Фраза дня: real-time analytics

Аналитика в реальном времени (real-time analytics - это использование данных и связанных ресурсов для анализа, как только они попадают в систему. Прилагательное «реальное время» относится к уровню отзывчивости компьютера, который пользователь воспринимает как немедленный или почти немедленный. Этот термин часто ассоциируется с архитектурами потоковых данных и оперативными решениями в реальном времени, которые могут приниматься автоматически с помощью автоматизации процессов и применения политик.

В то время как анализ исторических данных использует набор исторических данных для пакетного анализа, аналитика в реальном времени вместо этого визуализирует и анализирует данные в том виде, в каком они отображаются в компьютерной системе. Это позволяет специалистам по обработке данных использовать аналитику в реальном времени для следующих целей:

• Формирование оператывных решений и их применение в производственной деятельности, включая бизнес-процессы и транзакции, на постоянной основе.
• Просмотр панели мониторинга, где информация отображается в режиме реального времени с постоянно обновляемыми наборами транзакционных данных.
• Использование существующей предписывающей и прогнозной аналитики
• Одновременное представление исторических и текущих данных.

Программное обеспечение для анализа в реальном времени состоит из трех основных компонентов:

• агрегатор, который собирает потоки событий данных (и, возможно, командные файлы) из различных источников данных;
• брокер, делающий данные доступными для потребления; а также
• механизм аналитики, который анализирует данные, сопоставляет значения и объединяет потоки.

Система, которая принимает и отправляет потоки данных и выполняет логику приложения и аналитики в реальном времени, называется потоковым процессором.

Как работает аналитика в реальном времени
Аналитика в реальном времени часто осуществляется на границе сети, чтобы гарантировать, что анализ данных выполняется как можно ближе к источнику данных. Помимо периферийных вычислений, к другим технологиям, поддерживающим аналитику в реальном времени, относятся:

• Обработка в памяти - архитектура микросхемы, в которой процессор интегрирован в микросхему памяти для уменьшения задержки.
• Аналитика в базе данных - технология, которая позволяет обрабатывать данные в базе данных, встраивая аналитическую логику в саму базу данных.
• Устройства хранилища данных - сочетание аппаратных и программных продуктов, разработанных специально для аналитической обработки. Устройство позволяет покупателю сразу же развернуть высокопроизводительное хранилище данных.
• Аналитика в памяти - подход к запросам данных, когда они находятся в оперативной памяти, в отличие от запросов данных, которые хранятся на физических дисках.
• Массово-параллельное программирование - скоординированная обработка программы несколькими процессорами, которые работают над разными частями программы, причем каждый процессор использует свою собственную операционную систему и память.

Чтобы данные в реальном времени были полезными, используемые аналитические приложения в реальном времени должны иметь высокую доступность и короткое время отклика. Эти приложения также должны управлять большими объемами данных, до терабайт. Все это нужно делать, возвращая ответы на запросы в течение нескольких секунд.

Термин «в реальном времени» также включает управление изменяющимися источниками данных - то, что может возникнуть при изменении рыночных и бизнес-факторов внутри компании. В результате приложения для анализа в реальном времени должны уметь обрабатывать большие данные. Внедрение аналитики больших данных в реальном времени может максимизировать прибыль бизнеса, снизить эксплуатационные расходы и ввести эру, когда машины могут взаимодействовать через Интернет IoT, используя информацию в реальном времени, чтобы принимать решения самостоятельно.

Существуют различные технологии, которые были разработаны для удовлетворения этих требований, включая растущие объемы и разнообразие данных. Некоторые из этих новых технологий основаны на специализированных устройствах, таких как аппаратные и программные системы. В других технологиях используется специальная комбинация процессора и микросхемы памяти или база данных с встроенными в нее аналитическими возможностями.

Преимущества аналитики в реальном времени
Аналитика в реальном времени позволяет предприятиям незамедлительно реагировать, быстро обнаруживать закономерности в поведении пользователей и реагировать на них, использовать возможности, которые в противном случае можно было бы упустить, и предотвращать проблемы до их возникновения.

Компании, использующие аналитику в реальном времени, значительно снижают риски в своей компании, поскольку система использует данные для прогнозирования результатов и предлагает альтернативы, а не полагается на сбор предположений, основанных на прошлых событиях или недавних сканированиях, как в случае с аналитикой исторических данных. Аналитика в реальном времени дает представление о том, что происходит в данный момент.

Другие преимущества аналитики в реальном времени:

• Визуализация данных. Данные в реальном времени могут быть визуализированы и отражают события в компании по мере их возникновения, тогда как исторические данные могут быть помещены в диаграмму только для того, чтобы передать общую идею.
• Повышение конкурентоспособности. Компании, использующие аналитику в реальном времени, могут определять тенденции и контрольные показатели быстрее, чем их конкуренты, которые все еще используют исторические данные. Аналитика в режиме реального времени также позволяет предприятиям мгновенно оценивать отчеты об эффективности своих партнеров и конкурентов.
• Точная информация. Аналитика в реальном времени фокусируется на мгновенном анализе, который неизменно полезен для получения целевых результатов, помогая гарантировать, что время не будет потрачено впустую на сбор бесполезных данных.
• Снижение затрат. Хотя технологии реального времени могут быть дорогими, их многочисленные и постоянные преимущества делают их более прибыльными при долгосрочном использовании. Кроме того, технологии помогают избежать задержек в использовании ресурсов или получении информации.
• Более быстрые результаты. Возможность мгновенно классифицировать необработанные данные позволяет запросам более эффективно собирать соответствующие данные и быстро их сортировать. Это, в свою очередь, позволяет быстрее и эффективнее прогнозировать тенденции и принимать решения.

