Аналитика в реальном времени – новый подход к успеху вашего бизнеса
Объем данных за последнее десятилетие вырос в геометрической прогрессии: по оценкам IDC, только в 2020 году было создано 59ZB (зеттабайт) данных. Но для специалистов, принимающих решения, акцент делается не на том, сколько данных доступно, а на том, как быстро эти данные обрабатываются. Непрерывная аналитика в реальном времени, работающая со скоростью менее секунды, находит практическое применение в различных отраслях промышленности, таких как розничная торговля, транспорт и банковское дело.
Давайте рассмотрим, что такое быстрая аналитика, где она применяется и с какими проблемами сталкиваются специалисты. Что на самом деле означает аналитика данных в реальном времени и почему это так важно.
По оценкам ученых, средний человек принимает более 35 000 решений в день. Хотя это может показаться неправдоподобным, подумайте вот о чем: с того момента, как вы проснулись сегодня утром, ваш мозг анализирует поступающую информацию в режиме реального времени, чтобы принимать решения. Они варьируются от того, как встать с постели до того, что вы ели на завтрак, и какой блог вы читаете, потягивая кофе.
Современные системы бизнес-аналитики мало чем отличаются от нашего мозга — они постоянно собирают, обрабатывают и анализируют поступающие данные. Непрерывный процесс — это основа обработки и анализа данных в реальном времени.
Проще говоря, аналитика в реальном времени означает, что вы можете обрабатывать и запрашивать новые данные по мере их создания, чтобы принимать решения в данный момент и направлять процесс принятия бизнес-решений. Gartner определяет аналитику в реальном времени как дисциплину, которая применяет логику и математику к данным, чтобы обеспечить понимание для быстрого принятия лучших решений. В некоторых случаях использование реального времени означает, что анализ выполняется в течение нескольких секунд или минут после поступления новых данных.
Почему растет популярность аналитики в реальном времени.
Мы наблюдаем сдвиг в области бизнес-аналитики, поскольку компании модернизируют свою инфраструктуру данных для удовлетворения потребностей бизнеса в реальном времени. Gartner предполагает, что к 2022 году более половины новых бизнес-систем будут включать в себя непрерывный интеллект, который использует контекстные данные в реальном времени для улучшения принятия решений.
Это радикальное изменение в способах работы компаний требует новых инфраструктур данных для управления сбором, обработкой и анализом данных в любом масштабе. По оценкам CGOC, 60% собранных сегодня данных частично или даже полностью утратили свою деловую, юридическую или нормативную ценность. И с учетом того, что сегодня создаются новые данные ежеминутно, совершенно необходимо, чтобы специалисты использовали самую свежую информацию для принятия решений, которую данные в реальном времени способны предоставлять.В противном случае они рискуют оперировать устаревшей информацией.
Аналитика в режиме реального времени может помочь вам точно определить проблемы в момент их возникновения, а в некоторых случаях выявить их до того, как они возникнут. Аналитика в реальном времени — это инвестиция, которая может защитить вашу компанию и ее клиентов. Это не только избавит вас от уплаты штрафов, но и от потери доверия клиентов, если вы пропустите всплывающую проблему с безопасностью или операциями.
Распространенные примеры аналитики в реальном времени.
Хотя существует множество отраслевых примеров использования, где аналитика в реальном времени имеет первостепенное значение, вот некоторые из наиболее ярких примеров, которые мы видим каждый день.
Информационная безопасность
По мере того как компании сталкиваются с серьезным риском безопасности данных, и с различными нормативными требованиями, они обращаются к программному обеспечению безопасности информации и управления событиями (SIEM). Эти решения полагаются на данные в реальном времени для агрегирования и анализа активности из источников данных по всей IT-инфраструктуре.
Маркетинг
Аналитика клиентов в реальном времени необходима для улучшения взаимодействия с маркетинговыми точками. Они также могут гарантировать, что маркетологи предоставят нужную информацию нужному клиенту в нужное время. Клиенты все чаще ожидают персонализированного взаимодействия с брендами — и это причина, по которой 44% предприятий получают новых клиентов и увеличивают доход в результате внедрения и интеграции клиентской аналитики в свою деятельность.
Логистика
За последние годы цепочка поставок значительно улучшилась благодаря применению аналитических данных, собранных в режиме реального времени поставщиками логистических услуг. Поставщики грузовых перевозок используют информацию в режиме реального времени, чтобы понять тенденции в сфере перевозок, сократить расходы за счет устранения неэффективных маршрутов и повысить качество обслуживания клиентов.
Финансы
Аналитика в реальном времени имеет решающее значение в индустрии финансовых услуг. Финансовые учреждения не только используют данные в реальном времени для улучшения предложения клиентов, но и являются частью современных возможностей обнаружения мошенничества и торговых стратегий, позволяя фирмам реагировать на последние рыночные тенденции.
Подводя итог, можно сказать, что аналитика в реальном времени позволяет решать задачи незамедлительно, позволяя предприятиям действовать на опережение, используя возможности или предотвращая проблемы до того, как они возникнут. Для сравнения: пакетный метод обработки данных "постфактум" основан на отчетах, а это означает, что аналитика может занять часы или даже дни, чтобы показать важные результаты. Данные, полученные с помощью аналитики в реальном времени, могут не только позволить предприятиям оставаться на вершине, но и способствовать значительному увеличению производительности и рентабельности инвестиций.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал и читайте новости первыми!