning, des analyses en temps réel peuvent être créées à l'aide de sources de big data, telles que les médias sociaux. Cela peut aider une entreprise à garder un œil sur son secteur d'activité. Par exemple, les publications sur les réseaux sociaux peuvent révéler qu'un concurrent organise une démarque ou une promotion ou encore qu'il perd de la crédibilité auprès des clients en raison d'une défaillance de service ou d'une faux pas promotionnel. Les entreprises peuvent alors prendre des mesures pour réagir sur le marché.

Bénéficiez de tous les avantages des analyses en temps réel en un seul endroit avec Oracle HeatWave MySQL

Les développeurs adorent la base de données open source MySQL. Jusqu'à présent, toutefois, lorsqu'ils voulaient analyser les données stockées dans MySQL, ils devaient acheter des bases de données ou des logiciels d'analyse supplémentaires et déplacer laborieusement (ETL, extraction, transformation et chargement) toutes ces données transactionnelles vers l'environnement d'analyse. Cela garantissait à peu près qu'il ne s'agissait plus de données en temps réel.

Désormais, les développeurs peuvent utiliser Oracle HeatWave MySQL, ce qui leur permet d'avoir des transactions et des analyses en temps réel dans un seul service de base de données MySQL, où leurs requêtes d'analyse peuvent toujours accéder aux données les plus à jour. Ils peuvent utiliser HeatWave MySQL sur Amazon Web Services, Microsoft Azure et Oracle Cloud Infrastructure.

Grâce à HeatWave MySQL, ils peuvent également d'accéder à d'autres fonctionnalités HeatWave intégrées : HeatWave AutoML et HeatWave GenAI, qui leur permettent de bénéficier d'un machine learning intégré et automatisé et d'une IA générative, sans ETL dans les services cloud. HeatWave Lakehouse leur permet de créer des applications pour interroger jusqu'à un demi-pétaoctet de données dans la banque d'objets, dans divers formats de fichier, tels que CSV, Parquet, Avro, JSON et les exports à partir d'autres bases de données, et éventuellement de les combiner avec des données dans MySQL.

Si vous cherchez à utiliser l'analyse en temps réel dans votre entreprise, HeatWave MySQL vous permettra de dire au revoir aux risques liés au coût, à la complexité, à la latence et à la sécurité des processus ETL et de plusieurs environnements de base de données qui vous ont empêché.