Jeff Erickson | strateg ds. treści technologicznych | 18 września 2024 r.
Proces analizy w czasie rzeczywistym jest obecnie na topie. Dane strumieniowe i analiza w czasie rzeczywistym niegdyś były domeną firm bazujących na aplikacjach mobilnych, takich jak Uber i DoorDash, a teraz stały się istotnym narzędziem operacyjnym dla przedsiębiorstw z różnych branż. W branżach tak różnych, jak np. handel detaliczny i produkcja przemysłowa, analiza w czasie rzeczywistym pomaga firmom wykorzystywać dane do znacznie większej liczby celów niż tylko podejmowanie lepszych i szybszych decyzji. Analiza w czasie rzeczywistym pozwala również firmom wykrywać nagłe zmiany operacyjne lub rynkowe i dokładnie przewidywać kolejne zdarzenia, umożliwiając im projektowanie inteligentniejszych, bardziej spersonalizowanych produktów i usług, a nawet automatyzację procesów z myślą o zwiększeniu wydajności i obniżeniu kosztów prowadzenia działalności. Poniżej przedstawiamy wiele kreatywnych sposobów, w jakie firmy czerpią korzyści z analizy w czasie rzeczywistym.
Kluczowe wnioski
Analiza w czasie rzeczywistym — w przeciwieństwie do tradycyjnej analizy danych — to coś więcej niż wsparcie w podejmowaniu przyszłych decyzji; umożliwia ona prowadzenie działalności w zupełnie nowy sposób, pozwalając zespołom podejmować działania w danym momencie.
Zbiegły się trzy trendy, które sprawiły, że analiza w czasie rzeczywistym stała się wartościowa dla większej liczby branż.
Jednym z nich jest rosnąca dostępność strumieni danych, w tym tych spoza firmy, m.in. z portali społecznościowych lub danych publicznych z satelitów i agencji rządowych. Kolejnym jest rosnąca liczba firmowych strumieni danych pochodzących z aplikacji biznesowych, takich jak systemy ERP lub CRM; urządzeń i czujników Internetu rzeczy (IoT); oraz źródeł takich jak wiadomości e-mail, teksty i filmy. Ostatnim są oprogramowanie i infrastruktura oparte na chmurze, które sprawiają, że technologia potrzebna do zarządzania wszystkimi tymi danymi i ich lepszego zrozumienia jest dostępna dla większej liczby firm. Firmy wykorzystują te technologie do dostarczania informacji z niewyobrażalną dotąd szybkością i na ogromną skalę. Obejmują one m.in. sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML), a także nowe technologie usprawniające zarządzanie danymi i infrastrukturę analityczną.
Oto krótkie zestawienie kreatywnych sposobów, w jakie firmy wykorzystują analizę w czasie rzeczywistym w swoich codziennych operacjach biznesowych.
Pulpity działające w czasie rzeczywistym zwiększają możliwości analityczne. Tradycyjna analiza danych polega na pobieraniu informacji przechowywanych w hurtowni danych i przenoszeniu ich w dużych partiach do systemu analitycznego, który aktualizuje wykresy i tabele na pulpicie nawigacyjnym. Pozwala to użytkownikom obserwować wyniki z ostatnich dni, tygodni lub miesięcy.
Z drugiej strony, pulpity działające w czasie rzeczywistym są podłączone do strumieni danych, które pokazują firmie, co dzieje się w tej chwili, i umożliwiają podjęcie natychmiastowych działań. Pomagają one firmom reagować na nowe okoliczności, np. przekierowywać przesyłki przed nadejściem burzy lub serwisować ważną maszynę przed jej awarią.
Firmy korzystają z działających w czasie rzeczywistym kanałów danych z usług publicznych i prywatnych w zakresie map, pogody, wzorców ruchu — a nawet kanałów satelitarnych — łącząc je z własnymi danymi gromadzonymi w czasie rzeczywistym z czujników na hali produkcyjnej lub poza nią, na placu budowy czy w ciężarówkach, samolotach i statkach. Daje im to bieżącą wiedzę na temat ich działalności, dzięki czemu mogą dostosowywać trasy, ustalać oczekiwania klientów, śledzić postępy w projekcie budowlanym lub z wyprzedzeniem zamawiać części do sprzętu.
