Analiza în timp real definită

Majoritatea dintre noi interacționăm în mod regulat cu analiza în timp real, chiar dacă nu suntem conștienți de acest lucru. Acest tip de analiză funcționează în fundal pentru a ajuta la alegerea traseului pentru un șofer care ne livrează pachetul, pentru a căuta indicii de fraudă la achizițiile cu cardul de credit și pentru a ajuta companiile de utilități să mențină lumina aprinsă prin întreținerea proactivă a echipamentelor de generare a energiei.

Și, deși nu toate afacerile trebuie să acționeze asupra datelor în doar câteva milisecunde, analiza în timp real continuă să se îmbunătățească, făcând tehnologia și avantajele de business pe care le aduce posibile pentru mult mai multe organizații. Acest lucru schimbă modul în care privim analiza; în loc să ne uităm în urmă la ce s-a întâmplat și cum să aducem îmbunătățiri data viitoare, analiza în timp real este un instrument de decizie operațională de la un moment la altul.

Ce este analiza în timp real?

Analiza în timp real preia datele în momentul în care sunt generate – fie că este vorba de un clic pe un site web, de un comentariu pe social media, de o tranzacție sau de un senzor – și le introduce într-un sistem pentru analiză și acțiune imediată. Analizele în timp real din unele procese de business operează în milisecunde pentru a extrage date din mai multe surse și a le introduce într-un sistem unde sunt organizate și analizate, iar apoi fie un sistem automatizat acționează asupra lor, fie sunt comunicate oamenilor prin grafice, text sau voce. Acesta este modul în care vânzătorii de bilete ajustează prețurile în funcție de cerere, modul în care o companie aeriană actualizează starea unui zbor sau modul în care o bancă vă anunță imediat când există o taxă care nu este pe placul algoritmului său de inteligență artificială.

Sistemele de analiză a datelor în timp real pot utiliza surse de date structurate și nestructurate. Datele structurate provin în formate previzibile și coerente din surse precum aplicațiile de business. Datele nestructurate, numite uneori Big Data, necesită procesare suplimentară și provin din surse care includ site-uri de social media, documente text și videoclipuri. Sistemele de analiză a datelor pot combina aceste două tipuri de surse de date pentru o analiză mai bogată și apoi pot prezenta rezultatele în moduri pe care oamenii le pot înțelege cu ușurință și pe baza cărora pot acționa.

Tehnologiile care permit analiza în timp real includ baze de date și lacuri de date, algoritmi de învățare automată (ML), instrumente de integrare a datelor, limbaje de programare, registre pentru data science și diverse proiecte open source. Combinate cu învățarea automată, sistemele de analiză în timp real pot face mai mult decât să ajute la procesul decizional pe moment – ele pot, de asemenea, să caute tendințe, blocaje sau oportunități de business ascunse în datele operaționale.

Concluzii cheie

• Analizele în timp real pot crea un avantaj competitiv, ajutând o organizație să acționeze în funcție de schimbările din mediul său de business pe măsură ce acestea au loc.
• Analizele în timp real necesită o arhitectură IT concepută pentru transmiterea imediată a datelor într-un sistem în care datele pot fi interogate. În mod ideal, un astfel de sistem include și capacități de învățare automată pentru a îmbunătăți și accelera procesul decizional.
• Cazurile de utilizare a analizelor în timp real apar și se extind în aproape fiecare domeniu.
• Există diferite instrumente și opțiuni arhitecturale care permit analiza în timp real.

Analiza în timp real explicată

Analiza în timp real este o formă de analiză a datelor, care câștigă tot mai multă popularitate în rândul business-urilor digitale inteligente. Este o extensie a analizei tradiționale a datelor și utilizează multe dintre aceleași seturi de competențe. Analiza tradițională, adesea numită analiza batch, este un proces mai lent în care cantități mari de date stocate sunt pregătite și apoi trimise către o platformă de analiză pentru a genera grafice sau diagrame într-un dashboard. Datele pot exista de câteva ore, zile, săptămâni sau chiar luni și sunt utilizate pentru a crea o imagine a ceea ce s-a întâmplat în trecut. Aceasta a fost, și rămâne, o resursă esențială pentru a ghida deciziile viitoare.

