Analisis data dalam waktu nyata: panduan lengkap untuk perusahaan

Beranda » Ular sanca » Analisis data dalam waktu nyata: panduan lengkap untuk perusahaan

Analisis data dalam waktu nyata telah diubah menjadi sebuah kelas menengah untuk perusahaan yang ingin merespons dengan cepat, mengambil keputusan yang informatif dan tidak perlu khawatir tentang kompetensi . Anda tidak perlu meninjau informasi hari sebelumnya atau minggu berikutnya: di banyak sektor, informasi ini akan terlambat dan Anda tahu bahwa ada peluang bisnis yang memberikan pengalaman klien atau biaya operasi yang berbeda.

Dalam konteks ini, data nyata dan analisis didasarkan pada mereka memungkinkan Anda mengamati apa yang terjadi dalam praktik bisnis kedua dan kedua , menghubungkan aplikasi, perangkat IoT, saluran digital, jaringan sosial dan sistem internal dalam aliran informasi yang berkelanjutan. Terima kasih atas teknologi streaming , distribusi komputasi, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, yang memungkinkan untuk mendeteksi pelanggan, mengatasi masalah, dan mengotomatiskan tindakan dalam isyarat milisegundos.

Itu adalah analisis data pada saat itu juga dan karena itu penting

Analisis data pada saat itu sebenarnya adalah kemampuan pengambilan, proses dan analisis data pada saat yang sama ketika Anda menghasilkan latensi minimum , tanpa bergantung pada banyak proses penyimpanan dan pembuangan. Sebagai imbalannya, jika Anda ingin “pasar data”, organisasi menerima konstanta kecil yang akan memberikan wawasan yang dapat dilakukan secara instan.

Hal ini terutama relevan dalam lingkungan di mana reaksi terlambat dapat tersirat bagi Anda, klien, atau termasuk mereka yang bertanggung jawab atas keamanan : deteksi penipuan keuangan, pengawasan infrastruktur penting, panduan pasien, pengendalian kelayakan pabrik, pengelolaan inventaris, atau kampanye pemasaran digital yang mengubah isyarat-isyarat menit.

Perbedaan proses yang dilakukan oleh banyak orang secara tradisional, ketika data dikumpulkan dan dijalankan dalam waktu yang lama (misalnya, selama waktu ini) , analisis pada saat itu benar-benar dilakukan dengan flu yang terus-menerus dan memerlukan persiapan arsitektur untuk baja laten, tingkat tinggi yang disponibilidad dan la peningkatan skalabilitas horizontal. Dalam praktiknya, mereka juga sering berkomunikasi: lot untuk menganalisis sejarah secara mendalam dan waktu nyata untuk operasi harian dan keputusan mendesak.

Ekspansi Big Data, komputasi di masa kini, dan IA telah membedakan nilai data pada saat itu sebagai aktivitas strategis . Sensor, ponsel, aplikasi web, jaringan sosial, dan sistem transaksi menghasilkan aliran informasi yang besar, jika Anda memprosesnya, izinkan menemukan anomali, mendeteksi kecenderungan yang muncul, dan mempersonalisasi pengalaman setiap mil.

Data-data tersebut sebenarnya berasal dari data sejarah dan data lainnya

Data-data dalam waktu sebenarnya adalah sesuatu yang dihasilkan, dikirimkan dan dianalisis dengan cara instan, tanpa memerlukan penyimpanan terlebih dahulu sebagai persyaratan untuk keberanian ekstra . Penggunaan sistem perdagangan menggunakan informasi pada waktu yang sama sehingga menghasilkan peristiwa: pembelian, pembacaan sensor, klik pada web, atau pesan di media sosial.

Oleh karena itu, analisis dari banyak pekerjaan dengan data sejarah yang telah terakumulasi dan proses yang dilakukan hanya sekali atau beberapa kali berturut-turut . Sempurna untuk menginformasikan konsolidasi, analisis kecenderungan di area yang luas, pelaporan keuangan, atau model prediksi yang tidak memerlukan respons instan. Masalah yang muncul hanya jika diungkapkan dengan jenis analisis ini untuk mengambil keputusan yang dapat segera dilakukan.

