Przekształć analizę biznesową w analizę w czasie rzeczywistym

Dowiedz się, jak analiza danych w czasie rzeczywistym może pomóc organizacjom zdobyć przewagę w nowej erze biznesu opartego na danych.

Czym jest analiza danych w czasie rzeczywistym?

W związku z tym, że osoby decyzyjne szukają pogłębionych wniosków na bieżąco, analiza danych w czasie rzeczywistym (czasami nazywana analizą operacyjną) zyskuje popularność we wszystkich branżach. Narzędzia te zbierają informacje ze źródeł historycznych i rzeczywistych, które są nieustannie przekazywane do danej organizacji.

Analiza danych w czasie rzeczywistym zyskuje popularność dzięki możliwości wyciągnięcia wniosków z danych w kilka lub w ułamki sekund. W uproszczeniu analiza danych w czasie rzeczywistym polega na natychmiastowym wejściu w posiadanie informacji przez dowolną osobą po ich zebraniu na potrzeby przeprowadzenia analizy, sporządzenia raportów i podejmowania decyzji – proces ten często odbywa się w sposób proaktywny. Zespół ds. operacji może nie zdawać sobie sprawy z tego, że dane urządzenie niedługo ulegnie awarii, lecz analiza predykcyjna pozwala na przekazanie ostrzeżenia w odpowiednim czasie.

Jak to możliwe? Zastanów się nad tradycyjnymi, usystematyzowanymi bazami danych, takie jak systemy SQL/BI. W ramach tego rozwiązania informacje są przechowywane, indeksowane i kolejno przetwarzane poprzez zapytania. Były one przydatne, zanim posty na Twitterze pozwalały na wprowadzanie trendów lub gdy sprzedawcy detaliczni mogli utracić klienta, jeśli nie przedstawili mu ofert produktów w odpowiednim czasie w szczytowym okresie zakupowym.

Niezwykłe tempo prowadzenia działalności sprawia, że firmy zaczynają wykorzystywać nowe metody w zakresie szybkiego przesyłania oraz przetwarzania danych. Zamiast przechowywania i indeksowania informacji w tradycyjnych bazach danych dane w czasie rzeczywistym wymagają przetwarzania „podczas zapisu”, ponieważ są przesyłane strumieniowo przez serwer. W związku z tym dane w czasie rzeczywistym muszą zostać połączone z danymi historycznymi.

Większość firm zbiera ogromną ilość różnorodnych danych, lecz nie wie, jak je wykorzystać lub połączyć z wewnętrznymi lub zewnętrznymi danymi, aby w odpowiednim czasie uzyskać wnioski dotyczące własnej marki, satysfakcji klientów lub trendów na rynku. Analiza w czasie rzeczywistym pozwala na uwolnienie mocy ukrytej we wszystkich danych oraz umożliwia podejmowanie szybkich decyzji biznesowych.

Jakie argumenty biznesowe przemawiają za stosowaniem analizy danych w czasie rzeczywistym?

Sprzedawcy detaliczni, producenci, firmy świadczące usługi finansowe i szereg innych branż ma problem z nadążeniem za generowanymi danymi, które należy przetworzyć i przeanalizować, aby spełnić wiecznie rosnące wymagania klientów i reagować na działania konkurencji.

Zazwyczaj wartość danych obniża się wraz z upływem czasu. Dzięki działaniu w czasie rzeczywistym jakość danych nie spada, a analizę można wdrożyć do procesów biznesowych, które mają wąskie okno czasowe, lub gdy dynamiczne wydarzenia wymagają natychmiastowej reakcji.

Gdy przepływ danych z czujników i Internetu rzeczy (IoT) wzrasta, proces ten staje się niezbędny, ponieważ wartość tych danych może znacząco spaść w ciągu dni, godzin, minut lub nawet sekund. Dane z Internetu rzeczy, które kierują bezzałogowym pojazdem ciężarowym to świetny przykład informacji, które mogą stać się bezużyteczne – lub nawet niebezpieczne – w przypadku najmniejszego opóźnienia. Z kolei dane, które sygnalizują nadmierną eksploatację maszyny w linii produkcyjnej, stają się bezwartościowe, gdy urządzenie ulegnie awarii.

Analiza w czasie rzeczywistym rozwiązuje wiele najważniejszych problemów poszczególnych organizacji. Sklepy internetowe łączą transakcje z przeglądaniem stron internetowych, aby określić kolejną najlepszą ofertę dla klienta. Banki analizują zachowania, aby wykryć oszustwa lub informacje wskazujące na to, że klient współpracujący z jednym z ich działów jest gotowy na przedstawienie oferty przez inny dział. Dynamiczne ustalanie cen, zarządzanie ryzykiem i optymalizacja infolinii oraz bezpieczeństwo to tylko niektóre z wielu procesów, które można udoskonalić dzięki analizie w czasie rzeczywistym.