Spre deosebire de analiza tradițională a datelor, analiza în timp real se referă la ceea ce se întâmplă acum. În loc să stocheze datele și apoi să le mute periodic într-un sistem de analiză folosind un proces tehnic complex numit extragere, transformare și încărcare (ETL), analiza în timp real introduce imediat datele în sistem pentru analiză și acțiune – adesea la doar câteva milisecunde după ce au fost create. Este ușor de înțeles de ce acest lucru poate fi uneori numit analiză de streaming.

Multe organizații trec de la procesarea batch la procesarea în timp real și de la arhitecturi bazate pe cereri la arhitecturi bazate pe evenimente care permit o mai mare automatizare.

Multe arhitecturi de gestionare a datelor pot susține analiza în timp real, dar una care câștigă din ce în ce mai multă popularitate datorită simplității sale este numită analiză în baza de date. Acest lucru permite analiștilor să execute analize acolo unde sunt stocate datele, mai degrabă decât să facă pasul suplimentar, care consumă mult timp, de a extrage, transforma și încărca seturi mari de date într-o bază de date analitică separată. Analiștii de la Forrester au denumit acest model de analiză în baza de date o platformă „translitică” – care combină funcțiile tranzacționale și analitice – și poate facilita menținerea integrității datelor și efectuarea de analize la scară largă.

Beneficii în timp real ale analizelor

În magazinele de vânzare cu amănuntul care prezic cererea, în agențiile de marketing care accelerează deciziile de targetare în milisecunde și în multe alte organizații, oamenii consideră că informațiile în timp real ale analizei în timp real sunt un instrument valoros pentru procesul decizional sau automatizarea măsurilor.

1. Luați decizii mai rapide bazate pe date

Analizele în timp real oferă business-urilor informațiile de care au nevoie pentru a acționa pe moment, fie că este vorba de schimbarea rutelor de condus, de reacția la o problemă de producție, de modificarea unei campanii de marketing sau de actualizarea unui partener din lanțul de aprovizionare.

2. Îmbunătățiți experiența clientului

Informațiile în timp real despre comenzile sau cererile de servicii ale unui client oferă clienților o experiență mai fluidă și mai personalizată.

3. Obțineți un avantaj competitiv

Companiile pot ajusta prețurile, pot modifica ofertele sau pot actualiza disponibilitatea produselor în timp real, pentru a îmbunătăți eficiența și veniturile în moduri pe care un concurent mai puțin competent din punct de vedere digital nu le poate face.

4. Identificați oportunitățile de creștere

Analizele în timp real îi pot ajuta pe agenții de marketing să identifice tendințele pe măsură ce se desfășoară. Utilizând analize care combină diverși factori, cum ar fi vânzările și sentimentele mediilor de socializare, tehnologia poate ajusta mesajele sau chiar poate sugera modificări ale produselor, pentru a valorifica tendința anterioară concurenței.

Provocările implementării analizei în timp real

Crearea unei infrastructuri de date integrate și scalabile, necesară pentru analizele în timp real, a presupus de obicei planificare, expertiză și fonduri. Un factor cheie care stă la baza multora dintre provocările legate de analiza în timp real este asamblarea unei arhitecturi care să fie suficient de puternică și eficientă pentru a permite colectarea, integrarea și analiza datelor în timp real. Cu toate acestea, arhitecturile complexe pot duce la perioade de inactivitate și bătăi de cap pentru ingineri și, eventual, la scăderea adopției dacă serviciul nu este fiabil. Mai jos sunt prezentați trei pași pentru a ajuta la depășirea provocărilor.

1. Identificarea surselor de date

Una dintre primele provocări ale implementării analizei în timp real este contabilizarea tuturor surselor de date implicate. De exemplu, o aplicație de vânzare cu amănuntul extrage date de la furnizorii de produse și le transmite software-ului de contabilitate financiară și aplicațiilor de servicii pentru clienți. Sursele potrivite pentru o inițiativă de analiză în timp real pot fi atât din interiorul, cât și din exteriorul business-ului și pot include date structurate sau nestructurate. Echipele IT pot utiliza multe instrumente pentru a localiza și cataloga sursele de date.

2. Integrarea mai multor sisteme

Odată ce o echipă a identificat sursele de date, datele trebuie integrate într-un flux de date care poate fi utilizat de sistemul de analiză. Acest pas necesită adesea o platformă de integrare care să furnizeze API-urile și conectorii pre-construiți necesari pentru preluarea datelor din surse multiple.