Dalam banyak kasus, batasi proses karena banyak implikasi bahwa organisasi memasuki apa yang telah terjadi “ketika ya terlambat” : bank penipuan yang terdeteksi setiap hari berikutnya, saturasi pusat panggilan yang ditemukan setelah beberapa saat atau kesalahan dalam rangkaian produksi hanya ketika dia melakukannya dibuat oleh orang-orang yang cacat.

Kombinasi cerdas dari pendekatan-pendekatan ini adalah apa yang membedakannya : waktu nyata memungkinkan reaksi dan tindakan seketika, sementara banyak yang ingin memasuki panorama global, menyempurnakan model, dan meninjau keputusan setelahnya dengan perspektif yang lebih luas. Banyak platform yang modern, lebih canggih, satu kesatuan data streaming dan batch untuk menyederhanakan proses.

Komponen dan fungsi sistem analisis dalam waktu nyata

Semua sistem analisis data pada saat itu juga akan muncul dalam tiga blok besar: menangkap, memproses, dan memvisualisasikan atau mengaktifkan . Blok tangkapan akan mengumpulkan data secara instan yang dihasilkan: sensor IoT, log aplikasi, sistem transaksi, jaringan sosial, navigasi web, aplikasi seluler, atau platform perhatian pada klien, dan lainnya.

Proses dalam waktu nyata dari algoritma aplikasi, tabel perdagangan dan model analitis tentang kelancaran ini untuk mengubah informasi menggunakan : agregasi, deteksi anomali, korelasi peristiwa, pengumpulan data referensi, kesimpulan pembelajaran mesin, dll. teknologi seperti proses flujo (pemrosesan aliran), proses acara lengkap (CEP) dan motor analisis memori.

Kemampuan visualisasi dan pengaktifan menghasilkan hasil yang sama yang menghasilkan dampak nyata : panel dalam keadaan hidup dengan metrik yang sangat jelas, peringatan otomatis, aktualisasi pada waktu nyata dari indikator bisnis, envío de offer personalizadas, reajusted rutas logisticas atau escalado dinámico de recursos en infrastruktur TI. Clave adalah informasi yang mengalir dengan cepat sesuai dengan kecepatan yang sesuai.

Banyak dari sistem ini yang mengintegrasikan kemampuan kecerdasan buatan dan pembelajaran otomatis untuk melanjutkan bentuk presisi dan relevansi wawasan . Analisis data sejarah seperti perubahan terkini, model dapat mengantisipasi kejadian yang terjadi, rekomendasikan tindakan yang optimal, dan sertakan pengambilan keputusan secara otomatis dalam batas tertentu yang ditentukan oleh organisasi.

Banyak praktik untuk menanamkan analisis data pada saat yang sebenarnya

Keahlian setiap inisiatif analitis dalam waktu yang sangat bergantung, dalam jangka panjang, dari praktik pengelolaan data perusahaan . Ini tidak hanya merupakan isyarat untuk membeli perangkat streaming, tetapi juga berinteraksi dengan ekosistem yang dapat ditingkatkan dengan cepat, mengintegrasikan berbagai sumber, menjamin kualitas dan pengoperasian, serta melindungi keamanan informasi awal pada akhir.

1. Mendefinisikan persyaratan dan tujuan data dengan jelas

Sebelum merancang arsitektur, hal ini penting untuk ditanyakan agar Anda dapat membangun analisis motor pada saat yang sebenarnya dan keputusan yang harus diambil dengan mudah . Biasanya tidak akan ada solusi transversal untuk seluruh perusahaan, karena Anda berorientasi pada suatu area tertentu (operasional, pemasaran, perhatian pada klien, keuangan, dll.) atau termasuk grup yang dibatasi oleh pengguna.

Temukan tujuan dan obat-obatan yang berguna untuk mengidentifikasi sumber data internal dan eksternal yang diperlukan : sistem transaksi, CRM, platform e-commerce, sensor industri, jaringan sosial, bukti eksternal, registrasi jaringan, atau sumber daya lain yang relevan. Saat ini juga kami berencana untuk menanam tanaman jika, dengan lebih banyak data, Anda dapat mengejar tujuan yang lebih ambisius.

2. Mendesain arsitektur yang efisien dan memiliki latensi yang tinggi

Praktik dasar yang bagus ini dapat mengurangi jumlah minimum beberapa kali sehingga data akan semakin berkurang dan proses ETL selesai . Setiap saat di antara banyak data yang latensi dan baru-baru ini sangat dangkal dalam batas keamanan, berdasarkan norma dan kesalahan yang valid.

