Quando le aziende acquisiscono e analizzano i dati mentre li creano, possono rispondere rapidamente al cambiamento di eventi e condizioni.
Informazioni aggiornate sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato e sulle prestazioni operative creano valore aggiunto per l’azienda attraverso decisioni rapide e sicure. I progressi nell’analisi in tempo reale rendono possibile questo approccio.
Il campo dell’analisi in tempo reale si sta evolvendo rapidamente, con miglioramenti nell’automazione, nell’apprendimento automatico, nell’edge computing, nei data warehouse e nel serverless computing. Numerosi settori utilizzano l’analisi in tempo reale per migliorare le operazioni, come mostrato negli esempi seguenti.
Progressi nell’analisi in tempo reale
L’analisi in tempo reale ha beneficiato di una serie di miglioramenti tecnologici. Alcuni, come l’edge computing, sono direttamente collegati ai dati in tempo reale. Altre tecnologie, come il serverless computing e l’automazione, sono ampiamente utilizzate nel settore IT ma offrono anche vantaggi per l’analisi in tempo reale.
Automazione dell’analisi. L’automazione dei processi analitici è uno sviluppo cruciale. Gli algoritmi possono elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente che mai, fornendo risultati utili in pochi secondi anziché in ore o giorni. Automatizzando aspetti dei processi analitici, come l’identificazione di tendenze e valori anomali, le aziende beneficiano di tempi di consegna più rapidi per le decisioni chiave, maggiore efficienza e risparmi sui costi. Migliora inoltre la precisione e l’affidabilità rispetto all’analisi puramente manuale.
Modelli di apprendimento automatico. Nell’analisi dei dati in tempo reale, l’apprendimento automatico identifica modelli e anomalie e prevede eventi futuri come guasti alle apparecchiature. Allo stesso modo, i modelli di machine learning possono rilevare la probabilità di abbandono dei clienti. L’apprendimento automatico è spesso automatizzato in questi scenari. Le aziende possono personalizzare le campagne di marketing o automatizzare l’assistenza clienti. I Large Language Models (LLM) come GPT-3 sono algoritmi di intelligenza artificiale in grado di riassumere, tradurre e persino prevedere il testo, consentendo agli strumenti di creare frasi che imitano il linguaggio umano.
Informatica perimetrale. L’edge computing è un modo per avvicinare la potenza di calcolo distribuita all’evento, anziché inviare grandi quantità di dati a una posizione fuori sede per i calcoli. L’edge computing può verificarsi su endpoint come dispositivi mobili, nodi di sensori IoT o persino router Internet. Ciò riduce significativamente la latenza nell’analisi e nel processo decisionale.
Lago di dati. La combinazione di data warehouse e data warehouse in un unico repository, chiamato data lake, aiuta a generare approfondimenti in tempo reale dai set di dati raccolti. Una piattaforma unificata può archiviare dati strutturati e non strutturati in un unico posto e renderli accessibili senza dover trasferire grandi quantità di dati tra sistemi diversi. Ciò consente di unire i dati in tempo reale ai dati aziendali rilevanti nel data warehouse senza ulteriore elaborazione.
Elaborazione dati senza server. Le piattaforme serverless supportano l’analisi in tempo reale perché le aziende non hanno più bisogno di mantenere i propri server o di eseguire istanze cloud in modo continuo, ma possono invece utilizzare servizi serverless di Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud o fornitori di terze parti . Le aziende possono accedere a una gamma di strumenti dati senza dover distribuire o gestire hardware fisico o pagare per istanze cloud inutilizzate.
Inoltre, queste piattaforme offrono scalabilità su richiesta, consentendo alle aziende di aumentare la potenza di calcolo quando necessario. Ciò è particolarmente utile per l’analisi in tempo reale, in cui il volume dei dati può variare in modo significativo nel tempo in base agli eventi.
Casi d’uso reali per dati in tempo reale
Tenendo presenti questi sviluppi tecnologici, è necessario valutare gli scenari in cui l’analisi dei dati in tempo reale è fondamentale per l’azienda.
produzione. Più di altri settori, i produttori si affidano all’analisi in tempo reale. Con l’accesso a informazioni rapide, i produttori possono identificare i problemi o prevedere quando le apparecchiature avranno bisogno di manutenzione prima che si guastino. Si tratta della cosiddetta manutenzione predittiva, che aiuta a prevenire i tempi di inattività e a ridurre i costi associati alle riparazioni non pianificate.
Inoltre, l’analisi può essere utilizzata per identificare opportunità di miglioramento all’interno del processo di produzione stesso, come la regolazione delle impostazioni della macchina. Attraverso l’ottimizzazione in tempo reale, i responsabili delle operazioni migliorano le procedure di controllo della qualità e sono costantemente preparati per gli audit TQM. L’analisi in tempo reale può monitorare i processi di produzione, identificare i colli di bottiglia e migliorare il flusso di lavoro e il personale.
vedere al dettaglio. I rivenditori utilizzano analisi in tempo reale per monitorare istantaneamente l’inventario e i dati di vendita nei negozi o nelle categorie di prodotti. Possono quindi rispondere rapidamente ai cambiamenti della domanda e adeguare di conseguenza i propri ordini e i livelli di inventario.
Allo stesso modo, i rivenditori possono migliorare i prezzi e le promozioni dopo aver monitorato l’andamento della loro struttura dei prezzi rispetto alla concorrenza.
