Cosa sono i dati transazionali?

I dati transazionali sono informazioni acquisite tramite le transazioni. Registrano l'ora della transazione, il luogo in cui è avvenuta, i prezzi di vendita degli articoli acquistati, il metodo di pagamento utilizzato, eventuali sconti e altre quantità e qualità associate alla transazione. I dati transazionali sono di solito acquisiti nel punto vendita.

Diagramma dei dati transazionali

In altre parole, i dati transazionali sono dati generati da varie applicazioni durante l'esecuzione o il supporto dei processi aziendali quotidiani di acquisto e vendita. Esiste una grande e intricata rete di server di punti vendita, software per la sicurezza, bancomat e dati di gateway di pagamento, provenienti da ogni possibile dispositivo utilizzato per effettuare una transazione finanziaria.

Dato il gran numero di punti di contatto, i dati risultanti sono spesso difficili da leggere o contengono elementi aggiuntivi superflui come lettere, simboli o numeri. Un'acquisizione pulita dei dati transazionali è utile per l'esecuzione di analisi a valle, per prevenire costose chiamate all'assistenza clienti o per risalire ai fatti nelle richieste di risarcimento per frode.

Dal punto di vista del processo, ad ogni transazione che si verifica viene assegnato il suo identificatore unico, noto come "trans ID", accompagnato da un elenco di elementi che fanno parte della transazione.

I dati transazionali differiscono dalle altre principali categorie di dati, che sono:

  • Dati analitici: i dati analitici, come suggerisce il nome, nascono da calcoli o analisi eseguite sui dati transazionali.
  • Dati master: i dati master rappresentano gli effettivi e critici oggetti aziendali sui quali vengono eseguite tali transazioni, tenendo conto anche dei parametri sui quali viene condotta l'analisi dei dati.
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Perché i dati transazionali sono molto importanti nella big data analytics

La caratteristica che definisce i dati transazionali è che contengono un aspetto temporale. Questo significa che sono altamente volatili e perdono la loro rilevanza nel tempo. Elaborare e dare rapidamente un senso ai dati transazionali è importante per usarli al fine di mantenere un margine competitivo. I dati transazionali, se usati correttamente, possono essere una fonte chiave di business intelligence.

Per esempio, nella big data analytics, i dati transazionali sono vitali per comprendere il volume delle transazioni di picco, i tassi di ingestione di picco e i tassi di arrivo dei dati di picco.

Da un punto di vista analitico, una transazione è il termine usato per indicare una sequenza di scambio di informazioni e il relativo lavoro, per esempio l'aggiornamento del database. Il tutto viene trattato come un'unità per tutti gli scopi pratici. I dati transazionali, insieme ai dati operativi associati, sono preziosi per la business analytics; le informazioni dettagliate sulle transazioni vengono ritrasmesse negli stessi sistemi operativi centrali per l'ottimizzazione continua dei processi aziendali. Pertanto i dati transazionali sono uno strumento prezioso per aumentare al massimo l'efficienza e l'efficacia delle operazioni aziendali.

Esempi di dati transazionali

I dati transazionali normalmente rientrano nella categoria dei dati strutturati. Alcuni esempi includono:

  • Dati finanziari transazionali: costi di assicurazione e dati sui sinistri, un acquisto o una vendita; depositi o prelievi nel caso di banche
  • Dati logistici transazionali: stato della spedizione, dati dei partner di spedizione
  • Dati transazionali relativi al lavoro: tracciamento delle ore dei dipendenti

In questo contesto, i dati transazionali registrano i dati di riferimento, incluso il tempo per documentare una particolare transazione. Sono registrati come parte delle informazioni e dei sistemi applicativi che automatizzano i processi aziendali chiave di un'organizzazione, come i sistemi di elaborazione delle transazioni online.

A seconda della natura della transazione, i dati vengono raggruppati in dati master con le informazioni associate relative al prodotto e alla fatturazione.

I dati transazionali grezzi possono essere disordinati e devono essere puliti per l'analisi dei dati a valle. A questo scopo sono ora ampiamente disponibili strumenti di arricchimento dei dati.

Chi usa i dati transazionali in un'organizzazione?