Kecenderungan setiap orang untuk melakukan analisis lebih lanjut adalah dengan melakukan analisis “dalam” basis data atau platform proses tertentu pada sumber daya , sehingga akan mengangkut sejumlah besar analisis yang dilakukan secara terpisah ketika tidak dapat dipahami. Penggunaan teknologi komputasi yang didistribusikan dan penyimpanan memori juga membantu mempercepat perhitungan dan meningkatkan beban kerja.

3. Masuk dan petakan semua sumber data

Termasuk perusahaan media yang sering bekerja dengan beberapa aplikasi SaaS, sistem di lokasi, berdasarkan data lama dan sumber daya lainnya . Ini adalah jumlah informasi yang tidak terstruktur yang berisi informasi elektronik, obrolan, media sosial, atau dokumen.

Sebelum berhasil membangun dasbor yang spektakuler, kami akan menyediakan inventaris data asli dan relevansi yang sesuai dengan kebutuhan Anda . Semua sistem tidak perlu terintegrasi dalam waktu nyata, dan memprioritaskan proyek yang tidak dapat dikelola. Pilih sumber kritis — yang sebenarnya akan mempengaruhi keputusan yang ingin Anda ambil — lalu tandai keberhasilan atau kegagalan inisiatif.

4. Menggabungkan model Machine Learning dan IA

Algoritma pembelajaran mesin membutuhkan kemampuan cerdas yang lebih dari sekadar informasi deskriptif . Anda dapat memperkenalkan model untuk tahap regresi dan klasifikasi, deteksi anomali, segmentasi klien, perhitungan kecenderungan pembelian atau prediksi permintaan, dan banyak aplikasi lainnya.

Diterapkan dalam waktu nyata, model ini memungkinkan mendeteksi kecenderungan darurat, mengambil keputusan secara otomatis dan mengambil tindakan, atau merekomendasikan tanpa intervensi manusia : membuat kesepakatan transaksi, menawarkan personalisasi yang tepat, memulai percakapan dengan agen yang lebih siap, atau menyesuaikan parameter produksi ketika Anda mendeteksi kesalahan.

5. Pilih perangkat data yang sesuai jika digunakan

Pemilihan perangkat sangat penting untuk dapat lebih ekstra, mengubah dan menyimpan data dengan cepat dan efisien . Ketika Anda menggunakan proses ETL, Anda memiliki solusi yang salah untuk mengisi daya dan menambah data tanpa memasukkan item botol yang tidak perlu, serta dalam jumlah besar seperti hibrida atau multi-number.

Platform yang menyatukan proses dan streaming memfasilitasi konstruksi aliran data yang koheren , menyetujui model dan kode komunitas. Teknologi yang menjamin penghapusan “tepat sekali” akan menghasilkan nilai khusus pada aplikasi yang kritis, meskipun duplikat atau kesalahan yang terjadi tidak ada pilihan.

6. Pantau kinerja teknis dan dampaknya pada pekerjaan

Memperhatikan kinerja sistem analitis pada saat itu mempunyai implikasi nyata terhadap dimensi teknis seperti dimensi kemanusiaan . Dari titik teknis, diperlukan metrik latensi tertentu, jenis kesalahan, throughput, perangkat, dan stabilisasi aliran.

Pada saat yang sama, mereka juga harus menjaga kontak tetap dengan area negosiasi yang menggunakan solusi untuk memeriksa apakah hasil yang diperoleh benar-benar lebih baik : jika pusat perhatian klien dilayani secepat mungkin, jika ada perusahaan yang mengurangi jumlah pekerja, jika kampanye digital akan lebih baik atau jika mengurangi reklamasi. Mendeteksi segera pelanggan-pelanggan negatif atau botol-botol memungkinkan tindakan balasan sebelum Anda dapat menyelamatkan kuburan yang bermasalah.

7. Mampu melakukan reaksi sebelum perubahan dalam lingkungan

Sistem analisis pada saat itu mungkin bergantung pada beberapa sumber, API, dan layanan eksternal . Ketika ada perubahan ini — bukti atau modifikasi format, sistem internal yang memperbarui atau memunculkan peraturan baru—, hal ini dapat dilakukan secara berlebihan dan merusak organisasi “ciega” di suatu area kritis.

