Qu'est-ce que l'analyse en temps réel ?

L'analyse en temps réel signifie essentiellement que les données sont fournies pour analyse presque immédiatement après leur collecte. Les utilisateurs peuvent voir, analyser et comprendre les données d'un système en temps réel. En outre, l'analyse en temps réel fournit des informations permettant de prendre des décisions en temps réel. Les organisations peuvent ainsi tirer des conclusions à partir des données et réagir sans les délais habituels.

Diagramme d'analyse en temps réel

Les données commerciales traditionnelles sont des données historiques. Les données commerciales numériques changent constamment, et dans certains environnements des milliards de fois par jour. Pour devenir une entreprise numérique, vous devez voir, analyser et agir sur les données en temps réel. La technologie en temps réel n'est pas nouvelle. Pendant des décennies, des tableaux de bord en temps réel fabriqués à la main ont été créés pour le personnel opérationnel. Mais ces tableaux de bord nécessitaient des mois ou des années de développement personnalisé et étaient conçus pour des secteurs d'activité de niche qui nécessitaient une surveillance, et non une exploration.

Les analyses en temps réel peuvent fournir une vue unique et commune des opérations et améliorer considérablement la façon dont vous gérez votre entreprise. Les tableaux de bord en temps réel permettent aux utilisateurs professionnels et au personnel de première ligne de bénéficier d'une intelligence continue. En visualisant et en analysant ensemble les données historiques et les données en temps réel, vous pouvez améliorer votre connaissance de ce qui s'est passé dans le passé et mieux répondre aux conditions du moment.

L'analyse en temps réel peut permettre à l'entreprise d'être informée instantanément des changements qui surviennent en définissant des alertes pour les problèmes clés. Les utilisateurs peuvent ensuite approfondir ce qui se passe à ce moment précis et analyser les modèles émergents dans les données en temps réel pour trouver des informations et des opportunités de grande valeur.

Analytique en temps réel à la demande ou en continu

Il existe deux types d'analyse en temps réel, comme indiqué ci-dessous. Les deux sont utiles dans différentes situations et peuvent être utilisées simultanément par l'entreprise pour améliorer la prise de décision.

  • Analyse en temps réel à la demande : l'analyse en temps réel à la demande exige qu'un utilisateur ou un système fasse une requête de données pour que l'analyse ait lieu et que les résultats soient renvoyés à l'utilisateur ou au système. Il s'agit d'une approche « pull », car les données sont extraites pour répondre à une question spécifique à ce moment précis.
  • Analyse continue en temps réel : l'analyse continue en temps réel ne nécessite pas de requête. Au lieu de cela, certains événements déclenchent des alertes aux utilisateurs ou des réponses du système d'une manière plus proactive et continue. C'est ce qu'on appelle une approche « push », car l'analyse est constamment exécutée en arrière-plan, puis transmise à l'organisation à des intervalles établis à l'avance.
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Quels sont les avantages de l'analyse en temps réel ?

La plupart des données de BI et d'analyse sont analysées mensuellement, hebdomadairement ou quotidiennement. Mais des données sont générées en ce moment même, et les organisations doivent être en mesure de les analyser et d'agir sur elles en temps réel. Les entreprises doivent réagir rapidement aux changements fréquents afin de bénéficier d'opportunités en temps réel.

  • Rapidité d'accès aux informations : le principal avantage de l'analyse en temps réel est bien sûr la rapidité. Elle accélère le temps de compréhension et permet aux entreprises de travailler plus rapidement pour apporter les changements nécessaires aux systèmes ou pour agir sur toute information critique découverte. Les organisations peuvent ainsi non seulement signaler les problèmes potentiels et atténuer les risques, mais aussi saisir les opportunités lorsqu'elles sont importantes.
  • Expérience client : l'analyse en temps réel peut aider les entreprises à anticiper les problèmes et à rationaliser les opérations pour améliorer l'expérience client globale. Ces ajustements à la volée influencent grandement les interactions avec les clients et peuvent contribuer à améliorer l'expérience de bout en bout.
  • Excellence opérationnelle : l'analyse en temps réel permet aux organisations d'avoir une vision claire de l'activité et de comprendre ce qu'il faut faire pour résoudre les problèmes opérationnels potentiels. Elle permet également aux utilisateurs de comprendre quelles ressources sont disponibles pour effectuer ces changements.
  • Une compréhension plus approfondie : lorsqu'une analyse plus approfondie est nécessaire pour prendre une décision commerciale, l'analyse en temps réel peut aider à comparer les données en temps réel et les données historiques pour éclairer la décision.