W tych przypadkach dane w czasie rzeczywistym pozwalają firmom na zapewnianie usług i produktów o wartości dodanej w momencie, w którym klient ich potrzebuje. Umożliwia to również ochronę przed negatywnymi konsekwencjami wiążącymi się z utratą jakości danych. Analiza w czasie rzeczywistym jest w stanie oddzielić trendy od fałszywych informacji. W związku z tym, że tempo działalności rośnie szybciej niż kiedykolwiek, systemy wczesnego ostrzegania wskazują, że analiza w czasie rzeczywistym będzie początkowo kluczowym czynnikiem różnicującym, a następnie stanie się niezbędna do świadczenia usług, których oczekują klienci.

Jak dopasować analizę w czasie rzeczywistym do ogólnej strategii analitycznej?

Analiza to metoda, z której w różnym stopniu korzysta większość firm, oparta o typy danych, obciążenia robocze oraz typy problemów biznesowych do rozwiązania. Analiza dzieli się na pięć kategorii: opisowa, diagnostyczna, predykcyjna, preskryptywna i kognitywna.

Analiza opisowa odpowiada na pytania dotyczące tego, co stało się w przeszłości. Analiza diagnostyczna przedstawia przyczyny przeszłych wydarzeń. Analiza predykcyjna wykorzystuje bieżące i historyczne dane, aby przewidzieć, co może zdarzyć się w przyszłości. Analiza preskryptywna sugeruje działania, które może podjąć dana organizacja w oparciu o przewidywania, a analiza kognitywna automatyzuje lub uzupełnia decyzje podjęte przez ludzi.

Te pięć kategorii w pewnym stopniu łączy się ze sobą, gwarantując przekształcenie organizacji w przedsiębiorstwo „na żądanie”, w którym podejmowane są szybsze i trafniejsze decyzje.

Analiza predykcyjna to punkt wyjścia w zakresie „analizy zaawansowanej”, w ramach której podejmowanie decyzji bazuje na informacjach przekazywanych w czasie rzeczywistym. W związku z tym analiza predykcyjna to zastosowanie, które czerpie korzyści z możliwości oferowanych przez analizę w czasie rzeczywistym.

Niezależnie od tego, jaki typ analizy wdrożą firmy, muszą one skorzystać z kompleksowej strategii analizy danych, stworzonej w oparciu o nowoczesną infrastrukturę, która dzieli zbiory danych i informacje o organizacji. Możliwość zapisywania, przechowywania, analizowania i zabezpieczania danych pozwala na szybkie przekazywanie wniosków w całej organizacji w celu podejmowania decyzji biznesowych w odpowiednim czasie.

Jakie wymogi dotyczące infrastruktury i umiejętności należy spełnić, aby rozpocząć korzystanie z analizy danych w czasie rzeczywistym?

Stos rozwiązań w zakresie analizy składa się z czterech warstw – infrastruktura, dane, analiza i aplikacja. Technologie Intel® są obecne we wszystkich ważnych częściach infrastruktury danej firmy, takich jak sieć, pamięć masowa i moc obliczeniowa, umożliwiając wydajne zarządzanie danymi i ich szybkie przekuwanie w przewagę nad konkurencją. Spójna architektura w całej organizacji, oparta na przykład na procesorach Intel® Xeon® Scalable, zapewnia przewidywalną ścieżkę do szybkiego skalowania inicjatyw analitycznych bez potrzeby obsługi wielu architektur.

Tradycyjne rozwiązania w zakresie dużych zbiorów danych, skupione na przechowywaniu informacji, nie nadają się do większości procesów przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Coraz częściej dostawcy usług chmur obliczeniowych oferują platformę jako usługę (PaaS) i oprogramowanie jako usługę (SaaS), które można wykorzystać do analizy w czasie rzeczywistym. Komercyjne rozwiązania w chmurach pozwalają firmom na uruchamianie zadań w dowolnym momencie, w zależności od objętości, różnorodności i szybkości przesyłania danych.

