Was sind Echtzeit-Daten?

Echtzeit-Daten werden zur Verwendung zur Verfügung gestellt, sobald sie erfasst wurden. Die Verwendung von Echtzeit-Daten zeigt sich insbesondere in neueren Technologien, die darauf abzielen, minutengenaue Daten an Convenience-Apps bereitzustellen, die auf persönlichen oder arbeitsbezogenen Geräten verwendet werden.

Echtzeit-Daten arbeiten nach dem Grundsatz, dass sie nicht in Silos gespeichert oder aufbewahrt werden. Stattdessen gehen Sie direkt zum Endbenutzer über. Diese Lieferung bedeutet nicht, dass die Daten den Benutzer sofort erreichen. Dies kann mehrere Hindernisse haben, z. B. eine Schwäche der Dateninfrastruktur oder eine unterschiedliche Bandbreite zwischen Empfänger und Sender. Echtzeit-Daten bedeuten im Wesentlichen, dass die Daten bei der Erfassung nicht zurückgehalten werden.

Echtzeit-Daten können auf verschiedene Weise verwendet werden, um beispielsweise Taxifahrern das Verständnis von Verkehrssituationen zu erleichtern. Die sofortige Datenbereitstellung hilft bei einer Vielzahl von Analyseprojekten und anderen Geschäftsaktivitäten, die einen schnellen und einfachen Datenzugriff erfordern.

Wie funktionieren Echtzeit-Daten?

Echtzeit-Daten ermöglichen eine ultraschnelle, kontinuierliche Daten-Analytik. Die Dauer vom Empfang der Daten bis zu ihrer Übertragung bis hin zum Endpunkt ist kurz. Dennoch durchlaufen sie vier große Schritte:

1. Erfassung von Streaming-Daten:

Live-Streaming-Daten werden mithilfe von Scrapern (automatisierter Prozess zur Erfassung von Webdaten), Sammlern (Anwendung, die analysierte Metadaten sammelt und liefert), Agenten (die zum Sammeln großer Datenmengen verwendet werden), Empfangsprogrammen (Programme, die über neue Daten informiert werden, bevor sie das Backend erreichen) erfasst und in einer NoSQL-Datenbank gespeichert (speichert Daten nicht-tabellarisch).

Diese Datenbanken können Cassandra, MongoDB oder sogar Hadoops Hive ähneln.

2. Stream-Verarbeitung von Daten

Streaming-Daten werden dann auf verschiedene Art und Weise verarbeitet. Aber letztendlich müssen sie aufgeteilt, zusammengeführt, Berechnungen durchgeführt und mit externen Datenquellen verbunden werden. Ein gutes Datenbanksystem sollte bei diesem Schritt helfen. In der Regel sind die Daten nach dieser Phase bereit für die Visualisierungskomponente. Jetzt gibt es jedoch neue Technologien, mit denen wir Echtzeit-Daten visualisieren können, ohne zuerst in die Datenbank gehen zu müssen.

Viele gängige Big-Data-Verarbeitungsframeworks wurden bis vor kurzem nicht wirklich für die Echtzeit-Daten-Analytik verwendet. Dies ist auf die gestiegene Nachfrage nach Echtzeit-Daten zurückzuführen, die Softwareingenieure dazu zwingt, Programme mit Echtzeit-Analytik kompatibel zu machen.

3. Visualisierung der verarbeiteten Daten:

Verarbeitete Daten werden in bestimmten strukturierten Formaten gespeichert, oft wie JSON oder XML in einer NoSQL-Datenbank. Aus dieser Datenbank werden die Informationen von der Visualisierungskomponente gelesen. Interne Business-Intelligence-Systeme (BI) werden über eine Charting-Bibliothek verfügen, die die Visualisierungskomponente ermöglicht. Die Visualisierungskomponente liest Daten aus der strukturierten Datendatei und erstellt Diagramme, Messfunktionen oder andere Formen der Visualisierung, die mit der Schnittstelle verbunden sind.

4. Von der Visualisierung zum Echtzeit-Dashboard

Die Daten werden in der JSON- oder XML-Datei ständig aktualisiert, und die Häufigkeit davon wird als Aktualisierungsintervall bezeichnet. Die Häufigkeit, mit der diese verarbeiteten Daten vom Empfänger-Client gezogen werden, wird als Aktualisierungsintervall bezeichnet. Wenn beispielsweise eine Aktienhandelsanwendung die Daten und Visualisierungen verwendet, kann dies einige voreingestellte Regeln auslösen, die auf den Streaming-Daten basieren.

