Cosa sono i dati in tempo reale?

I dati in tempo reale sono resi disponibili per l'uso non appena acquisiti. L'uso di dati in tempo reale è particolarmente evidente nelle tecnologie più recenti che si occupano di fornire dati aggiornati al minuto alle applicazioni di convenienza utilizzate su dispositivi personali o di lavoro.

I dati in tempo reale funzionano secondo il principio di base che non vengono archiviati o conservati in silo. Vengono invece trasmessi direttamente all'utente finale. Questa consegna non significa che i dati raggiungano l'utente istantaneamente. Ci possono essere diversi impedimenti, come una debolezza nell'infrastruttura dei dati o una differenza di larghezza di banda tra il destinatario e il mittente. Ciò che i dati in tempo reale indicano essenzialmente è che i dati non vengono trattenuti quando vengono raccolti.

I dati in tempo reale possono essere utilizzati in molti modi, ad esempio per aiutare i tassisti a capire la situazione del traffico. La fornitura istantanea di dati è utile per un'ampia gamma di progetti analitici e altre attività aziendali che richiedono un accesso rapido e semplice ai dati.

Come funzionano i dati in tempo reale?

I dati in tempo reale facilitano l'analisi dei daticontinua e ultraveloce. Il tempo che intercorre tra la ricezione dei dati, la loro trasmissione e il punto finale è breve. Tuttavia, il processo passa attraverso quattro fasi principali:

1. Acquisizione di dati in streaming:

I dati in streaming in tempo reale vengono acquisiti utilizzando scrapers (processi automatizzati per la raccolta di dati web), raccoglitori (applicazioni che raccolgono e forniscono metadati analizzati), agenti (utilizzati per raccogliere grandi quantità di dati), ascoltatori (programmi che ricevono notifiche di nuovi dati prima che raggiungano il backend) e vengono memorizzati in un database NoSQL (memorizza i dati in modo non tabellare).

Questi database possono essere simili a Cassandra, MongoDB o anche Hive di Hadoop.

2. Elaborazione in flusso dei dati

I dati in streaming vengono poi elaborati in vari modi, ma in ultima analisi si tratta di dividerli, unirli, eseguire calcoli e collegarli a fonti di dati esterne. Un buon sistema di database dovrebbe aiutare in questa fase. Di solito, dopo questa fase, i dati sono pronti per il componente di visualizzazione. Tuttavia, oggi esistono nuove tecnologie che consentono di visualizzare i dati in tempo reale senza dover prima accedere al database.

Fino a poco tempo fa molti comuni framework di elaborazione dei big data non sono stati utilizzati per l'analisi dei dati in tempo reale. Ciò è dovuto all'aumento della domanda di dati in tempo reale, che costringe gli ingegneri del software a creare programmi compatibili con l'analisi dei dati in tempo reale.

3. Visualizzazione dei dati elaborati:

I dati elaborati vengono memorizzati in formati strutturati specifici, spesso JSON o XML, in un database NoSQL. È da questo database che le informazioni vengono lette dal componente di visualizzazione. I sistemi interni di business intelligence (BI) dispongono di una libreria di grafici che abilita il componente di visualizzazione. Il componente di visualizzazione legge i dati dal file di dati strutturati e crea grafici, indicatori o altre forme di visualizzazione che si collegano all'interfaccia.

4. Dalla visualizzazione al pannello di controllo in tempo reale

I dati vengono costantemente aggiornati nel file JSON o XML e la frequenza di aggiornamento è detta intervallo di aggiornamento. La frequenza con cui i dati elaborati vengono prelevati dal client ricevente è nota come intervallo di aggiornamento. Se, ad esempio, un'applicazione di trading azionario utilizza i dati e le visualizzazioni, può attivare alcune regole preimpostate in base a ciò che mostrano i dati in streaming.

L'intero processo avviene in pochi millisecondi ed è stato reso possibile dai progressi della tecnologia dei database, in particolare dei database NoSQL. Gli strumenti di interrogazione abilitano il processo. Gli strumenti di visualizzazione sono cresciuti per soddisfare le crescenti esigenze di una serie di scenari che richiedono dati in tempo reale, supportando un ecosistema in continua evoluzione di analisi in tempo reale per una serie di applicazioni di big data.

5. Scenari in cui i dati in tempo reale sono utili

I dati in tempo reale possono fare la differenza in un'ampia gamma di aziende e nel modo in cui vengono eseguite le loro operazioni. L'impiego di dati in tempo reale cambia radicalmente il modo in cui qualsiasi azienda prende decisioni e si adatta alle variazioni dei dati.

Miglioramento del servizio clienti

Un cliente che chiama una linea telefonica non vuole essere tenuto in attesa. Inoltre, non vuole perdere tempo a ripetere le informazioni sul cliente della chiamata precedente o a passare da un reparto all'altro.

I pannelli di controllo dei dati in tempo reale possono aiutare a selezionare rapidamente un dirigente dell'assistenza clienti inattivo per rispondere alla chiamata, riducendo i tempi di attesa. Il pannello può quindi visualizzare tutte le informazioni relative al cliente, consentendo al dirigente di arrivare più rapidamente al punto e di risolvere il problema. Il sistema può anche capire in tempo reale se è necessaria l'assistenza di un supervisore.

Fornire una panoramica ai dirigenti

I dirigenti sono spesso chiamati a migliorare l'efficienza di un sistema. Il pannello di controllo con i dati in tempo reale offre una panoramica dell'intero sistema funzionante, compresi i colli di bottiglia, i ritardi nei tempi di attesa e il monitoraggio dei volumi. Tutti questi elementi possono essere valutati e utilizzati per migliorare l'efficacia del sistema di lavoro e portarlo a standard più elevati.