3. Dezvoltarea unei arhitecturi scalabile

Deoarece analiza în timp real se bazează pe surse de date care se modifică în funcție de activitatea de business, volumele de date pot fi imprevizibile. Resursele de calcul alocate analizei în timp real trebuie fie să fie prevăzute pentru cel mai înalt caz de utilizare posibil, fie să fie construite pe un serviciu cloud care poate crește și scădea pentru a răspunde nevoilor în schimbare.

Date analitice în timp real: Structurate vs. nestructurate

Atât datele structurate, cât și cele nestructurate pot fi utilizate într-un sistem de analiză în timp real. De fapt, combinarea celor două în vederea analizei și pentru a crea rapid o imagine mai clară pentru business, este ceea ce conferă atât de multă valoare multor sisteme în timp real. Aceste două tipuri de date sunt diferite exact așa cum sugerează numele lor: Datele structurate provin în formate coerente și previzibile din surse precum aplicațiile de business, ceea ce le face mai ușor de introdus într-o bază de date relațională. Datele nestructurate nu au o formatare previzibilă; acestea sunt extrase din surse precum fluxuri de social media, formulare de comentarii ale clienților, documente text sau videoclipuri și apoi formatate pentru a fi utilizate în sistemul de analiză în timp real.

Cele mai bune practici pentru utilizarea datelor analitice în timp real

Un proces de analiză a datelor în timp real se bazează pe calitatea practicilor generale de gestionare a datelor ale unei organizații. Software-ul de gestionare a datelor pentru întreprinderi ar trebui să includă capacitatea de a se extinde rapid, de a integra date din mai multe surse, de a asigura calitatea datelor și o guvernanță puternică și, desigur, de a acorda prioritate securității datelor. Mai jos sunt prezentate cele mai bune practici de luat în considerare.

1. Identificați cerințele privind datele

Mai întâi puneți-vă întrebarea: Pentru cine este acest motor de analiză în timp real? Este puțin probabil să se aplice la nivelul întregii companii, deci trebuie să evaluați dacă va fi utilizat de un întreg departament sau doar de anumiți utilizatori din cadrul acestuia. Existența unui set de obiective clare și bine definite va ajuta la această evaluare. Rezolvarea acestui aspect va conduce la identificarea surselor de date din interiorul și din afara companiei pe care va trebui să le accesați. O altă întrebare care trebuie formulată în acest proces: Ați fi mai ambițios cu aceste obiective dacă ați avea mai multe date sau date mai bune?

2. Dezvoltați o arhitectură eficientă

Reduceți la minimum numărul de mutări sau de treceri ale datelor printr-un proces ETL. Procesele ETL pot crea latență și pot crește riscurile de securitate a datelor și de conformitate, deoarece datele se deplasează între depozitele de date. O tendință actuală este de a utiliza analiza în baza de date, unde prelucrarea datelor este efectuată în cadrul unei baze de date tranzacționale pentru a evita mutarea seturilor mari de date într-o bază de date analitică separată.

3. Înțelegeți toate sursele dvs. de date

Conform unui studiu recent, chiar și o companie de dimensiuni medii utilizează în medie 20 de produse SaaS plătite. Adăugați acest aspect la software-ul de la sediu și la alte surse de date terțe sau nestructurate și aveți o mulțime de opțiuni. Identificați-le pe cele de care va avea nevoie inițiativa dvs. de analiză în timp real.

4. Utilizați algoritmi de învățare automată

Diferitele modele de învățare automată dezvăluie diferite tipuri de informații în funcție de modul în care privesc datele. Modelele ML pot fi antrenate pentru sarcini de regresie sau clasificare, detectarea anomaliilor sau în alte scopuri. Pe lângă obținerea de informații în timp real, învățarea automată poate ajuta la detectarea tendințelor, la luarea unor decizii mai rapide și la automatizarea acțiunilor sau recomandărilor.

5. Căutați instrumentele de date potrivite

Instrumentele de date potrivite vă pot ajuta să compuneți un sistem de analiză în timp real. Dacă utilizați procese ETL, veți avea nevoie de instrumente pentru a extrage datele, a curăța și a transforma seturile de date și a le transfera în sistemele corespunzătoare.

6. Monitorizați performanța

Există două moduri de a privi monitorizarea performanței analizei în timp real. Unul este pur uman – pentru a stabili relații cu oameni din business care pot raporta cum funcționează pe teren. Funcționează mai ușor producția sau primesc clienții informațiile automatizate de care au nevoie? A doua modalitate este monitorizarea proceselor de date pentru a identifica tendințele negative și blocajele și pentru a putea reacționa.