I proprietari dei prodotti possono utilizzare sempre più strumenti di analisi dei dati in tempo reale, come modelli di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare il sentimento delle recensioni dei clienti e dei feedback provenienti da piattaforme di social media come X o Facebook. Queste informazioni non solo portano a una migliore comprensione delle preferenze del mercato target, ma aiutano anche a progettare campagne di marketing. Infatti, applicando modelli di machine learning ai modelli di acquisto, gli esperti di marketing possono creare offerte personalizzate per i singoli acquirenti mentre navigano sul web.
finanza. Nel settore dei servizi finanziari, l’analisi in tempo reale viene utilizzata per monitorare i mercati finanziari, identificare le tendenze e informare i trader. Tuttavia, i dati in tempo reale possono apportare vantaggi al settore dei servizi finanziari anche in altri modi.
Ad esempio, gli istituti finanziari possono fare affidamento su informazioni in tempo reale sul comportamento dei clienti e sulle tendenze del mercato per migliorare la gestione del rischio. Monitorando attentamente le transazioni nel momento in cui si verificano, manager, revisori e autorità di regolamentazione ottengono informazioni su potenziali attività di riciclaggio di denaro o altri comportamenti sospetti.
Allo stesso modo, le banche possono utilizzare algoritmi predittivi basati su flussi di dati, come i prezzi delle azioni o i livelli dei depositi, per prendere decisioni efficaci sull’allocazione del capitale nelle loro operazioni.
assistenza sanitaria. Quando immagini l’analisi in tempo reale nel settore sanitario, vedi un cardiofrequenzimetro che emette un segnale acustico nell’angolo di una stanza d’ospedale. Gli ospedali possono effettivamente monitorare la salute dei pazienti e rispondere agli avvisi grazie ai dati in tempo reale, ma con l’analisi possono anche prevedere potenziali problemi prima che si verifichino. Possono identificare modelli che indicano una condizione di salute prima rispetto alla diagnosi tradizionale.
Oltre a facilitare la diagnosi, questa tecnologia può anche ridurre i costi operativi semplificando processi come il monitoraggio dei livelli di inventario di farmaci e materiali di consumo.
Durante la pandemia di COVID-19, abbiamo tutti visto come i dati in tempo reale possano essere utilizzati negli scenari di sanità pubblica, dalla modellizzazione pandemica al tracciamento dei contatti dei singoli casi.
Esseri energetici. Le tecniche di analisi in tempo reale sono utili per monitorare le fonti di energia rinnovabile come l’energia solare o eolica, dove le condizioni meteorologiche influenzano la produzione. Attraverso il monitoraggio e l’analisi in tempo reale, gli operatori sanno quanta elettricità produrrà il sistema rinnovabile in un dato momento.
L’analisi in tempo reale delle operazioni della rete elettrica utilizzando sensori può rilevare rapidamente guasti nelle linee di trasmissione, migliorando la sicurezza attraverso le reti e prevenendo interruzioni.
Nel mercato dell’energia, l’analisi contribuisce a modelli di prezzo più accurati basati sui valori attuali combinati con le tendenze storiche. Questa integrazione di origini dati per l’analisi è un ottimo caso d’uso per un data warehouse.
comunicazioni. Proprio come un conducente utilizza un’app di navigazione, i sistemi commerciali utilizzano informazioni in tempo reale sul traffico e sul meteo per identificare condizioni stradali potenzialmente problematiche o pericolose. Le aziende di trasporto utilizzano sempre più sensori automatizzati, non solo GPS, integrati nei veicoli e nei container per monitorare condizioni quali temperatura e umidità.
I sensori automatizzati sui trasporti pubblici monitorano le loro condizioni, i dati sulla posizione e il volume dei passeggeri, fornendo agli operatori informazioni in tempo reale su come allocare al meglio le risorse tra i percorsi quando la domanda è elevata.
Nel traffico dei camion, il monitoraggio in tempo reale monitora i dati sulle prestazioni del veicolo, come il consumo di carburante e l’efficienza del percorso. In effetti, alcune aziende hanno utilizzato queste informazioni, in modo controverso, per incoraggiare i conducenti dei camion a essere più efficienti ed economici.
Comunicazioni. Le aziende di telecomunicazioni utilizzano dati in tempo reale per ottenere un quadro accurato dell’utilizzo e del comportamento dei propri clienti. Ciò li aiuta a ottimizzare la propria rete e a pianificare modifiche o aggiornamenti futuri. Utilizza inoltre analisi in tempo reale per rilevare frodi e migliorare la qualità del segnale, entrambi fondamentali per la sicurezza e l’affidabilità dei servizi.
Naturalmente, le analisi sono utili anche nelle campagne di marketing. Le società di telecomunicazioni stanno adattando le loro offerte al comportamento di acquisto dei consumatori. È sorprendente quanto siano realistiche queste analisi, ma le società di telecomunicazioni vogliono essere in grado di fornire offerte e annunci in base alla posizione di una persona, ad esempio vicino a uno stadio sportivo, un cinema o un centro commerciale.
Questi sono solo alcuni dei tanti esempi di analisi in tempo reale. Verranno visualizzati più dispositivi man mano che i dispositivi aziendali e personali diventeranno più connessi. L’ottimizzazione e l’efficienza sono le forze trainanti dei casi d’uso in tutti i settori. Ci sono anche vantaggi significativi nel migliorare la sicurezza, l’affidabilità e la protezione dei sistemi su cui tutti fanno affidamento.
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