12 benefícios das análises em tempo real para as empresas

A análise em tempo real está em alta. Antes domínio de empresas baseadas em aplicativos móveis, como Uber e DoorDash, o streaming de dados e as análises em tempo real chegaram como uma ferramenta operacional fundamental para empresas de todos os setores. Em setores tão variados quanto varejo e manufatura industrial, a análise em tempo real está ajudando as empresas a usar seus dados para muito mais do que tomar decisões melhores e mais rápidas, embora isso faça parte. As análises também permitem que as empresas detectem falhas operacionais ou de mercado no momento e antecipem com precisão os próximos eventos, possibilitando que elas projetem produtos e serviços mais inteligentes e personalizados e até mesmo automatizem processos para tornar o negócio mais eficiente e menos dispendioso de administrar. Abaixo, veremos muitas das maneiras criativas pelas quais as empresas estão colhendo os benefícios das análises em tempo real.

Principais conclusões

• O uso de análises está crescendo porque elas colocam os dados em uso rapidamente, quando são mais valiosos.
• A inteligência artificial e o machine learning dão às empresas a capacidade de analisar e agir sobre dados em velocidades e volumes que antes eram impossíveis.
• Com análises em tempo real, as pessoas têm o poder não apenas de tomar melhores decisões, mas também de reinventar completamente a maneira como fazem negócios.
• A velocidade das análises deixa pouco tempo para mover dados entre bancos e ferramentas separadas.

12 benefícios das análises em tempo real para as empresas

Ao contrário da análise de dados tradicional, a análise em tempo real vai além de informar decisões futuras; ela possibilita maneiras totalmente novas de fazer negócios, permitindo que as equipes tomem medidas instantaneamente.

Três tendências convergiram para tornar as análises em tempo real valiosas para mais setores.

Uma delas é a crescente disponibilidade de fluxos de dados, incluindo aqueles de fora de uma empresa, como de sites de mídia social ou dados públicos de satélites e agências governamentais. Outra é o número crescente de fluxos de dados dentro de uma empresa a partir de aplicações corporativas, como sistemas ERP ou CRM; dispositivos e sensores de internet das coisas (IoT); e fontes como emails, mensagens de texto e vídeos. Por fim, o software e a infraestrutura em nuvem tornam a tecnologia necessária para gerenciar e entender todos esses dados acessível a mais empresas. As organizações os utilizam para fornecer insights em uma velocidade e escala antes inimagináveis. Essas tecnologias incluem inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), bem como tecnologias emergentes que otimizam o gerenciamento de dados e a infraestrutura de análise.

Aqui está um resumo das maneiras criativas como as empresas estão usando análises em tempo real em suas operações comerciais diárias.

1. Dados mais relevantes nos painéis

Os painéis elevam as análises. A análise de dados tradicional pega informações armazenadas em um data warehouse e as move em grandes lotes para um sistema que atualiza gráficos e tabelas em um painel. Isso ajuda as pessoas a ver resultados nos últimos dias, semanas ou meses.

Os painéis, por outro lado, são conectados a fluxos de dados que mostram à empresa o que está acontecendo no momento para facilitar uma ação imediata. Eles ajudam as empresas a se adaptarem, como redirecionar remessas antes que uma tempestade aconteça ou fazer a manutenção de uma máquina antes que ela quebre.

2. Melhor visibilidade da logística

As empresas estão usando feeds de dados em tempo real de serviços públicos e privados para mapas, clima, padrões de tráfego — até mesmo feeds de satélite —, misturando-os com seus próprios dados de sensores no chão de fábrica ou fora do local, em um canteiro de obras ou em caminhões, aviões e navios. Isso lhes dá uma compreensão atualizada de suas operações para que possam ajustar rotas, definir expectativas dos clientes, monitorar o progresso de um projeto de construção ou solicitar peças para equipamentos de forma proativa.

