Was ist Echtzeit-Analytik?

Echtzeit-Analytik bedeutet im Wesentlichen, dass Daten fast sofort nach der Erfassung zur Analyse zur Verfügung gestellt werden. Benutzer können Daten aus einem System in Echtzeit sehen, analysieren und verstehen. Darüber hinaus bietet Echtzeit-Analytik Einblicke für Entscheidungen in Echtzeit. Dadurch können Organisationen Rückschlüsse aus den Daten ziehen und ohne die üblichen Verzögerungen reagieren.

Traditionelle Geschäftsdaten sind historische Daten. Digitale Geschäftsdaten ändern sich in einigen Umgebungen ständig milliardenfach am Tag. sie müssen Daten in Echtzeit sehen, analysieren und darauf reagieren, um ein digitales Unternehmen zu werden. Echtzeit-Technologie ist nicht neu. Seit Jahrzehnten werden handgefertigte Echtzeit-Dashboards für das operative Personal entwickelt. Diese Dashboards erforderten jedoch Monate oder Jahre kundenspezifischer Entwicklung und wurden für Nischengeschäftsbereiche entwickelt, die eine Überwachung und keine Abfrage erforderten.

Echtzeit-Analytik kann eine einzige, gemeinsamen Einblick auf den Betrieb bieten und die Art und Weise, wie Sie Ihr Unternehmen führen, enorm verbessern. Mit Echtzeit-Dashboards können Geschäftsanwender und Mitarbeiter an vorderster Front von kontinuierlicher Intelligenz profitieren. Indem Sie historische und Echtzeitdaten gemeinsam visualisieren und analysieren, können Sie Ihr Wissen darüber verbessern, was in der Vergangenheit passiert ist und im Moment besser auf Bedingungen reagieren.

Echtzeit-Analytik kann das Unternehmen sofort darüber informieren, wann Änderungen auftreten, indem Warnungen für wichtige Probleme festgelegt werden. Anwender können dann das gründlich untersuchen, was gerade passiert, und neue Muster in den Echtzeitdaten analysieren, um hochwertige Erkenntnisse und Chancen zu erhalten.

On-Demand- im Vergleich zur kontinuierlichen Echtzeit-Analytik

Es gibt zwei Arten von Echtzeit-Analytik, wie nachfolgend beschrieben wird. Beide sind in verschiedenen Situationen wertvoll und können gleichzeitig vom Unternehmen genutzt werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

• On-Demand-Echtzeit-Analytik: On-Demand-Echtzeit-Analytik erfordert, dass ein Benutzer oder ein System eine Abfrage der Daten anfordert, damit die Analyse stattfindet und die Ergebnisse an den Benutzer oder das System zurückgegeben werden. Dies wird als Abruf-Ansatz bezeichnet, da die Daten zur Beantwortung einer bestimmten Frage in diesem Moment abgerufen werden.
• Kontinuierliche Echtzeit-Analytik: Kontinuierliche Echtzeit-Analytik erfordert keine Abfrage-Anforderung. Stattdessen lösen bestimmte Ereignisse auf proaktivere und fortlaufende Weise Warnungen an Benutzer oder Systemantworten aus. Dies wird als Push-Ansatz bezeichnet, da die Analyse ständig im Hintergrund läuft und dann in Abständen, die im Voraus festgelegt wurden, an die Organisation weitergeleitet wird.

Was sind die Vorteile der echtzeit-Analytik?

Die meisten BI- und Analysedaten werden monatlich, wöchentlich oder täglich analysiert. Derzeit werden jedoch Daten generiert, und Organisationen müssen in der Lage sein, sie zu analysieren und in Echtzeit darauf zu reagieren. Unternehmen müssen schnell auf häufige Änderungen reagieren, um von Echtzeit-Möglichkeiten profitieren zu können.

• Schnellere Erkenntnisse: Der Hauptvorteil von Echtzeit-Analytik ist natürlich die Geschwindigkeit. Sie beschleunigt die Zeit bis zur Erkenntnis und lässt Unternehmen schneller arbeiten, um notwendige Änderungen an Systemen vorzunehmen oder auf alle erkannten kritischen Informationen zu reagieren. Dies kann Organisationen dabei helfen, potenzielle Probleme nicht nur zu kennzeichnen und Risiken zu mindern, sondern auch Chancen zu nutzen, wenn sie wichtig sind.
• Kundenerlebnis: Echtzeit-Analytik können Unternehmen dabei helfen, Probleme vorherzusehen und den Betrieb zu rationalisieren, um das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Anpassungen im Handumdrehen beeinflussen die Kundeninteraktionen erheblich und können dazu beitragen, das durchgehende Erlebnis zu verbessern.
• Operative Exzellenz: Mit der Echtzeit-Analytik können Unternehmen sich einen klaren Überblick über das Geschäft verschaffen und verstehen, was getan werden muss, um potenzielle betriebliche Probleme anzugehen. Dadurch können Benutzer auch verstehen, welche Ressourcen verfügbar sind, um diese Änderungen vorzunehmen.
• Besseres Verständnis: Wenn gründlichere Analysen erforderlich sind, um eine Geschäftsentscheidung zu treffen, können Echtzeitanalysen dabei helfen, Echtzeit- und historische Daten zu vergleichen, um die Entscheidung zu beeinflussen.