Miglioramento dell'efficienza operativa

L'efficienza operativa deve avvenire a più livelli: inventario, spedizione, catena di fornitura, consegna e ricezione. Un'anomalia a qualsiasi livello può rappresentare una grave interruzione. I dati in tempo reale tengono traccia di ogni livello e assicurano che le autorità giuste siano informate quando qualcosa va storto. Un flusso coerente di informazioni evita il rallentamento della produzione, aiuta a gestire i ritardi nell'arrivo dei materiali, evita inutili rifornimenti di materiali e molto altro ancora.

Motivazione dei dipendenti

Con i dati in tempo reale che migliorano i metodi dei dipendenti, i lavoratori sono in grado di apportare le modifiche necessarie in modo molto più semplice e rapido. Ciò contribuisce a migliorare la loro efficienza e a vedere immediatamente i risultati. Inoltre, i pannelli di controllo in tempo reale possono essere interattivi o ludicizzati, rendendo divertente l'interazione con i dipendenti e magari creando un po' di amichevole competizione.

Migliorare le prestazioni dei dipendenti

In ogni organizzazione, ci sono persone con prestazioni elevate e altre che hanno il potenziale per migliorare. Quelli che hanno un potenziale spesso hanno bisogno di un po' di aiuto per raggiungerlo. I dati in tempo reale aiutano i dirigenti a identificare i migliori e coloro che hanno bisogno di aiuto. I migliori possono essere riconosciuti per il loro ottimo lavoro e quelli che hanno bisogno di assistenza possono ricevere la formazione e le risorse necessarie.

Vantaggi dell'analisi dei big data in tempo reale

I vantaggi per un'organizzazione che elabora i dati in tempo reale sono molteplici, tra cui:

• Conoscere gli errori: sapere di un errore in tempo reale può aiutare un'organizzazione ad affrontarlo immediatamente, riducendo così l'impatto sull'azienda. Qualsiasi problema operativo può essere risolto se viene portato immediatamente alla luce, evitando così che le attività rallentino e costino all'azienda.
• Aggiornamenti in tempo reale sulle strategie della concorrenza: sapere cosa sta facendo il vostro concorrente non appena implementa una nuova tattica può darvi il tempo di rielaborare una strategia e possibilmente aiutarvi a rimanere un passo avanti nel gioco.
• Miglioramento drastico del servizio: l'analisi dei dati in tempo reale offre a un'azienda l'opportunità di evolversi rapidamente, generando un tasso di conversione e ricavi molto più elevati. Ad esempio, per le auto connesse a Internet, il proprietario dell'auto può essere avvisato se si scopre che un componente del veicolo non funziona in modo ottimale e può essere riparato prima che causi danni maggiori.
• Rilevamento istantaneo dei crimini informatici: con l'adozione di misure di sicurezza abilitate in tempo reale, si viene a conoscenza di un possibile attacco informatico e si è in grado di adottare misure per contenerlo. In questo modo, il reparto IT dell'organizzazione è in grado di proteggere meglio la sicurezza delle informazioni.
• Risparmio sui costi: il costo iniziale dell'analisi dei dati in tempo reale può essere elevato, ma il ritorno sull'investimento è rapido e consente all'organizzazione di risparmiare molto denaro. Inoltre, riduce l'onere sull'infrastruttura IT dell'azienda, consentendo risposte più rapide e mirate quando e dove sono necessarie.
• Migliori informazioni sulle vendite: con l'analisi in tempo reale, si hanno migliori informazioni sulle vendite, che naturalmente portano a un aumento dei ricavi. Grazie ai dati, le aziende saranno in grado di valutare le vendite in tempo reale, i siti di e-commerce potranno vedere l'andamento di un prodotto e i modelli di acquisto dei clienti aiuteranno l'azienda ad anticipare le esigenze del mercato.

Le sfide dell'analisi dei big data in tempo reale

La realizzazione di dati in tempo reale nelle aziende presenta una serie di sfide. Di seguito ne sono descritte alcune:

Potenza di calcolo specializzata

I sistemi legacy non si prestano bene all'analisi dei dati in tempo reale. Ciò significa che un'azienda dovrà acquistare strumenti più recenti per portare a termine il lavoro. Tuttavia, i risultati e i benefici di cui sopra superano di gran lunga i costi associati all'adozione di nuove tecnologie. Questi aggiornamenti sono comunque necessari, poiché le aziende che non si evolvono rimarranno indietro e non saranno in grado di tenere il passo con i concorrenti che utilizzano con grande efficacia l'analisi dei dati in tempo reale.

Cambiamento nel funzionamento dell'organizzazione

L'uso di dati in tempo reale richiede che un'organizzazione lavori in modo diverso da come è abituata. La maggior parte delle organizzazioni si basa su riunioni di revisione settimanali per essere in grado di gestire qualsiasi problema. Con i dati in tempo reale, le informazioni arrivano ogni pochi minuti, se non secondi. Ciò richiede un approccio specializzato ai processi di lavoro. Quello che una volta era un cambiamento di approccio settimanale, ora può diventare quotidiano, con ripercussioni sulla cultura aziendale. Rendere l'organizzazione incentrata sulle informazioni è il primo passo per dare vita a questo ambiente decisionale in tempo reale e basato sui dati.

I dati in tempo reale possono cambiare radicalmente il modo di lavorare delle aziende. L'approccio alla sua implementazione deve essere sistematico. I benefici possono però essere straordinari, consentendo una crescita e un servizio eccezionale a tutti i soggetti interessati.