3. Tomada de decisão mais ágil

Em vez de analisar eventos passados, dados em tempo real permitem que uma empresa detecte tendências ou anomalias conforme elas acontecem e reaja imediatamente. Ao se conectar a sensores de IoT, bem como a feeds de dados públicos de municípios ou feeds de satélites meteorológicos, por exemplo, uma empresa de transporte pode ver problemas, seja tráfego intenso, mau tempo ou outros problemas, e fazer mudanças prontamente. Sem análises em tempo real, não teria como entender o problema ou reagir até muito mais tarde.

4. Menos problemas operacionais

Usando machine learning, sensores de IoT e análise de streaming, uma empresa pode monitorar equipamentos remotamente e prever falhas mecânicas, permitindo que ela execute operações de manutenção proativamente para evitar tempo de inatividade na fabricação. Ou uma empresa de logística pode monitorar as remessas e notificar os clientes em tempo hábil caso uma estrega esteja atrasada.

5. Melhor desempenho das campanhas publicitárias

As análises em tempo real revolucionaram as campanhas de publicidade e marketing. Por exemplo, uma plataforma de análises em tempo real que se conecta a sites de distribuidores e contas de mídia social e monitora o tráfego da web pode entender quais plataformas de anúncios estão funcionando melhor e direcionar os gastos adequadamente. Uma empresa chamada Tetris.co (agora NeoDash), por exemplo, unifica dados de diversas fontes de mídia para que analistas possam entender tendências mais rapidamente e transferir investimentos para canais de melhor desempenho e longe de plataformas de baixo desempenho.

6. Melhor experiência do cliente

Ao usar análises em tempo real e fornecer respostas automatizadas a esses insights, as empresas podem oferecer uma experiência superior aos clientes. No setor de tecnologia, esse modo de análise é usado para identificar ataques cibernéticos e, então, automatizar medidas para evitá-los. Isso beneficia a todos.

Os principais provedores de serviços de TI estão usando análises em tempo real para ir além da resposta a problemas e, em vez disso, estão constantemente analisando o desempenho para que possam dar suporte aos clientes com manutenção preventiva, evitando ameaças antes que o cliente saiba que elas existem. Em serviços financeiros, as análises podem ajudar um banco a detectar possíveis fraudes em uma transação, o que pode então acionar uma notificação automatizada para um cliente de cartão bancário e até mesmo congelar a conta, se necessário.

7. Adaptações mais fáceis à volatilidade do mercado

Um benefício desse tipo de análise é a capacidade de automatizar sistemas para que eles sejam responsivos a eventos de rápida evolução. Como vimos com os problemas da cadeia de suprimentos global nos últimos anos, as empresas que conseguem reagir mais rapidamente aos gargalos conseguem encontrar suprimentos e manter os negócios fluindo. Uma plataforma de análise de dados de streaming pode conectar sites do setor, dados públicos, satélites e os próprios sistemas ERP de uma empresa, o que pode ajudá-la a visualizar e se adaptar à volatilidade do mercado de forma mais eficaz.

8. Detecção mais rápida de problemas no fluxo de trabalho

Das linhas de produção às lojas de varejo, as empresas que trabalham com cronogramas apertados estão integrando fluxos de dados com sistemas de processamento de eventos para detectar problemas de fluxo de trabalho antes que funcionários ou clientes comecem a ver as consequências. O sistema pode, por exemplo, enviar um ping para um agente se os sensores que monitoram um sistema complexo nas instalações de um cliente enviarem dados que indiquem uma possível falha. Alguns sistemas de manufatura e geração de energia vão além desses alertas para solicitar peças e enviar uma equipe de manutenção, tudo com base na detecção em tempo real de anomalias nas saídas dos sensores de uma máquina. Esse sistema pode exigir dados de IoT, plataformas de gerenciamento de dados e algoritmos de machine learning que detectam pequenas alterações em fluxos de dados em movimento rápido e até mesmo analisam dados operacionais de longo prazo para sugerir melhorias de processo ao longo do tempo.