Dieser gesamte Prozess findet in Millisekunden statt und wurde durch Fortschritte in der Datenbanktechnologie, insbesondere NoSQL-Datenbanken, ermöglicht. Abfragetools ermöglichen den Prozess. Visualisierungstools haben sich entwickelt, um die wachsenden Anforderungen einer Reihe von Szenarien zu unterstützen, die Echtzeitdaten erfordern. Sie unterstützen auch ein sich ständig weiterentwickelndes Ökosystem von Echtzeit-Analytik für eine Reihe von Big-Data-Anwendungen.

5. Szenarien, in denen Echtzeit-Daten helfen

Echtzeit-Daten können in einer Vielzahl von Unternehmen und der Art und Weise, wie ihre Abläufe ausgeführt werden, einen Unterschied machen. Die Verwendung von Echtzeit-Daten ändert grundlegend die Art und Weise, wie ein Unternehmen Entscheidungen trifft, und passt sich an Änderungen seiner Daten an.

Verbesserung des Kundenservice

Ein Kunde, der eine Auskunftsstelle anruft, möchte nicht warten müssen. Darüber hinaus möchten sie keine Zeit damit verbringen, ihre Kundeninformationen aus dem vorherigen Anruf zu wiederholen oder wenn sie an Abteilungen weitergegeben werden.

Dashboards mit Echtzeit-Daten können dabei helfen, schnell einen untätigen Kundenbetreuer auszuwählen, der den Anruf entgegennimmt, wodurch die Wartezeit reduziert wird. Das Dashboard kann dann alle zugehörigen Kundeninformationen aufrufen, sodass die Führungskraft notwendige Informationen schneller erhält und bei der Lösung des Problems hilft. Das System kann auch in Echtzeit herausfinden, ob die Unterstützung eines Vorgesetzten erforderlich ist.

Übersichten für Manager

Manager werden häufig dazu aufgefordert, die Effizienz eines Systems zu verbessern. Das Dashboard mit Echtzeit-Daten gibt ihnen einen Überblick über das gesamte funktionierende System, einschließlich Engpässen, Verzögerungen bei der Haltezeit und Volumenverfolgung. All diese Elemente können bewertet und verwendet werden, um die Effizienz des Arbeitssystems zu verbessern und es auf höhere Standards zu bringen.

Verbesserung der betrieblichen Effizienz

Die betriebliche Effizienz muss auf mehreren Ebenen erfolgen: Inventar, Versand, Lieferkette, Lieferung und Empfang. Ein Fehler auf jeder Ebene kann eine massive Störung sein. Echtzeit-Daten verfolgen jede Ebene und stellen sicher, dass die richtigen Behörden informiert werden, wenn etwas schief geht. Ein derart konsistenter Informationsfluss verhindert eine Verlangsamung der Produktion, hilft bei Verzögerungen beim eintreffenden Material, verhindert eine unnötige Nachbeschaffung von Materialien und vieles mehr.

Motivation der Mitarbeiter

Mit der Verbesserung der Mitarbeiter-Methoden durch die Echtzeit-Daten können Mitarbeiter die erforderlichen Änderungen auf viel einfachere und schnellere Weise vornehmen. Das hilft auch dabei, ihre Effizienz zu verbessern und sofort Ergebnisse zu sehen. Darüber hinaus können Echtzeit-Dashboards interaktiv sein oder spielähnliche Elemente aufweisen, sodass es den Mitarbeitern Spaß macht, mit ihnen zu interagieren und möglicherweise einen freundlichen Wettbewerb auszurichten.

Verbesserung der Mitarbeiterleistung

In jeder Organisation gibt es Leistungsträger und solche, die das Potenzial haben, sich zu verbessern. Diejenigen mit Potenzial brauchen oft ein wenig Extrahilfe, um das Ziel zu erreichen. Echtzeit-Daten helfen Managern dabei, Leistungsträger und diejenigen zu identifizieren, die möglicherweise Hilfe benötigen. Die Leistungsträger können für ihre gute Arbeit anerkannt werden, und diejenigen, die Unterstützung benötigen, können mit den Schulungen und Ressourcen versorgt werden, die sie benötigen.