Erforderliche Funktionen für Echtzeit-Analytik

• Kontinuierliche Abfrage-Engine: Für die Echtzeit-Analytik benötigen Unternehmen eine kontinuierliche Abfrage-Engine, die ultraschnelle Streaming-Daten verarbeiten kann. Diese Engine sollte laufend Live-Echtzeit-Daten zur Analyse an das Unternehmen weitergeben. Darüber hinaus sollte sie Ad-hoc-Datenabfragen und Live-Datentabellen ermöglichen.
• Selfservice-Analytik: Echtzeit-Analytik sollte ein Selfservice sein, damit Geschäftsanwender problemlos auf Live-Daten zugreifen und mit ihnen interagieren können, ohne dass ein Datenexperte benötigt wird. Indem Unternehmen jedem im gesamten Unternehmen die Möglichkeit geben, Echtzeit- und historische Daten in Analysen zu kombinieren, können Unternehmen jeder Entscheidung einen Kontext hinzufügen.
• Data Wrangling: Durch die Nutzung von Inline-Data Wrangling können Unternehmen bei Echtzeit-Daten einfach sein Data Wrangling, eine Bereinigung, Transformation und Aggregation in Echtzeit durchführen.
• IoT und Big Streaming-Daten: Echtzeit-Analytik-Lösungen müssen entwickelt werden, um große, komplexe Daten zu verarbeiten, damit Unternehmen kontinuierliche Streaming-Abfragen über IoT und große Datenquellen durchführen können.
• Business-Warnmeldungen: Systeme sollten in der Lage sein, automatisierte Warnungen und Benachrichtigungen an Benutzer basierend auf wichtigen Geschäftsereignissen zu senden. Dies ermöglicht unverzügliche Aktionen, die die Verarbeitung von Echtzeitdaten verfolgen.

Was sind einige Beispiele für Echtzeit-Analytik?

Echtzeit-Analytik kann für viele Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen von Vorteil sein. Für die Finanzbranche kann Echtzeit-Analytik Big Data in Echtzeit analysieren, um wichtige Handelsentscheidungen zu treffen. Für jede Unternehmenswebsite können Entwickler Echtzeit-Analytik verwenden, um Benachrichtigungen zu erhalten, wenn die Leistung des Seitenaufbaus unter die festgelegten Standards fällt. Für die Fertigung können Unternehmen Maschinendaten in Echtzeit analysieren und überwachen, um mögliche Fehlfunktionen zu erkennen und Maschinenausfallzeiten zu reduzieren. Und für Produktveröffentlichungen möchten Unternehmen möglicherweise Echtzeit-Analytik verwenden, um die Reaktion auf eine neue Produktversion zu bewerten, das aktuelle Benutzerverhalten zu verfolgen und Anpassungen zur Verbesserung des Empfangs vorzunehmen.

• Marketingoperationen: Traditionelle Business Intelligence (BI)-Lösungen können das Kundenverhalten nur basierend auf der Geschichte vorhersagen. Echtzeit-Analytik passt die Kundenbindung an, basierend auf dem, was der Kunde gerade tut.
• Industrieller IoT-Betrieb: Betriebliche Probleme werden mit traditionellem BI basierend auf historischen Daten mit überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen (ML) prognostiziert. Echtzeit-Analytik passt den Betrieb basierend auf Live-Bedingungen und dynamischem Lernen an.
• Sicherheitsabläufe: Sicherheit mit traditionellem BI basiert die Forensik auf historische Daten. Echtzeit-Analyse analysiert und stoppt Sicherheitsverletzungen, bevor sie in Echtzeit auftreten.
• Finanzgeschäfte: Finanzprognosen, die auf historischen Daten basieren, sind alles, was traditionelles BI anbieten kann. Echtzeit-Analytik bietet die Möglichkeit, Preise und Anreize auf der Grundlage von Rundumblicken des Betriebs im laufenden Betrieb zu optimieren.

Anwendungsszenarien der Echtzeit-Analytik-Branche

Wann immer es notwendig ist, schnell auf häufige Änderungen zu reagieren und/oder Echtzeit- und statische/historische Daten zu vergleichen, ermöglicht Echtzeit-Analytik eine bessere Entscheidungsfindung in mehreren Branchen.

• Fertigung: Hightech-Ertragsoptimierung
• Logistik: Nachverfolgung in Echtzeit
• Einzelhandel: Kontinuierliche Live-Verkaufsaktivitäten für Spitzenverkaufszeiten (Black Friday, Cyber Monday), Bestandsverwaltung, Sentiment-Analyse und Warnhinweise
• Energie: Betrieb und Wartung von Windkraftanlagen, Öl- und Gasbohrungen und Pumpen, Prädiktive Analytik
• Transport: Betrieb, Wartung und Planung des Bodenpersonals am Flughafen
• Finanzen: Betrugserkennung
• Kapitalmärkte: Kontrolle und Überwachung des Handelsflusses, Devisenliquiditätsanalyse, Risikomanagement, Gewinn- und Verlust-Management
• Branchenübergreifend: Überwachung der IT-Infrastruktur