9. Melhoria da eficiência de custos

A análise de dados em tempo real permite monitorar fornecedores e automatizar certas decisões de compras, ajudando a manter os custos de fornecimento baixos. O streaming de dados e a inteligência artificial também podem ser combinados para automatizar processos comerciais regulares, como um fluxo inteligente de documentação em uma transação financeira ou um sinistro de seguro que pode lidar com muitas etapas de uma transação sem intervenção humana.

10. Capacidades de teste aprimoradas

Testes de software e gerenciamento de TI oferecem casos de uso testados ao longo do tempo para dados em tempo real e respostas automatizadas. Um bom sistema de teste de software usa análises para detectar e relatar erros em dados, detectar falhas em APIs e até mesmo identificar problemas com interfaces de usuário. As análises em tempo real também podem ajudar na manutenção de scripts de teste longos e tediosos, automatizando exercícios de validação em vez de depender de validações manuais baseadas em planilhas.

11. Melhor desenvolvimento de perfis dos clientes

As empresas criam perfis de clientes para ajudá-las a fazer ofertas ou dar opções de conteúdo que repercutam com os consumidores. As análises ajudam os profissionais de marketing a saber quais clientes em potencial estão online no momento e quais produtos podem ser do interesse deles. Mas as pessoas mudam constantemente, enquanto os perfis não. A menos que estejam conectados a um sistema de análise em tempo real que atualize o perfil com base em conexões, não apenas com pesquisas e compras, mas também com feeds como mídias sociais ou atividades na web, que podem registrar até mesmo mudanças de opinião. Quanto mais dados forem inseridos, melhores serão as sugestões de produtos, o que resultará em mais vendas.

12. Acompanhe os concorrentes

Com machine learning, análises em tempo real podem ser criadas usando fontes de big data, como feeds de mídia social. Isso pode ajudar uma empresa a manter o controle sobre seu setor. Por exemplo, postagens em redes sociais podem revelar que um concorrente está realizando uma liquidação ou promoção ou está perdendo a simpatia dos clientes devido a uma falha no serviço ou uma gafe promocional. As empresas podem então tomar medidas para reagir no mercado.

Obtenha todos os benefícios das análises em tempo real em um só lugar com o Oracle HeatWave MySQL

Os desenvolvedores adoram o banco de dados MySQL de código aberto. Até agora, no entanto, quando queriam analisar dados armazenados no MySQL, eles tinham que comprar bancos de dados adicionais ou software de análise e mover laboriosamente — ou ETL (extrair, transformar e carregar) — todos os dados transacionais para o ambiente analítico. Isso praticamente significa que não se tratam mais de dados em tempo real.

Agora, os desenvolvedores podem usar o Oracle HeatWave MySQL, que lhes dá a simplicidade de ter transações e análises em tempo real em um serviço de banco de dados MySQL, onde suas consultas analíticas podem sempre acessar os dados mais atualizados. Eles podem usar o HeatWave MySQL no Amazon Web Services, Microsoft Azure e na Oracle Cloud Infrastructure.

O uso do HeatWave MySQL também permite que eles acessem outros recursos integrados do HeatWave: HeatWave AutoML e HeatWave GenAI possibilitam que eles se beneficiem do machine learning integrado e automatizado e da IA ​​generativa, sem ETL entre serviços de nuvem. O HeatWave Lakehouse permite que eles criem aplicações para consultar até meio petabyte de dados no armazenamento de objetos — em uma variedade de formatos de arquivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON e exportações de outros bancos de dados — e, opcionalmente, combiná-los com dados no MySQL.

Se você está procurando usar análises em tempo real em sua empresa, com o HeatWave MySQL você poderá dizer adeus ao custo, à complexidade, à latência e aos riscos de segurança dos processos ETL e múltiplos ambientes de banco de dados que antes o impediam.