In un'organizzazione, il team operativo di tecnologia delle informazioni e il team di data analytics sono i principali amministratori dei dati transazionali. I benefici sono duplici:

  1. Le operazioni informatiche monitorano le transazioni in tempo reale. Usano i dati e i prodotti di streaming per individuare, diagnosticare e risolvere qualsiasi problema di prestazioni che può causare gravi interruzioni del servizio. Ciò fa risparmiare sia tempo sia denaro.
  2. I manager aziendali e gli analisti di dati usano i dati delle transazioni in tempo reale per comprendere il comportamento degli acquirenti e farsi un'idea di come vengono adottati i loro prodotti e servizi. In questo caso, i dati delle transazioni producono informazioni preziose che aiutano a migliorare l'offerta di servizi. I dati delle transazioni servono a fornire esperienze migliori ai clienti, acquisire nuovi affari e aumentare la redditività dell'azienda.
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Sfide nella gestione dei dati transazionali

A volte, i confini tra dati master e transazionali si confondono, specie quando i dati master risultano essere di natura transazionale. Un esempio sarebbe quando viene creato un nuovo record per il nuovo indirizzo di un venditore, invece di modificare il record esistente. Ciò potrebbe essere accidentale o intenzionale. Quest'ultimo caso è rilevante se un'impresa sceglie di conservare tutti gli indirizzi dei suoi fornitori, qualora desideri tracciare e analizzare i movimenti del fornitore.

A questo punto viene il difficile. L'opzione migliore potrebbe essere quella di trattare questo tipo di dati come transazionali e applicare soluzioni transazionali a qualsiasi problema che possa sorgere. Questa è una gestione più efficiente a lungo termine.

L'igiene e l'integrità dei dati transazionali è mantenuta grazie alla caratteristica del database di registrare solo le transazioni completate. Il sistema elimina una transazione che non ha spuntato tutte le caselle appropriate. Questo meccanismo di screening integrato assicura che i dati registrati siano una transazione andata a buon fine o una non riuscita. Questa caratteristica non è priva di sfide; in particolare, a volte è difficile da potenziare.

Oggigiorno la modellazione predittiva è una funzione importante della data analytics, che conferisce agilità alle organizzazioni che la utilizzano. Tuttavia, la modellazione predittiva che fa uso di dati transazionali presenta problemi in determinate circostanze, in particolare se la qualità dei dati non è all'altezza. Fra le altre cose, ha anche un impatto sulla coorte e sull'analisi delle tendenze.

Dati transazionali e machine learning

Al giorno d'oggi, il machine learning è utilizzato in una varietà di sistemi transazionali per rendere i processi più fluidi. Grazie al machine learning, un sistema potrebbe interpretare i pattern sepolti all'interno dei dati di acquisto dei clienti e prevedere eventuali transazioni fraudolente in base al principio del cognitive computing. Stabilisce un livello di fiducia più alto e rende possibile la valutazione di più transazioni in tempo reale.

Affinché il machine learning funzioni senza problemi, più dati sulle transazioni sono disponibili, meglio è. I modelli eseguono meglio i processi esplorativi, mantenendo efficienza e integrità, a condizione che il numero di variabili associate non aumenti eccessivamente.

Vantaggi dei dati transazionali

I dati transazionali ben gestiti offrono molti vantaggi:

  • Miglioramento dell'esperienza del cliente mediante la fornitura di servizi più coerenti
  • Riduzione delle transazioni non riuscite
  • Raccolta di dati in tempo reale ottimizzata attraverso una varietà di processi o gateway di pagamento
  • Diagnostica e risoluzione dei problemi più veloci
  • Riduzione del costi di servizio
  • Maggiore comprensione delle previsioni di cassa
  • Gestione ottimizzata delle carte di credito e di debito
  • Rilevamento rapido delle transazioni fraudolente
  • Rilevamento delle minacce migliorato
  • Approfondimenti più accessibili
  • Sviluppo di algoritmi adattivo-comportamentali
  • Machine learning migliorato
  • Riduzione dei flussi di lavoro vecchi, obsoleti e soggetti a errori
  • Rilevamento di anomalie delle transazioni, firewall, blocchi e punteggi di rischio in tempo reale.

I dati transazionali forniscono un vantaggio unico, sia pure sensibile al tempo, nel mantenere le operazioni aziendali fluide e ottimizzate. Sono preziosi per un'azienda sia per la manutenzione preventiva sia per il miglioramento dei processi operativi. Infine, le informazioni fornite dai dati transazionali sono intuitive e possono essere sfruttate per offrire ai clienti esperienze migliori.