Cos'è la Real-time Analytics?

Real-time Analytics significa essenzialmente che i dati per l'analisi vengono forniti quasi immediatamente una volta raccolti. Gli utenti possono osservare, analizzare e comprendere i dati di un sistema in tempo reale. Inoltre, la Real-time Analytics fornisce intuizioni per prendere decisioni in tempo reale. Questo consente alle organizzazioni di trarre conclusioni dai dati e reagire senza i soliti ritardi.

I dati aziendali tradizionali sono dati storici. I dati aziendali digitali cambiano costantemente, in alcuni ambienti, miliardi di volte al giorno. Per diventare un'impresa digitale, è necessario osservare, analizzare e agire sui dati in tempo reale. La tecnologia in tempo reale non è nuova. Per decenni, sono stati costruiti pannelli di controllo in tempo reale fatti a mano per il personale operativo. Ma quei pannelli di controllo richiedevano mesi o anni di sviluppo personalizzato ed erano progettati per aree aziendali di nicchia che richiedevano il monitoraggio, non l'esplorazione.

La Real-time Analytics può fornire una visione unica e comune delle operazioni e può migliorare enormemente il modo in cui si gestisce l'azienda. I pannelli di controllo in tempo reale consentono agli utenti aziendali e al personale di prima linea di beneficiare di un'intelligenza continua. Visualizzando e analizzando i dati storici e in tempo reale insieme, è possibile migliorare la conoscenza di ciò che è accaduto in passato e rispondere meglio alle condizioni del momento.

La Real-time Analytics può consentire all'azienda di sapere immediatamente quando si verificano dei cambiamenti, impostando degli avvisi per problemi chiave. Gli utenti possono quindi approfondire ciò che sta accadendo nel momento e analizzare i modelli emergenti nei dati in tempo reale per intuizioni e opportunità di alto valore.

Real-time Analytics su richiesta e continua

Ci sono due tipi di Real-time Analytics, come indicato di seguito. Entrambi sono preziosi in situazioni diverse e possono essere utilizzati contemporaneamente dall'azienda per migliorare il processo decisionale.

• Real-time Analytics su richiesta. La Real-time Analytics in tempo reale su richiesta prevede che un utente o un sistema richieda un'interrogazione dei dati affinché l'analisi abbia luogo e i risultati siano riconsegnati all'utente o al sistema. Questo viene definito un approccio "pull" perché i dati vengono estratti per rispondere a una domanda specifica in quel momento.
• Real-time Analytics continua. La Real-time Analytics continua non prevede una richiesta di interrogazione. Infatti, certi eventi innescano avvisi agli utenti o risposte del sistema in modo più proattivo e continuo. Questo viene definito un approccio "push" perché l'analisi dei dati è costantemente in esecuzione in background e poi inviata all'organizzazione a intervalli che sono stabiliti in anticipo.

Quali sono i vantaggi della Real-time Analytics?

La maggior parte dei dati di BI e di analytics viene analizzata mensilmente, settimanalmente o quotidianamente. Tuttavia, i dati sono generati sul momento e le organizzazioni devono essere in grado di analizzarli e agire su di essi in tempo reale. Le aziende devono rispondere rapidamente a frequenti cambiamenti per sfruttare le opportunità in tempo reale.

• Velocità di comprensione. Il vantaggio principale della Real-time Analytics è ovviamente la velocità. Accelera il tempo di comprensione e permette alle aziende di lavorare più velocemente per apportare le modifiche necessarie ai sistemi o agire su qualsiasi informazione critica scoperta. Questo può aiutare le organizzazioni non solo a segnalare potenziali problemi e mitigare il rischio, ma anche a cogliere le opportunità quando sono importanti.
• Esperienza del cliente. La Real-time Analytics può aiutare le aziende ad anticipare i problemi e a ottimizzare le operazioni per migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Queste regolazioni al volo influenzano notevolmente le interazioni con i clienti e possono aiutare a migliorare l'esperienza end-to-end.
• Eccellenza operativa. La Real-time Analytics consente alle organizzazioni di ottenere una visione chiara dell'attività e di capire cosa deve essere fatto per risolvere potenziali problemi operativi. Permette anche agli utenti di capire quali risorse sono disponibili per apportare quei cambiamenti.
• Comprensione più profonda. Quando c'è bisogno di un'analisi dei dati più approfondita per prendere una decisione aziendale, la real-time analytics può aiutare a confrontare i dati storici con quelli in tempo reale per informare la decisione.