Oleh karena itu, ini adalah distributor dasar mekanisme peringatan suhu dan proses yang jelas untuk merevisi, menyesuaikan dan memvalidasi data jaringan pipa ketika terjadi perubahan . Hal ini juga penting bagi orang-orang yang menggunakan perangkat lunak untuk mengidentifikasi respons anomali dan menggunakan saluran langsung untuk meningkatkan insiden dan berpartisipasi dalam kelanjutan sistem.

Ventilasi aplikasi untuk menganalisis data dalam waktu nyata di perusahaan

Dalam konteks di mana kita dapat segera menandai waktu, usaha kita untuk bekerja dengan data-data pada saat itu adalah orang-orang terkemuka dalam semua bidang perdagangan . Tidak hanya itu yang “dilihat secara grafis secara langsung”, begitu pula dengan proses transformasi, pengambilan keputusan, dan pengalaman yang mencakup informasi yang diperbarui pada detik berikutnya.

Pertama-tama, analisis pada saat itu benar-benar memungkinkan untuk mengambil keputusan yang jauh lebih gesit dan mendasar dalam hati, tanpa intuisi . Jika Anda selalu menggunakan data terbaru, Anda dapat mengevaluasi situasi, menemukan peluang, dan melakukan kesalahan dengan cepat, yang akan menghasilkan lebih banyak pendapatan, biaya lebih sedikit, dan lebih sedikit biaya.

Pengalaman klien juga berdampak buruk . Sesuaikan preferensi, perilaku, dan status pengguna saat berinteraksi dengan merek, fasilitasi personalisasi penawaran, antisipasi masalah, kurangi waktu tunggu, dan tingkatkan konsistensi layanan di semua saluran, dari web ke pusat panggilan.

Dalam ambisi operasional, data-data pada saat itu perlu dipantau untuk memantau proses, sumber daya, dan infrastruktur, mendeteksi kesalahan, tombol bot, atau penggunaan yang tidak efisien . Hal ini dapat dilakukan dalam rangkaian sumber daya manusia yang paling kuat, kurang mampu, dikelola lebih cerdas, lebih banyak menggunakan inventaris, dan rencana yang lebih disesuaikan dalam kenyataan.

Pada akhirnya, bekerja dengan data pada saat itu benar-benar mendorong inovasi dan penciptaan bisnis baru secara online . Mengidentifikasi pelanggan baru, perubahan perilaku konsumen, atau variasi dalam persaingan memungkinkan inovasi layanan, produk yang disesuaikan dengan kebutuhan, dan pengalaman yang lebih banyak sehingga dapat membedakan kompetensi.

Jika Anda lebih sering menggunakan data dan analisis dalam waktu nyata

Analisa dalam waktu nyata tidak dapat disangkal untuk semua orang, tetapi ada skenario yang menunjukkan perbedaan yang brutal dari analisis tradisional . Di sektor-sektor dengan banyak interaksi langsung dengan klien — seperti ritel, bank, telekomunikasi, atau perdagangan elektronik—, penyedia data pada saat yang sama mengizinkan penyesuaian layanan pada saat yang sama ketika interaksi terjadi.

Dalam perhatian klien, misalnya, data waktu nyata digunakan untuk menghubungi agen, melakukan percakapan dengan agen lebih lanjut, menganalisis banyak klien dan berbagai peringatan jika Anda mendeteksi kemungkinan krisis . Kurangi waktu kerja, selesaikan masalah dalam kontak pertama dan berikan jawaban yang koheren dan cepat untuk menghasilkan kepuasan dan kesetiaan langsung kepada walikota.

Di lingkungan industri, pengawasan inventaris, lini produksi, rangkaian produksi, dan manufaktur dalam waktu nyata memungkinkan untuk bertindak sebelum produksi gagal . Mendeteksi anomali dalam sensor dapat menunjukkan pemeliharaan preventif, sementara memeriksa secara langsung tingkat stok akan membantu menghindari pembusukan atau kelebihan persediaan.

Contoh lainnya adalah claros aparecen en service financieros (deteksi penipuan dan gestión de riesgo instantánea), sanidad (monitorización de pacientes y vigilancia epidemiológica), ciudades inteligentes (gestión del trafico y transporte público) atau ciberseguridad (deteksi serangan secara langsung) . Dalam semua hal ini, respons cepat akan berdampak langsung pada hasilnya.

