Analiza w czasie rzeczywistym
Ponieważ technologia wciąż się rozwija i staje się coraz bardziej wyrafinowana niż wcześniej, firmy zaczęły wykorzystywać moc dużych zbiorów danych i analiz w czasie rzeczywistym, aby usprawnić swoją działalność biznesową. Każdego dnia do organizacji napływa coraz więcej danych. Zarządzanie i analizowanie tak dużej ilości dużych zbiorów danych analitycznych w czasie rzeczywistym stało się trudnym zadaniem dla firm. Przechowywanie takich danych i analizowanie ich w czasie rzeczywistym to zupełnie inna gra. Wiele firm woli teraz korzystać z dużych danych analitycznych w czasie rzeczywistym, ponieważ chcą wiedzieć, co dzieje się w ich organizacji.
Zalety analizy danych w czasie rzeczywistym
Oto zalety analizy danych w czasie rzeczywistym
- Błędy można rozpoznać natychmiast - wiedza na temat analizy danych w czasie rzeczywistym na temat błędów pomaga organizacjom szybciej reagować na takie błędy i zwiększać wydajność operacyjną firmy. Ta wczesna identyfikacja błędów może pomóc uchronić operację przed całkowitym niepowodzeniem, a klienci nie muszą przestać używać swoich produktów.
- Nowe strategie konkurentów można łatwo znaleźć - jeśli korzystasz z analizy danych w czasie rzeczywistym, zawsze możesz wyprzedzić konkurencję. Możesz także otrzymać alert, gdy konkurencja zmienia strategię.
- Zwiększa współczynnik konwersji i zyski - jeśli firma jest w stanie monitorować ruchy swoich produktów, może łatwo zdiagnozować nadchodzące awarie. W ten sposób analityka danych w czasie rzeczywistym może poprawić ich obsługę, a w zamian zwiększyć współczynnik konwersji.
- Oszustwa można wykryć na wczesnym etapie i zastosować środki zapobiegawcze - Za pomocą systemu bezpieczeństwa analizy danych w czasie rzeczywistym można wykryć oszustwa lub próbę włamania na wczesnym etapie. Po ustaleniu, organizacja może podjąć skuteczne środki, aby temu zapobiec.
- Oszczędności - Wdrożenie analizy danych w czasie rzeczywistym w organizacji będzie Cię kosztować. Ale w rzeczywistości zmniejszy presję na dział IT firmy. Dzięki temu dział IT może skoncentrować się na realizacji celów organizacji.
- Lepsza wiedza na temat sprzedaży - Analizy danych w czasie rzeczywistym pomogą Ci uzyskać dogłębną wiedzę na temat sprzedaży. To z kolei da ci znać, który produkt ma się dobrze na rynku, a który nie. Można podjąć dalsze działania w celu zwiększenia sprzedaży.
- Postęp w trendach klientów - Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwoli poznać strategie, promocje, preferencje klientów konkurencji oraz informacje o najnowszych trendach na rynku. Te informacje pomogą Ci wprowadzić zmiany w produkcie zgodnie z potrzebami klienta, a także możesz podejmować mądre decyzje.
Wyzwania związane z wykorzystaniem analizy danych w czasie rzeczywistym
Ma nie tylko zalety, ale ma także pewne wady, które wymieniono poniżej
- Wymaga specjalnej mocy komputera - Nowe narzędzia są potrzebne do analizy danych w czasie rzeczywistym. Standardowa wersja Hadoop nie nadaje się teraz do korzystania z analiz w czasie rzeczywistym, ale oczekuje się, że w najbliższej przyszłości zostanie zmodyfikowana w celu przeprowadzania analiz w czasie rzeczywistym.
- Wymaga innego sposobu pracy - wiele organizacji zazwyczaj uzyskuje informacje raz w tygodniu, ale analiza danych w czasie rzeczywistym zapewnia informacje co sekundę. Ta zmiana wymaga zupełnie innego podejścia i metody działania. Nowe podejście będzie miało wpływ na kulturę pracy.
4 sposoby wykorzystania siły analityki w czasie rzeczywistym
Przydatne wskaźniki zawsze pomogą nam podejmować lepsze i mądrzejsze decyzje. Analityka w czasie rzeczywistym dla dużych zbiorów danych jest jedną z takich miar, w której można natychmiast podjąć działania w stosunku do danych, a więcej danych można uzyskać w ciągu kilku minut po zdarzeniu. W tym artykule przyjrzymy się kilku sposobom, aby analityczne analizy danych w czasie rzeczywistym działały w pełni.
-
Debugowanie
Jeśli podejmiesz decyzje na podstawie niepoprawnych danych, decyzje pójdą źle i będzie to miało ogromny wpływ na Twoją organizację. Byłoby to stratą czasu i pieniędzy, gdybyś polegał na niepoprawnych danych. Na przykład jutro masz prezentację i jeśli dzisiaj dowiesz się, że dane są niepoprawne, będziesz zestresowany. Więc najpierw popraw wszystko.
Dowiedz się, czy dane, które śledzisz, są poprawne.
Jak to robisz?