Capacità necessarie per la real-time analytics

• Motore di query continuo. Per la real-time analytics, le organizzazioni hanno bisogno di un motore di query continuo che possa elaborare dati in streaming ultraveloci. Questo motore dovrebbe continuamente inviare i dati in diretta e in tempo reale all'azienda per l'analisi. Inoltre, dovrebbe consentire query di dati ad hoc e tabelle di dati in diretta.
• Analisi dei dati self-service. La real-time analytics dovrebbe essere self-service in modo che gli utenti aziendali possano accedere facilmente ai dati in diretta e interagire con essi senza aver bisogno di un esperto di dati. Consentendo a tutti nell'organizzazione di combinare dati storici e in tempo reale nelle analisi, le aziende possono aggiungere del contesto a ogni decisione.
• Data wrangling. Facendo leva sul wrangling dei dati in linea, le organizzazioni possono analizzare, pulire, trasformare e aggregare facilmente i dati in tempo reale.
• IoT e big streaming data. Le soluzioni di real-time analytics devono essere create per gestire grandi e complessi volumi di dati in modo che le aziende possano eseguire interrogazioni continue e in streaming su fonti di IoT e big data.
• Avvisi aziendali. I sistemi dovrebbero essere in grado di inviare avvisi e notifiche automatiche agli utenti sulla base di eventi aziendali chiave. Questo consentirà azioni istantanee per seguire l'elaborazione di dati in tempo reale.

Quali sono alcuni esempi di real-time analytics?

La real-time analytics può essere vantaggiosa per molte aziende in una vasta gamma di settori. Per l'industria finanziaria, la real-time analytics può analizzare grandi masse di dati in tempo reale per informare importanti decisioni di trading. Per qualsiasi sito web aziendale, gli sviluppatori possono utilizzare la real-time analytics per ricevere notifiche se le prestazioni di caricamento della pagina scendono sotto gli standard stabiliti. Per l'industria manifatturiera, le aziende possono analizzare e monitorare i dati delle macchine in tempo reale per catturare qualsiasi potenziale malfunzionamento e ridurre i tempi di fermo macchina. Infine, per la messa in commercio dei prodotti, le organizzazioni possono dover usare la real-time analytics per valutare la risposta a una nuova versione del prodotto, monitorando il comportamento attuale degli utenti e apportando modifiche per migliorare la ricezione.

• Operazioni di marketing. Le soluzioni tradizionali di business intelligence (BI) possono solo prevedere il comportamento dei clienti in base alla storia. La real-time analytics regola il coinvolgimento del cliente in base a ciò che egli sta facendo in quel momento.
• Operazioni IoT industriali. I problemi operativi sono previsti con la BI tradizionale basata su dati storici utilizzando il machine learning (ML) supervisionato e non supervisionato. La real-time analytics regola le operazioni in base alle condizioni dal vivo e all'apprendimento dinamico.
• Operazioni per la sicurezza. La sicurezza con la BI tradizionale basa le scienze forensi sui dati storici. L'analitica in tempo reale analizza e ferma le violazioni della sicurezza prima che accadano in tempo reale.
• Operazioni finanziarie. Le previsioni finanziarie basate su dati storici sono tutto ciò che la BI tradizionale può offrire. La real-time analytics offre la possibilità di ottimizzare al volo i prezzi e gli incentivi sulla base di visioni a 360 gradi delle operazioni.

Casi d'uso della real-time analytics nell'industria

Ogni volta che è necessario rispondere rapidamente ai frequenti cambiamenti e/o confrontare i dati in tempo reale con quelli statici/storici, la real-time analytics consente un migliore processo decisionale in vari settori.

• Industria manifatturiera: ottimizzazione del rendimento nell'alta tecnologia.
• Logistica: monitoraggio e tracciamento in tempo reale.
• Vendita al dettaglio: operazioni di vendita continua dal vivo per i momenti di picco delle vendite (Black Friday, Cyber Monday), gestione delle scorte, sentiment analysis e avvisi.
• Energia: operazioni e manutenzione delle turbine eoliche, perforazione e pompaggio di petrolio e gas, analisi predittiva.
• Trasporto: operazioni del personale di terra in aeroporto, assistenza e programmazione.
• Finanza: rilevamento delle frodi.
• Mercati dei capitali: monitoraggio e sorveglianza dei flussi commerciali, analisi della liquidità FX, gestione del rischio, gestione profitti e perdite (P&L).
• Livello intersettoriale: monitoraggio delle infrastrutture IT