Técnicas clave de análisis de datas en real time

Agar dapat memaksimalkan nilai data dalam waktu nyata, Anda akan menggunakan teknik analitis yang berbeda yang dapat mengatasi berbagai masalah nyata . Kombinasi yang tepat bergantung pada jumlah penggunaan, volume data, kecepatan yang diperlukan, dan jumlah sumber daya yang tersedia.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Ketika data-data tersebut ada dalam waktu nyata termasuk teks —komentar di media sosial, email, obrolan, email, atau encuestas—, proses bahasa secara alami memungkinkan lebih signifikan dari konten ini . Dengan melalui model-model yang masuk, organisasi dapat berkonsultasi dengan klasifikasi, niat yang masuk, mengidentifikasi tema-tema yang berulang, dan mengotomatiskan jawaban-jawaban yang sering diajukan.

Dalam layanan perhatian klien, NLP digunakan untuk menyalakan chatbot dan asisten virtual yang secara otomatis menghasilkan bagian interaksi yang lebih halus , membebaskan agen manusia untuk hal-hal yang lebih rumit. Selain itu, analisis sentimen memungkinkan Anda untuk membuat pesan menyampaikan emosi positif, negatif, atau netral dengan tingkat presisi yang jauh lebih tinggi.

Ini adalah ceramah emosional dalam percakapan sementara yang menghasilkan hasil nyata yang sangat berguna untuk mendeteksi dengan cepat gambar-gambar frustrasi, kampanye yang gagal, atau masalah dalam produk atau layanan . Dengan cara mengubah sentimen dalam jangka waktu yang lama dan di seluruh saluran, peralatan dapat diintervensi sebelum situasi meningkat atau diperbaiki sehingga berfungsi dengan baik.

Proses Acara Selesai (CEP)

Proses acara yang diselesaikan berpusat pada identifikasi pelanggan yang signifikan dalam acara besar yang terlihat sederhana . Jika Anda ingin melihat setiap peristiwa yang terjadi, tentukan kombinasi yang terdeteksi, urutan, atau frekuensi yang menunjukkan bahwa hal tersebut terjadi pada waktu yang sama.

Dalam konteks pengalaman klien, CEP akan mendeteksi krisis atau situasi yang terjadi seiring dengan tersebarnya data-data tersebut : jumlah pesanan, semakin banyak penyesalan atas kesalahan dalam suatu layanan, jumlah metrik yang dikumpulkan, atau akumulasi pesan-pesan negatif dan sosial. Ketika Anda mengenali pelanggan yang kritis, Anda dapat mengaktifkan protokol koordinator respons dan memberi tahu peralatan yang memadai secara langsung.

Analisis deret waktu

Analisis rangkaian waktu ini digunakan untuk mempelajari cara mengembangkan data dalam jangka waktu yang lama, mengidentifikasi kecenderungan, keadaan, siklus, dan anomali . Hal ini terutama digunakan ketika Anda ingin mencegah pasar berfungsi ketika terjadi di pasar dan apa yang terjadi sekarang.

Berlaku untuk layanan klien, izinkan membeli sejumlah besar tiket pada saat-saat tertentu atau semana, perlengkapan dimensi, menyesuaikan jam kerja, dan mengatur waktu proses kelas . Metriknya adalah waktu respons yang sedang, tugas penyelesaian dalam kontak pertama, atau jumlah interaksi yang dapat dipantau saluran secara langsung dan dianalisis dengan perspektif sejarah.

Procesamiento de Flujo de datas (pemrosesan aliran)

Proses flu adalah teknik yang memungkinkan untuk mencapai data terus-menerus selama yang Anda hasilkan, sehingga Anda dapat terus berharap bahwa Anda terakumulasi . Ini dirancang untuk melakukan sejumlah besar peristiwa dengan latensi baja, sehingga hasil yang tersedia praktis dalam waktu nyata.

Dalam perhatian klien, ini digunakan untuk menganalisis konten konten, obrolan, dan panggilan, memutuskan agen mana yang akan menetapkan setiap kasus dan memantau secara langsung konteks percakapan . Dengan cara ini, jika Anda dapat mendeteksi kecenderungan-kecenderungan yang muncul, masalah-masalah yang berulang atau perubahan pendapat di kalangan pengguna dan melakukan tindakan proaktif sebelum kejahatan itu terjadi secara umum.