Вызовы
Одна из основных проблем, с которыми сталкивается аналитика в реальном времени, - это расплывчатое определение реального времени и противоречивые требования, возникающие в результате различных интерпретаций этого термина. В результате компании должны вкладывать много времени и усилий в сбор конкретных и подробных требований от всех заинтересованных сторон, чтобы согласовать конкретное определение реального времени, что для этого необходимо и какие источники данных следует использовать.

После того, как компания единогласно решила, что такое реальное время, перед ней встает задача создания архитектуры, способной обрабатывать данные с высокой скоростью. К сожалению, из-за источников данных и приложений требования к скорости обработки могут варьироваться от миллисекунд до минут, что затрудняет создание функциональной архитектуры. Кроме того, архитектура также должна быть способна обрабатывать быстрые изменения объема данных и должна иметь возможность масштабирования по мере роста данных.

Внедрение системы аналитики в реальном времени также может стать проблемой для внутренних процессов бизнеса. Технические задачи, необходимые для настройки аналитики в реальном времени, такие как создание архитектуры, часто заставляют компании игнорировать изменения, которые должны быть внесены во внутренние процессы. Предприятиям следует рассматривать аналитику в реальном времени как инструмент и отправную точку для улучшения внутренних процессов, а не как конечную цель бизнеса.

Наконец, компании могут обнаружить, что их сотрудники сопротивляются изменениям при внедрении аналитики в реальном времени. Поэтому предприятиям следует сосредоточиться на подготовке своих сотрудников, проводя соответствующее обучение и полностью разъясняя причины перехода на аналитику в реальном времени.

Примеры использования аналитики в реальном времени для управления клиентским опытом
В управлении взаимоотношениями с клиентами и управлении клиентским опытом аналитика в реальном времени может предоставить самую последнюю информацию о клиентах предприятия и представить ее так, чтобы можно было принимать более качественные и быстрые бизнес-решения - возможно, даже в течение определенного промежутка времени. взаимодействие с клиентами.

Вот несколько примеров того, как предприятия используют аналитику в реальном времени:

• Функции тонкой настройки для клиентских приложений. Аналитика в реальном времени повышает уровень сложности развертывания программного обеспечения и поддерживает решения на основе данных для управления основными функциями.
• Управление данными о местоположении. Аналитика в реальном времени может использоваться для определения того, какие наборы данных имеют отношение к определенному географическому положению, и сигнализировать о соответствующих обновлениях.
• Обнаружение аномалий и мошенничества. Аналитика в реальном времени может использоваться для выявления статистических выбросов, вызванных нарушениями безопасности, сбоями сети или сбоями машин.
• Расширение возможностей рекламных и маркетинговых кампаний. Данные, собранные из рекламных ресурсов, посещений веб-сайтов, демографии и поведения клиентов, можно анализировать в режиме реального времени, чтобы выявить идеи, которые, мы надеемся, улучшат таргетинг на аудиторию, стратегии ценообразования и коэффициенты конверсии.

Примеры

• Кредитный скоринг в реальном времени. Мгновенное обновление кредитных рейтингов отдельных лиц позволяет финансовым учреждениям немедленно решать, предоставлять ли клиенту кредит или нет.
• Финансовая торговля. Аналитика больших данных в реальном времени используется для поддержки принятия решений в финансовой торговле. Учреждения используют финансовые базы данных, спутниковые метеостанции и социальные сети для мгновенного информирования о решениях о покупке и продаже.
• Ориентация на рекламные акции. Компании могут использовать аналитику в реальном времени для предоставления рекламных акций и поощрений покупателям, пока они находятся в магазине в окружении товаров, чтобы увеличить шансы на продажу.
• Медицинские услуги. Аналитика в реальном времени используется в носимых устройствах, таких как умные часы, и уже доказала, что спасает жизни благодаря возможности отслеживать статистику, например частоту сердечных сокращений, в режиме реального времени.
• Экстренные и гуманитарные услуги. Прикрепляя аналитические механизмы реального времени к периферийным устройствам, таким как дроны, специалисты по реагированию на инциденты могут комбинировать мощную информацию, включая данные о дорожном движении, погоде и геопространственные данные, чтобы принимать более информированные и эффективные решения, которые могут улучшить их способность реагировать на чрезвычайные ситуации и другие события.

Будущее
Будущее фармацевтического маркетинга и продаж во многом зависит от использования аналитики в реальном времени. Ожидается, что все больше фармацевтических компаний начнут использовать новейшие технологии и внедрять аналитику в реальном времени вместо того, чтобы полагаться на традиционные методы для более глубокого понимания поведения клиентов и рынка. Это может снизить затраты за счет точных прогнозов, а также увеличить продажи и прибыль за счет оптимизации маркетинга.

Высшее образование также меняется с использованием аналитики в реальном времени. Организации могут начать маркетинг для потенциальных студентов, которые лучше всего подходят для их учебного заведения, исходя из таких факторов, как результаты тестов, академические показатели и финансовое положение. Прогностическая аналитика в режиме реального времени может помочь образовательным организациям оценить вероятность того, что студент закончит учебу и использует свою степень для получения оплачиваемой работы, а также спрогнозировать долговую нагрузку и доходы класса после окончания учебы.

К сожалению, постоянно увеличивающееся количество машин и технических устройств в мире и растущий объем информации, которую они собирают, все труднее и труднее усложняют получение ценной информации из данных. Одним из решений этой проблемы является Elastic Stack с открытым исходным кодом; набор продуктов, который централизует, хранит, анализирует и отображает любые требуемые журналы и машинные данные в режиме реального времени. Считается, что за открытым исходным кодом будущее компьютерных программ, особенно в областях, основанных на данных, таких как бизнес-аналитика.