12 korzyści z analizy w czasie rzeczywistym dla firm

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

  • Firmy coraz częściej korzystają z analizy w czasie rzeczywistym, ponieważ pozwala ona na szybkie wykorzystanie danych — wtedy, gdy są one najbardziej wartościowe.
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dają firmom możliwość analizowania danych i podejmowania działań na ich podstawie z prędkością i w ilościach, które wcześniej były niemożliwe.
  • Dzięki analizie w czasie rzeczywistym ludzie mogą nie tylko podejmować lepsze decyzje, ale także w pełni zmienić sposób prowadzenia działalności.
  • Szybkość analizy w czasie rzeczywistym sprawia, że nie ma czasu na przenoszenie informacji między bazami danych i oddzielnymi narzędziami analitycznymi.

12 korzyści z analizy w czasie rzeczywistym dla firm

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.

1. Bardziej istotne dane z pulpitów działających w czasie rzeczywistym

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.

Zrzut ekranu z pulpitów działających w czasie rzeczywistym.
Pulpit działający w czasie rzeczywistym umożliwia śledzenie szeregu wskaźników biznesowych w celu szybkiego podejmowania decyzji.

2. Lepszy wgląd w logistykę

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.

3. Zwinne podejmowanie decyzji

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.

4. Mniej problemów operacyjnych

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.

5. Większa skuteczność kampanii reklamowych

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.

6. Lepsze doświadczenie klienta

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.

7. Łatwiejsze dostosowywanie się do zmiennych warunków rynkowych

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.

8. Szybsze wykrywanie problemów związanych z przepływem pracy

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.

9. Większa efektywność kosztowa

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.

10. Rozszerzone możliwości testowania

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.

11. Opracowywanie lepszych profili klientów

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.

12. Śledzenie konkurencji

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.

Wszystkie korzyści płynące z analizy w czasie rzeczywistym w jednym miejscu dzięki Oracle HeatWave MySQL

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 AutoMLHeatWave 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.

Zamów bezpłatne, prowadzone przez ekspertów warsztaty, aby ocenić lub rozpocząć pracę z HeatWave MySQL

Dowiedz się, jak łatwo dokonać migracji do HeatWave MySQL, lub zapoznaj się z innymi interesującymi tematami dotyczącymi HeatWave.