Menggunakan kecerdasan buatan dalam analisis waktu nyata

Kecerdasan buatan, dan khususnya generasi IA, semakin cepat semakin besar potensi analisis data dalam waktu nyata . Terima kasih atas kemampuan Anda untuk memproses volume informasi yang besar, memberikan bahasa yang alami dan konten yang dihasilkan, jika ada kemungkinan otomatisasi baru, dukungan agen kemanusiaan dan personalisasi yang ekstrim.

Dalam ambisi perhatian klien, IA digunakan untuk menafsirkan makna interaksi, menghindari nada emosional, dan membangun pemahaman yang mendalam tentang konteks klien . Selain itu, Anda dapat meminta bantuan kepada agen, membuat pesan otomatis, melanjutkan percakapan, atau menyarankan hal-hal berikut yang paling mungkin dilakukan untuk menyelesaikan masalah.

IA juga mengizinkan segmentasi klien dalam grup dinamis berdasarkan perilaku, preferensi, riwayat, dan variabel demografinya . Segmentasi ini hidup, makanan dari data pada saat yang sebenarnya, fasilitas untuk mendapatkan pengalaman yang dipersonalisasi: dari rekomendasi produk yang telah menjadi rute pendukung dan tingkat adaptasi yang berharga.

Aplikasi penting lainnya adalah deteksi anomali dan dapat digunakan oleh pelanggan yang mempelajari perilaku normal data . Ketika Anda mengamati penjualan yang biasa Anda lakukan —kemungkinan penipuan, kesalahan teknis, penggunaan kesalahan, penipuan klien di perusahaan—, Anda dapat mengaktifkan peringatan, mengusulkan tindakan perbaikan, atau bahkan melakukan tindakan otomatis yang telah ditentukan sebelumnya.

Casos de uso destacados en distintos sectores

Analisis sementara sebenarnya telah memperluas berbagai sektor, dengan menu yang menghasilkan hasil yang spektakuler . Dalam layanan pemodal, Anda akan menggunakannya untuk memeriksa transaksi milisi dalam tanda-tanda penipuan, menyesuaikan harga produk pemodal, atau mengelola kartu inversi berdasarkan gerakan instan pasar.

Dalam perdagangan kecil dan e-niaga, data saat ini memungkinkan pengelolaan inventaris secara dinamis, mengoptimalkan harga berdasarkan permintaan atau kompetensi, dan menawarkan rekomendasi produk mengenai pasar . Perhatikan navigasi pengguna, klik, dan riwayat pembelian Anda pada saat ini sehingga memungkinkan untuk menciptakan pengalaman pembelian yang sangat dipersonalisasi yang meningkatkan kemungkinan konversi.

Di Sanidad, pemantauan terus menerus dari tanda-tanda vital dan indikator-indikator klinik lainnya telah memiliki kemungkinan mendeteksi upaya di negara bagian pasien secara langsung , memberikan peringatan kepada para profesional dan bertindak dengan cepat. Sebuah kebijakan yang tingkat tinggi, analisis dalam waktu nyata dari kasus-kasus, kasus-kasus dan pelanggan-pelanggan seluler akan membantu menjaga informasi dari orang-orang dan membuat keputusan-keputusan yang bermanfaat bagi publik.

Dalam fabrikasi dan logistik, analisis pada saat itu sebenarnya digunakan untuk mempertahankan prediksi, optimalisasi rangkaian layanan, dan kontrol kualitas online . Sensor yang ditempatkan di mesin dan kendaraan mengirimkan data secara terus-menerus, memungkinkan antisipasi data, menerbitkan ulang rute, mengurangi waktu pembayaran, dan mengurangi penggunaan berulang.

Dalam keamanan dan pengoperasian TI, pengawasan dalam waktu nyata, lalu lintas merah dan perubahan sistem penting adalah dasar untuk mendeteksi insiden saat ini terjadi . Anomali dalam pelanggan akses, gambar yang muncul dalam lalu lintas atau modifikasi yang tidak disengaja dalam konfigurasi dapat menunjukkan kesalahan atau pelanggaran keamanan yang memerlukan bantuan segera.