Vorteile von Big Data-Analytik in Echtzeit

Es gibt mehrere Vorteile für ein Unternehmen, das Daten in Echtzeit verarbeitet, darunter:

• Einblicke in Fehler: Das Wissen über einen Fehler in Echtzeit kann einem Unternehmen helfen, sofort damit umzugehen, wodurch die Auswirkungen auf das Unternehmen verringert werden. Jedes betriebliche Problem kann gelöst werden, wenn es sofort gemeldet wird. Dies kann verhindern, dass sich der Betrieb verlangsamt und für das Unternehmen Kosten entstehen.
• Echtzeit-Updates zu Konkurrenz-Strategien: Wenn Sie wissen, was Ihr Konkurrent vorhat, sobald er eine neue Taktik einsetzt, können Sie Zeit haben, um eine neue Strategie zu entwickeln, und möglicherweise dazu beitragen, einen Schritt voraus zu sein.
• Drastische Verbesserung des Service: Die Echtzeit-Daten-Analytik bietet einem Unternehmen die Möglichkeit, sich schnell weiterzuentwickeln, und führt zu einer viel höheren Konversionsrate und einem höheren Umsatz. Bei Fahrzeugen mit Internetanschluss kann beispielsweise der Besitzer des Fahrzeugs benachrichtigt werden, wenn festgestellt wird, dass eine Teil des Fahrzeugs nicht optimal funktioniert, und es kann repariert werden, bevor es größeren Schaden verursacht.
• Sofortige Erkennung von Cyberkriminalität: Mit von Echtzeit-Daten aktivierten Sicherheitsmaßnahmen werden Sie sofort von einem möglichen Cyberangriff informiert und können Maßnahmen ergreifen, um ihn einzudämmen. Auf diese Weise kann die IT-Abteilung Ihres Unternehmens die Informationssicherheit besser schützen.
• Kosteneinsparungen: Die anfänglichen Kosten für Daten-Analytik in Echtzeit mögen hoch sein, aber die Kapitalrendite ist schnell und spart dem Unternehmen viel Geld. Dies entlastet auch die IT-Infrastruktur des Unternehmens und ermöglicht schnellere und gezieltere Reaktionen, wann und wo sie benötigt werden.
• Bessere Verkaufserkenntnisse: Mit Echtzeit-Analytik erhalten Sie bessere Verkaufserkenntnisse, was natürlich zu einem höheren Umsatz führt. Mit den Daten können Unternehmen den Umsatz in Echtzeit bewerten, E-Commerce-Websites können sehen, wie sich ein Produkt entwickelt, und die Kaufmuster der Kunden helfen einem Unternehmen dabei, die Bedürfnisse des Marktes zu antizipieren.

Die Herausforderungen von Big Data-Analytik in Echtzeit

Es gibt eine Reihe von Herausforderungen bei der Realisierung von Echtzeit-Daten im Unternehmen. Einige werden im Folgenden beschrieben:

Spezialisierte Rechenleistung

Ältere Systeme eignen sich schlecht zur Datenanalytik in Echtzeit. Das bedeutet, dass ein Unternehmen neuere Tools kaufen muss, um die Arbeit zu erledigen. Die oben diskutierten Ergebnisse und Vorteile überwiegen jedoch bei weitem die Kosten, die mit der Einführung neuer Technologien verbunden sind. Diese Aktualisierungen sind unabhängig davon erforderlich, da Unternehmen, die sich nicht weiterentwickeln, zurückbleiben und nicht in der Lage sind, mit Konkurrenten Schritt zu halten, die Echtzeit-Daten-Analytik mit großer Wirkung einsetzen.

Änderung der organisatorischen Funktionsweise

Die Verwendung von Echtzeit-Daten erfordert, dass ein Unternehmen anders arbeitet, als es vielleicht üblich ist. Die meisten Organisationen arbeiten an wöchentlichen Überprüfungssitzungen, um alle Probleme lösen zu können. Bei Echtzeit-Daten sehen Sie sich Informationen an, die alle paar Minuten, wenn nicht Sekunden, eingehen. Dies erfordert eine spezielle Herangehensweise an Arbeitsprozesse. Was früher eine wöchentliche Änderung des Ansatzes war, kann jetzt täglich werden und sich auf die Unternehmenskultur auswirken. Die Informationsorientierung Ihres Unternehmens ist der erste Schritt vorwärts, um diese datengesteuerte Entscheidungsumgebung in Echtzeit zu ermöglichen.

Echtzeit-Daten können die Arbeitsweise von Unternehmen dramatisch verändern. Die Umsetzung muss systematisch erfolgen. Die Vorteile können jedoch außergewöhnlich sein und Wachstum und außergewöhnlichen Service für alle Beteiligten ermöglichen.