O que é análise em tempo real?

A análise em tempo real significa essencialmente que os dados são fornecidos para análise quase imediatamente após serem coletados. Os usuários podem ver, analisar e entender os dados de um sistema em tempo real. Além disso, a análise em tempo real fornece informações para a tomada de decisões em tempo real. Isso permite que as organizações tirem conclusões dos dados e reajam sem os atrasos habituais.

Os dados de negócios tradicionais são dados históricos. Os dados de negócios digitais mudam constantemente, em alguns ambientes, bilhões de vezes ao dia. Para se tornar um negócio digital, você deve ver, analisar e agir com base nos dados em tempo real. A tecnologia em tempo real não é nova. Por décadas, painéis de controle em tempo real feitos à mão foram criados para a equipe operacional. Mas esses painéis exigiam meses ou anos de desenvolvimento personalizado e foram projetados para áreas de negócios de nicho que exigiam monitoramento, não exploração.

A análise em tempo real pode fornecer uma visão única e comum das operações e pode melhorar tremendamente a maneira como você administra seus negócios. Os painéis em tempo real permitem que os usuários de negócios e a equipe da linha de frente se beneficiem de inteligência contínua. Ao visualizar e analisar dados históricos e em tempo real juntos, você pode melhorar seu conhecimento sobre o que aconteceu no passado e responder melhor às condições do momento.

A análise em tempo real pode permitir que a empresa saiba instantaneamente quando as mudanças ocorrem, definindo alertas para os principais problemas. Os usuários podem se aprofundar no que está acontecendo no momento e analisar padrões emergentes nos dados em tempo real para percepções e oportunidades de alto valor.

Análise sob demanda x análise contínua em tempo real

Existem dois tipos de análises em tempo real, conforme descrito abaixo. Ambos são valiosos em diferentes situações e podem ser usados simultaneamente pela empresa para melhorar a tomada de decisão.

• Análise em tempo real sob demanda: a análise em tempo real sob demanda requer que um usuário ou sistema solicite uma consulta dos dados para que a análise ocorra e os resultados sejam entregues ao usuário ou sistema. Isso é conhecido como uma abordagem pull porque os dados são extraídos para responder a uma pergunta específica naquele momento.
• Análise contínua em tempo real: a análise contínua em tempo real não requer uma solicitação de consulta. Em vez disso, certos eventos acionam alertas para usuários ou respostas do sistema de uma maneira mais proativa e contínua. Isso é conhecido como uma abordagem push porque a análise está constantemente em execução em segundo plano e, em seguida, enviada para a organização em intervalos que são estabelecidos com antecedência.

Quais são os benefícios da análise em tempo real?

A maioria dos dados de BI e analíticos são analisados mensalmente, semanalmente ou diariamente. Mas os dados estão sendo gerados agora, e as organizações precisam ser capazes de analisá-los e agir em tempo real. As empresas precisam responder rapidamente às mudanças frequentes para se beneficiar das oportunidades em tempo real.

• Velocidade de percepção: o principal benefício da análise em tempo real é, obviamente, a velocidade. Ela acelera o tempo de percepção e permite que as empresas trabalhem mais rapidamente para fazer as alterações necessárias nos sistemas ou agir com base em qualquer informação crítica descoberta. Isso pode ajudar as organizações não apenas a sinalizar problemas em potencial e mitigar riscos, mas também a aproveitar oportunidades quando forem importantes.
• Experiência do cliente: a análise em tempo real pode ajudar as empresas a antecipar problemas e agilizar as operações para melhorar a experiência geral do cliente. Esses ajustes imediatos influenciam muito as interações com o cliente e podem ajudar a melhorar a experiência de ponta a ponta.
• Excelência operacional: a análise em tempo real permite que as organizações obtenham uma visão clara do negócio e entendam o que precisa ser feito para resolver possíveis problemas operacionais. Também permite que os usuários entendam quais recursos estão disponíveis para fazer essas alterações.
• Compreensão mais profunda: quando há necessidade de análises mais profundas para tomar uma decisão de negócios, análises em tempo real podem ajudar a comparar dados históricos e em tempo real de forma a informar a decisão.