Capacités requises pour l'analyse en temps réel

  • Moteur d'interrogation en continu : pour l'analyse en temps réel, les entreprises ont besoin d'un moteur d'interrogation en continu, capable de traiter des données ultra-rapides. Ce moteur doit continuellement transmettre des données en direct et en temps réel à l'entreprise pour analyse. En outre, il doit permettre des requêtes de données ad hoc et des tableaux de données en direct.
  • Analyse en libre-service : l'analyse en temps réel doit être en libre-service afin que les utilisateurs professionnels puissent facilement accéder aux données en direct et interagir avec elles sans avoir besoin d'un expert en données. En permettant à tous les membres de l'entreprise de combiner les données historiques et en temps réel dans les analyses, les entreprises peuvent ajouter du contexte à chaque décision.
  • Data Wrangling : en tirant parti du data wrangling en ligne, les entreprises peuvent facilement traiter, nettoyer, transformer et agréger des données en temps réel.
  • IoT et Big Streaming Data : les solutions d'analyse en temps réel doivent être construites pour traiter des données volumineuses et complexes afin que les entreprises puissent effectuer des flux de requêtes en continu sur les sources IoT et big data.
  • Alertes commerciales : les systèmes doivent être capables d'envoyer des alertes et des notifications automatisées aux utilisateurs en fonction d'événements commerciaux clés. Cela permettra de prendre des mesures instantanées à la suite du traitement des données en temps réel.
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Quels sont les exemples d'analyse en temps réel ?

L'analyse en temps réel peut être bénéfique pour de nombreuses entreprises dans un large éventail de secteurs. Dans le secteur financier, l'analyse en temps réel permet d'analyser les big data en temps réel afin de prendre d'importantes décisions commerciales. Pour tout site Web d'entreprise, les développeurs peuvent utiliser l'analyse en temps réel pour recevoir des notifications si les performances de chargement des pages sont inférieures aux normes établies. Dans le secteur de la fabrication, les entreprises peuvent analyser et surveiller les données des machines en temps réel pour détecter tout dysfonctionnement potentiel et réduire les temps d'arrêt des machines. Et pour les sorties de produits, les entreprises peuvent vouloir utiliser l'analyse en temps réel pour évaluer la réponse à une nouvelle sortie de produit, en suivant le comportement actuel des utilisateurs et en faisant des ajustements pour en améliorer la réception.

  • Opérations de marketing : Les solutions traditionnelles de business intelligence (BI) ne peuvent que prédire le comportement des clients sur la base de l'historique. Les analyses en temps réel ajustent l'engagement du client en fonction de ce qu'il fait au moment même.
  • Opérations IoT industrielles : les problèmes opérationnels sont prédits avec la BI traditionnelle sur la base de données historiques en utilisant le machine learning (ML) supervisé et non supervisé. Les analyses en temps réel ajustent les opérations en fonction des conditions en direct et de l'apprentissage dynamique.
  • Opérations de sécurité : la sécurité, avec la BI traditionnelle, fonde l'analyse scientifique sur des données historiques. L'analyse en temps réel permet d'analyser et de stopper les failles de sécurité avant qu'elles ne se produisent en temps réel.
  • Opérations financières : la BI traditionnelle ne peut offrir que des prévisions financières basées sur les données historiques. L'analyse en temps réel offre la possibilité d'optimiser les prix et les incitations à la volée en se basant sur une vue des opérations à 360 degrés.

Cas d'utilisation de l'industrie de l'analyse en temps réel

Lorsqu'il est nécessaire de réagir rapidement à des changements fréquents ou de comparer des données en temps réel et des données statiques ou historiques, l'analyse en temps réel permet de prendre de meilleures décisions dans de nombreux secteurs.

  • Fabrication : optimisation du rendement des produits de haute technologie
  • La logistique : suivi et traçabilité en temps réel
  • Commerce de détail : opérations de vente en direct et en continu pour les périodes de pointe (Black Friday, Cyber Monday), gestion des stocks, analyse des sentiments et alertes
  • Énergie : exploitation et maintenance d'éoliennes, forage et pompage de pétrole et de gaz, analyse prédictive
  • Transport : opérations, service et programmation du personnel au sol de l'aéroport
  • Finance :détection des fraudes
  • Marchés des capitaux : suivi et surveillance des flux commerciaux, analyse de la liquidité du marché des changes, gestion des risques, gestion du P&L
  • Trans-sectoriel : surveillance des infrastructures informatiques