7. Reacționați rapid la schimbările de mediu

Un sistem de analiză în timp real poate avea multe surse de date și dependențe. Când o schimbare în mediul de business aduce o modificare la una dintre aceste intrări, asigurați-vă că sistemul dvs. de analiză în timp real și angajații care îl utilizează au o modalitate de a observa problema și un proces de remediere a acesteia.

Exemplu de analiză în timp real

Tetris.co, cu sediul în Brazilia, arată cum poate beneficia un business dacă oferă factorilor de decizie acces direct la analize în timp real. Compania reunește date din mai multe surse media într-o bază de date MySQL și utilizează analize în timp real pentru a înțelege cum funcționează investițiile în publicitate. Compania a obținut viteza necesară software-ului său prin trecerea la HeatWave MySQL, unde au putut rula tranzacții și sarcini de lucru analitice în timp real direct dintr-o bază de date MySQL, eliminând necesitatea deplasării datelor și a integrării cu o bază de date analitice separată. Sistemul de înaltă performanță a ajutat analiștii din prima linie să înțeleagă mai rapid tendințele și să îmbunătățească rezultatele de marketing prin transferarea investițiilor de pe platformele publicitare neperformante pe canale mai performante.

Cum să alegeți soluția corectă de analiză în timp real

Multe abilități și instrumente pot ajuta la crearea unui sistem de analiză în timp real care să producă rezultate pentru organizația dumneavoastră. Acestea includ instrumente pentru modelarea datelor, calitatea datelor și vizualizarea datelor. Un bun punct de plecare este să luați în considerare software-ul și competențele dvs. actuale. De exemplu, o organizație care utilizează MySQL Database pentru tranzacții ar putea opta pur și simplu pentru o versiune bazată pe cloud care oferă analiză în baza de date plus învățare automată în baza de date, eliminând necesitatea de a extrage, transforma și încărca date în sisteme separate de analiză și învățare automată.

Transmiteți mai rapid datele corecte către persoanele potrivite cu HeatWave MySQL

Dacă organizația dumneavoastră are nevoie de avantajele analizei în timp real, HeatWave MySQL oferă o soluție puternică. HeatWave MySQL este un serviciu de baze de date complet gestionat, alimentat de acceleratorul de interogări în memorie HeatWave integrat. Acesta oferă analize în timp real fără complexitatea, latența, riscurile și costurile duplicării ETL.

Cu HeatWave MySQL, puteți accesa o gamă de capabilități HeatWave integrate pentru analiză, învățare automată și AI generativă. HeatWave Lakehouse vă permite să interogați până la o jumătate de petabyte de date din depozitul 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 combinați cu datele din MySQL. HeatWave AutoML și HeatWave GenAI oferă beneficiile învățării automate și integrate a mașinilor și GenAI, fără ETL în serviciile cloud.

Întrebări frecvente privind analiza în timp real

Care este un exemplu de analiză în timp real?

Există multe exemple de analiză în timp real în business. Una dintre companii, FANCOMI, și-a propus să devină cea mai mare rețea de publicitate de marketing de performanță din lume, care permite agenților de publicitate să plătească abia atunci când rezultatul de marketing dorit este atins, în loc de modul tradițional, atunci când anunțurile sunt plasate. Aceasta utilizează analize în timp real pentru a monitoriza și măsura impactul a 20 000 de anunțuri către 2,6 milioane de agenții și site-uri media 24 de ore pe zi.

De ce au nevoie companiile de analize în timp real?

Sistemele digitale, inclusiv senzorii IoT, site-urile și aplicațiile de social media și comerțul cu amănuntul online, combinate cu sistemele din spatele scenei, cum ar fi CRM, ERP și gestionarea capitalului uman (HCM), generează cantități de date fără precedent. Companiile care pot înțelege rapid această avalanșă de date operaționale pentru a vedea schimbările din business-ul lor și pentru a răspunde cu deciziile corecte vor învinge concurența.

Cum îmbunătățește analiza în timp real procesul decizional?

Analiza în timp real utilizează datele în momentul în care acestea sunt create – când sunt cele mai relevante. Organizațiile care nu utilizează analiza în timp real pot lua decizii importante pe baza unor date care sunt deja învechite în momentul în care sunt disponibile pentru analiză.