Capacidades necessárias para análises em tempo real

• Mecanismo de consulta contínua: para análises em tempo real, as organizações precisam de um mecanismo de consulta contínua que pode processar dados de streaming ultra-rápido. Esse mecanismo deve enviar continuamente dados ao vivo e em tempo real ao negócio para análise. Além disso, deve permitir consultas de dados ad-hoc e tabelas de dados ao vivo.
• Análise de autoatendimento: a análise em tempo real deve ser de autoatendimento para que os usuários de negócios possam acessar facilmente os dados ativos e interagir com eles sem a necessidade de um especialista em dados. Ao permitir que todos na organização combinem dados históricos e em tempo real nas análises, as empresas podem adicionar contexto a cada decisão.
• Organização de dados : ao aproveitar a organização de dados em linha, as organizações podem organizar, limpar, transformar e agregar dados em tempo real facilmente.
• IoT e Big Streaming Data: as soluções de análise em tempo real devem ser desenvolvidas para lidar com dados grandes e complexos para que as empresas possam realizar consultas de streaming contínuas em IoT e fontes de big data.
• Alertas de negócios: os sistemas devem ser capazes de enviar alertas e notificações automatizados aos usuários com base nos principais eventos de negócios. Isso permitirá que ações instantâneas sigam o processamento de dados em tempo real.

Quais são alguns exemplos de análises em tempo real?

A análise em tempo real pode ser benéfica para muitas empresas em uma ampla gama de setores. Para o setor financeiro, a análise em tempo real pode analisar big data em tempo real para informar decisões comerciais importantes. Para o site de qualquer empresa, os desenvolvedores podem usar análises em tempo real para obter notificações se o desempenho do carregamento da página cair abaixo dos padrões definidos. Para a manufatura, as empresas podem analisar e monitorar os dados da máquina em tempo real para detectar qualquer mau funcionamento em potencial e reduzir o tempo de parada de máquina. E para lançamentos de produtos, as organizações podem querer usar análises em tempo real para avaliar a resposta a um novo lançamento de produto, rastreando o comportamento atual do usuário e fazendo ajustes para melhorar a recepção.

• Marketing Operations: as soluções tradicionais de business intelligence (BI) só podem prever o comportamento do cliente com base no histórico. A análise em tempo real ajusta o envolvimento do cliente com base no que o cliente está fazendo no momento.
• Operações industriais de IoT: problemas operacionais são previstos com BI tradicional com base em dados históricos usando aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado (ML). A análise em tempo real ajusta as operações com base nas condições ao vivo e no aprendizado dinâmico.
• Operações de Segurança: Segurança com bases de BI tradicionais forenses em dados históricos. A análise em tempo real analisa e interrompe as violações de segurança antes que aconteçam em tempo real.
• Operações Financeiras: As previsões financeiras baseadas em dados históricos são tudo o que o BI tradicional pode oferecer. A análise em tempo real oferece a capacidade de otimizar preços e incentivos em tempo real com base em visualizações de 360 graus das operações.

Casos de uso do setor de análise em tempo real

Sempre que houver necessidade de responder rapidamente a mudanças frequentes e / ou comparar dados em tempo real e estáticos / históricos, a análise em tempo real permite uma melhor tomada de decisão em vários setores.

• Fabricação : otimização de rendimento de alta tecnologia
• Logística: acompanhamento e rastreamento em tempo real
• Varejo : operações de vendas contínuas ao vivo para horários de pico de vendas (Black Friday, Cyber Monday), gerenciamento de estoque, análise de sentimento e alerta
• Energia : operações e manutenção de turbinas eólicas, perfuração e bombeamento de petróleo e gás, análise preditiva
• Transporte: Operações, manutenção e programação da equipe de solo do aeroporto
• Finanças: detecção de fraude
• Mercado de capitais: monitoramento e supervisão do fluxo comercial, análise de liquidez cambial, gestão de risco, gestão de P&L
• Entre setores: monitoramento de infraestrutura de TI