Zamiast analizować przeszłe zdarzenia, dane w czasie rzeczywistym pozwalają przedsiębiorstwom na bieżąco wykrywać trendy lub anomalie i natychmiast na nie reagować. Na przykład firma przewozowa lub transportowa może zidentyfikować problemy związane z dużym natężeniem ruchu, złą pogodą lub innymi czynnikami i wprowadzić natychmiastowe zmiany, łącząc się z czujnikami IoT, a także publicznymi źródłami danych z gmin lub satelitów pogodowych. Bez analizy w czasie rzeczywistym z pewnością nie byłoby to możliwe na tak wczesnym etapie.
Korzystając z uczenia maszynowego, czujników IoT i analizy strumieniowej, firma może zdalnie monitorować sprzęt, przewidywać awarie mechaniczne i proaktywnie przeprowadzać prace konserwacyjne, aby uniknąć przestojów w produkcji. Z kolei firma logistyczna może monitorować przesyłki i bezzwłocznie powiadamiać klientów o opóźnieniach.
Analiza w czasie rzeczywistym jest przełomowym narzędziem z punktu widzenia kampanii reklamowych i marketingowych. Na przykład platforma analityczna działająca w czasie rzeczywistym, która łączy się z witrynami dystrybutorów i kontami w portalach społecznościowych oraz monitoruje ruch w sieci, może pomóc zidentyfikować najlepiej działające platformy reklamowe i odpowiednio ukierunkować wydatki. Na przykład firma Tetris.co (obecnie NeoDash) ujednolica dane z wielu źródeł medialnych, dzięki czemu analitycy mogą szybciej zrozumieć trendy i przenieść inwestycje do skuteczniejszych kanałów, unikając nieefektywnych platform.
Korzystając z analizy w czasie rzeczywistym i zapewniając zautomatyzowane reakcje, firmy mogą oferować klientom doskonałe doświadczenia. W branży technologicznej analizy w czasie rzeczywistym służą do identyfikacji cyberataków, a następnie automatyzacji działań mających na celu ich powstrzymanie. To przynosi korzyści wszystkim.
Najlepsi dostawcy usług IT korzystają z analizy w czasie rzeczywistym, aby wykroczyć poza samo reagowanie na problemy — stale analizują wydajność, dzięki czemu mogą oferować klientom konserwację zapobiegawczą, chroniąc ich przed zagrożeniami, jeszcze zanim się one pojawią. W sektorze usług finansowych analiza w czasie rzeczywistym może pomóc bankom wykryć potencjalne oszustwo w transakcji, co może następnie spowodować wysłanie automatycznego powiadomienia do klienta będącego posiadaczem karty bankowej, a w uzasadnionych przypadkach nawet zamrożenie konta.
Jedną z zalet analizy w czasie rzeczywistym jest możliwość automatyzacji systemów, tak aby reagowały one na dynamiczne zdarzenia. W ciągu ostatnich kilku lat zaobserwowaliśmy zatory w globalnym łańcuchu dostaw, a firmy, które są w stanie szybciej reagować na wąskie gardła, utrzymują płynność działalności. Platforma do analizy danych strumieniowych może łączyć witryny branżowe, dane publiczne, satelity i własne systemy ERP firmy, co pomaga w wizualizacji i skuteczniejszym dostosowywaniu się do zmienności rynku.
Firmy o napiętych harmonogramach — od linii produkcyjnych po sklepy detaliczne — integrują strumienie danych z systemami przetwarzania zdarzeń, aby wykrywać problemy z przepływem pracy, zanim pracownicy lub klienci zaczną odczuwać ich skutki. System może na przykład wysłać polecenie ping do agenta, jeśli czujniki monitorujące złożony system w siedzibie klienta prześlą dane wskazujące na możliwą awarię. Niektóre systemy produkcji i wytwarzania energii wykraczają poza takie alerty, oferując możliwość zamawiania części i wysyłania zespołu konserwacyjnego — wszystko to w oparciu o wykrywanie w czasie rzeczywistym anomalii na wyjściach czujników maszyny. Taki system może wymagać danych IoT, platform zarządzania danymi i algorytmów uczenia maszynowego, które wykrywają drobne zmiany w szybko zmieniających się strumieniach danych, a nawet analizują długoterminowe dane operacyjne, aby zasugerować ulepszenia procesów.
Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala na bieżąco monitorować dostawców i automatyzować niektóre decyzje dotyczące zaopatrzenia, co pomaga utrzymać niskie koszty dostaw. Dane strumieniowe i sztuczną inteligencję można również łączyć w celu automatyzacji standardowych procesów biznesowych, takich jak inteligentny przepływ dokumentów w transakcji finansowej lub roszczenie ubezpieczeniowe, które może obsługiwać wiele etapów transakcji bez interwencji człowieka.
W ramach testowania oprogramowania i zarządzania IT dostępne są sprawdzone przypadki użycia danych w czasie rzeczywistym i zautomatyzowanych reakcji. Skuteczny system testowania oprogramowania wykorzystuje analizę w czasie rzeczywistym do wychwytywania i zgłaszania błędów w danych, wykrywania zmian w interfejsach API, a nawet identyfikowania problemów z interfejsami użytkownika. Analiza w czasie rzeczywistym może również pomóc w zarządzaniu długimi, żmudnymi skryptami testowymi, automatyzując procesy walidacji i zastępując nimi ręczne operacje bazujące na arkuszach kalkulacyjnych.
Firmy tworzą profile klientów, aby pomóc im przedstawiać oferty lub treści, które rezonują z kupującymi. Analizy pomagają marketerom ustalić, którzy potencjalni klienci są obecnie online i jakie produkty mogą ich zainteresować. Ludzie jednak ciągle się zmieniają — podczas gdy profile nie. Chyba że są połączone z systemem analitycznym działającym w czasie rzeczywistym, który aktualizuje profil w oparciu o powiązania nie tylko z wyszukiwaniami i zakupami, ale także z kanałami takimi jak media społecznościowe lub aktywność w sieci, w których można znaleźć informacje na temat zmian w życiu, a nawet zmieniających się opinii. Im więcej danych zostanie wprowadzonych, tym lepsze będą sugestie dotyczące produktów, co przełoży się na zwiększenie sprzedaży.
Dzięki uczeniu maszynowemu można tworzyć analizy w czasie rzeczywistym przy użyciu źródeł danych Big Data takich jak kanały mediów społecznościowych. Może to pomóc firmie monitorować jej branżę. Na przykład posty w mediach społecznościowych mogą zdradzić, że konkurent prowadzi wyprzedaż lub promocję bądź traci dobrą opinię wśród klientów z powodu awarii usługi lub wpadki promocyjnej. Firmy mogą wtedy podjąć działania, aby zareagować na tę sytuację.
Programiści uwielbiają bazę danych MySQL typu open source. Jednak do tej pory, gdy chcieli analizować dane przechowywane w MySQL, musieli kupować dodatkowe bazy danych lub oprogramowanie analityczne i mozolnie przenosić — lub wykonywać operacje ETL (extract, transform and load) — wszystkie te dane transakcyjne do środowiska analitycznego. W związku z tym nie były to już dane w czasie rzeczywistym.
Teraz programiści mogą używać narzędzia Oracle HeatWave MySQL, które pozwala im w prosty sposób korzystać z transakcji i analiz w czasie rzeczywistym w jednej usłudze bazy danych MySQL, dzięki czemu ich zapytania analityczne zawsze mają dostęp do najbardziej aktualnych danych. Mogą korzystać z HeatWave MySQL w usługach Amazon Web Services, Microsoft Azure i Oracle Cloud Infrastructure.
Za pomocą HeatWave MySQL mogą również uzyskać dostęp do innych wbudowanych funkcji HeatWave: HeatWave AutoML i HeatWave GenAI umożliwiają korzystanie ze zintegrowanego i zautomatyzowanego uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji — bez ETL — w usługach w chmurze. HeatWave Lakehouse pozwala im tworzyć aplikacje do przeszukiwania 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.
Jeśli chcesz wykorzystać analizę w czasie rzeczywistym w swojej firmie, za sprawą HeatWave MySQL pożegnasz się z kosztami, złożonością, opóźnieniami i zagrożeniami bezpieczeństwa związanymi z procesami ETL i wieloma środowiskami bazodanowymi, które kiedyś ograniczały Twoje możliwości.
Dowiedz się, jak łatwo dokonać migracji do HeatWave MySQL, lub zapoznaj się z innymi interesującymi tematami dotyczącymi HeatWave.