Memindahkan data dalam waktu nyata, proses distribusi dan streaming acara

Untuk dapat menganalisis data yang dihasilkan, diperlukan mekanisme transmisi dan transformasi informasi yang efisien . Penerimaan secara streaming dari waktu ke waktu dari perangkat atau aplikasi, digabungkan dengan transformasi ETL dalam waktu nyata, memungkinkan organisasi untuk mengaktifkan data dan, kemudian, menyimpan data selama mungkin di lagos data dan gudang data atau basis data analitis.

Platform data besar dan distribusi komputasi data terkini sangat ampuh untuk menganalisis volume sejarah dan streaming secara cepat . Dimungkinkan untuk melakukan analisis khusus, mendeteksi bagaimana mengubah data pada saat itu, mencari pelanggan yang lengkap dan melokalisasi anomali menggunakan perpustakaan dan layanan analitis yang Anda lihat dalam daftar untuk menggunakan infrastruktur yang dapat ditingkatkan.

Proses transmisi peristiwa-peristiwa tersebut difasilitasi oleh beberapa layanan mikro dan aplikasi yang saling berkomunikasi melalui cara desacoplada . Ketika layanan menghasilkan acara yang relevan, Anda akan memerlukan layanan yang lain yang dapat diamati untuk bereaksi jika Anda melanjutkan, tindakan selanjutnya akan terjadi. Model ini terutama berguna untuk arsitektur modern yang berbasis layanan mikro.

Selain itu, pengambilan data perubahan (Ubah Pengambilan Data) memungkinkan untuk mereplikasi secara nyata modifikasi yang dihasilkan dalam berbagai basis data dan aplikasi yang memiliki sistem terpusat . Anda juga harus memelihara registrasi terpadu dan memperbarui proses analitis yang dapat dijalankan, mesin rekomendasi, atau sistem auditor tanpa menyimpan sumber daya asli.

Strategi data dalam waktu nyata: pasos clave en la empresa

Karena semua potensi ini tidak ada gunanya menghilangkan teknologi; Saya telah gagal dalam strategi data saat ini dengan pertimbangan yang baik dan keterlibatan organisasi . Langkah pertama adalah menentukan dengan jujur ​​apa yang ingin Anda lakukan: memanfaatkan layanan, meningkatkan ventilasi, mengurangi biaya, meminimalkan risiko, atau meningkatkan model bisnis baru.

Selain itu, jika Anda mengidentifikasi data yang diperlukan : sensor di pabrik, perangkat seluler klien, data navigasi web, interaksi di media sosial, kamera keamanan, sistem ERP, CRM, atau aplikasi khusus di setiap area. Semua tidak harus dalam waktu nyata, tetapi Anda dapat membedakan kritik dari aksesori.

Gerakan berikutnya adalah memilih perangkat dan platform yang akan menangkap, mengirimkan, memproses, dan menganalisis data tersebut . Ini membuka layanan streaming, analisis mesin, dan basis data yang dioptimalkan untuk waktu yang sangat cepat dari panel visualisasi dan sistem peringatan, pasando untuk kapasitas keamanan, kontrol, dan kontrol akses.

Pekerjaan terakhir, dan hal yang paling penting, adalah jaminan bahwa organisasi akan bertindak sesuai dengan hasil yang diperoleh : menyesuaikan nilai fungsi permintaan, menawarkan personalisasi, memperbaiki kesalahan operasi yang terdeteksi, menerbitkan kembali aliran perhatian ke klien, atau memperkenalkan produk baru atau layanan dan respons terhadap hal-hal yang muncul. Keberanian nyata muncul ketika kehilangan wawasan yang dihasilkan dalam pengambilan keputusan dan perubahan nyata.

Mengadopsi analisis data dalam waktu nyata, menggunakan algoritma yang canggih, menghitung distribusi dan intelijen secara artifisial, memungkinkan perusahaan untuk melihat apa yang terjadi di sini dan saat ini ; Logran yang perlu diintegrasikan saat menangkap, proses, dan tindakan pada saat itu adalah ketika Anda mengakhiri perbedaan, menerima lebih banyak pengalaman, mengurangi risiko, dan memberikan inovasi yang sangat mustahil dengan data yang tidak diaktualisasikan.