W związku z tym, że firmy generują ogromne ilości danych w chmurze, muszą określić, które informacje powinny być przesyłane z powrotem do przedsiębiorstwa w celu podejmowania przemyślanych decyzji. Dane w czasie rzeczywistym można przetwarzać na „urządzeniach brzegowych” dzięki analizie danych odbywającej się w punkcie lub w pobliżu punktu odbioru. Analiza w czasie rzeczywistym w centrum przetwarzania danych wymaga jednak szybkiego dostępu do coraz większych ilości danych i ich analizy. Oznacza to, że niezbędna jest optymalizacja każdego poziomu infrastruktury, od procesora po podsystemy pamięci RAM i pamięci masowej. Technologie pamięci trwałej utrzymują więcej danych bliżej procesora i przechowują je w pamięci podczas przerw w zasilaniu, co eliminuje opóźnienia spowodowane przez zatory WE/WY, pobieranie danych z wolniejszych dysków SSD i szybsze ponowne uruchamianie.

Analiza danych w czasie rzeczywistym pozyskuje dane z dowolnego źródła i w każdym formacie, a następnie przekształca je w odpowiednią formę, aby umożliwić ich przetworzenie w całości. Kluczową rolę odgrywa zrozumienie, w jakim miejscu dane są generowane oraz jak zostaną wykorzystane do udoskonalenia procesów biznesowych i podejmowania decyzji.

Jacy są najważniejsi gracze na rynku analizy danych w czasie rzeczywistym?

Jako partner technologiczny w zakresie analizy firma Intel zapewnia elastyczność wyboru spośród wiodących w branży rozwiązań oprogramowania analitycznego, które są podzielone na produkty zastrzeżone i open source.

SAP HANA* to pojedyncza baza danych, która łączy bazę danych z funkcją zaawansowanego przetwarzania danych, usługami związanymi z aplikacjami i usługami elastycznej integracji danych. HANA wykorzystuje oprogramowanie bazy danych w pamięci systemu. Metoda ta polega na przesyłaniu zapytań dotyczących danych, gdy są one przechowywane w pamięci systemu (nazywanej pamięcią RAM) zamiast przesyłania zapytań na temat danych przechowywanych na dyskach fizycznych.

Umożliwia to klientom o wiele szybsze przetwarzanie danych na nowe sposoby oraz przeprowadzanie analizy możliwości, aby wykorzystywać szanse i unikać problemów. Inni dostawcy tradycyjnych technologii, tacy jak IBM i Oracle, również wdrożyli operacje w czasie rzeczywistym do swoich platform za pomocą nowej technologii.

Rozwiązania open source, oparte na kodzie bazowym Apache Spark*, zapewniają analizę nieusystematyzowanych danych w czasie rzeczywistym, np. zawartości mediów społecznościowych, zdjęć i filmów. Spark wykorzystuje analizę w pamięci w wielu systemach, co umożliwia równoległe przetwarzanie dużych ilości danych.

Wiele z tych rozwiązań można wdrożyć do chmury, umożliwiając uruchamianie analizy w miejscu, w którym generowane są treści mediów społecznościowych i Internetu rzeczy. W rezultacie firmy mogą przesyłać zapytania dotyczące danych transakcyjnych i internetowych, aby dowiedzieć się więcej o schematach i trendach w czasie rzeczywistym, nadążając za światem i klientami.

Wiele różnych rozwiązań i nowych graczy nieustannie wkracza na rynek. Gwarantuje to bogaty ekosystem rozwiązań przystosowany do wykorzystywania zasobów obliczeniowych, elementów sieciowych i pamięci masowej, które zapewnia firma Intel, do analizy i podejmowania decyzji w sprawniejszy niż kiedykolwiek wcześniej sposób.

W jaki sposób informacje w czasie rzeczywistym odblokowują nowe korzyści dla firmy


Analiza w pamięci operacyjnej skraca czas dostępu do danych (2 z 2)

Analiza w pamięci może pomóc organizacjom zdobyć przewagę w epoce działalności biznesowej opartej na danych.

Więcej informacji

Zaawansowana analiza

Osiągnięcie kolejnego poziomu innowacji wymaga przyspieszenia procesu pozyskiwania wiedzy. Z pomocą produktów i technologii Intel® możesz pomyślnie rozpocząć podejmowanie niezbędnych działań.

Więcej informacji

Procesory Intel® Xeon® Scalable

Najnowsza generacja procesorów Intel® Xeon® Scalable została zoptymalizowana pod kątem obciążeń roboczych w celu zapewnienia obsługi zaawansowanych zadań obliczeniowych.

Więcej informacji

Technologia Intel® Optane™

Nowatorska pamięć klasy premium, która na nowo definiuje proces tworzenia i użytkowania komputerów.

Więcej informacji