Pomogą Ci duże dane analityczne w czasie rzeczywistym.
Sprawdź, czy Twoje wydarzenia i właściwości są skonfigurowane poprawnie i sprawdź, czy działa poprawnie we wszystkich sekcjach witryny.
Duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym mogą pomóc z łatwością skonfigurować i wdrożyć analizy na wczesnym etapie. Duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym pomogą ci sprawdzić w witrynie lub programie, czy wszystko działa tak, jak powinno. Z powodu tej kontroli przetwarzane są tylko odpowiednie informacje. Nazywa się to debugowaniem analityki.
-
Monitorowanie wskaźników, kampanii lub zachowań
Po pomyślnym zakończeniu procesu debugowania możesz zacząć monitorować jego użycie, metryki i inne. Monitorując wskaźniki lub kampanie, możesz dowiedzieć się, jak skuteczna była premiera i jaki był jej efekt.
Analizy w czasie rzeczywistym dużych zbiorów danych pomogą nie tylko zmierzyć, co dzieje się w Twojej witrynie, ale także zmienią zasady stosowane przez twoich konkurentów w celu zwiększenia ruchu na ich stronie. Możesz również zobaczyć, w jaki sposób serwisy społecznościowe, takie jak Facebook, Twitter i inne, są wykorzystywane przez twoich partnerów lub konkurentów w ich kampanii lub programie promocyjnym.
Jeśli uruchomiłeś aplikację mobilną, duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym pomogą Ci poznać zachowanie użytkowników w stosunku do Twojej aplikacji. Pomoże Ci również dowiedzieć się, czy użytkownicy go przyjmują. Dowiesz się również, czy to przyjęcie przyniosło jakiś godny wynik, np. Wzrost wskaźnika zatrzymania.
-
Testy A / B
Aplikacje o wysokiej jakości i dużej objętości, takie jak gry społecznościowe lub aplikacje mobilne, mogą zoptymalizować swoje produkty w kilka minut przy użyciu prawdziwych danych.
Zastanawiasz się, która strona Twojej witryny generuje więcej konwersji? Chcesz porównać statystyki różnych przedmiotów? Analizy danych w czasie rzeczywistym pomogą Ci przeprowadzić podzielone testy, aby dowiedzieć się, która jest bardziej opłacalna i może pomóc w podejmowaniu decyzji.
Na przykład, aby dowiedzieć się, jak działa nowa funkcja w różnych wersjach, programista może skonfigurować test podziału. Mogą pozwolić na uruchomienie testu przez kilka minut, a następnie go zatrzymać. Otrzymasz dane, które chcesz podjąć. Testy można również powtarzać w częstych odstępach czasu, aby znaleźć wzorce przepływu danych.
Analiza danych w czasie rzeczywistym będzie bardzo przydatna przy wprowadzaniu nowej funkcji do aplikacji lub regularnym aktualizowaniu aplikacji.
Nie oznacza to, że dane historyczne nie są już ważne. Dane historyczne zapewniają również dogłębną wiedzę na temat danych, które można przekształcić w działania. Dane historyczne pozwalają również na porównanie z poprzednimi zapisami. Ale duże dane analityczne w czasie rzeczywistym wyprzedzają dane historyczne, ponieważ są tak szybsze. Dzisiejszy świat rozwija się bardzo szybko w technologii, więc większość organizacji preferuje analizę w czasie rzeczywistym. Ale zdecydowanie możesz użyć zarówno dużych danych historycznych, jak i analityki w czasie rzeczywistym, aby podjąć ważną decyzję w organizacji.
Witryny e-commerce
Amazon.com jest doskonałym przykładem korzystania z testów podziału. Obecna strona Amazon została stworzona po wielu optymalizacjach i testach. Mają wiele testów, które pokażą im, co działa najlepiej dla nich. Witryna nie wprowadza żadnych większych zmian.
Mogą przeprowadzić test, aby dowiedzieć się, czy przy niewielkich zmianach produkt zwiększy ruch w witrynie. Test zajmuje tylko kilka minut, aby uzyskać potrzebne dane.
Głównym motywem wszystkich tych testów jest pomoc w podejmowaniu decyzji. Dostęp do danych można uzyskać szybko, co pomaga uzyskać wszystko natychmiast.
-
Dostarczaj spersonalizowane treści
Analizy w czasie rzeczywistym dużych zbiorów danych są bardziej popularne wśród użytkowników. Przykładami są czasy Amazon i NY. Duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym zwiększą preferencje użytkownika witryny, a więcej użytkowników będzie kupowało Twój produkt. Znajomość osób, które korzystają z Twojej witryny, pomoże Ci śledzić działania użytkowników. Dawanie widowni tego, co lubią, poprawi jakość twoich treści. Wysokiej jakości treści zapewniają użytkownikom lepsze wrażenia. Jest to bardzo sprytny ruch, aby utrzymać zaangażowanie użytkowników witryny lub produktu. Zaangażowanie użytkowników witryny lub produktu pomoże Ci uzyskać więcej informacji na ich temat.
Poniżej podano przykłady wykorzystujące analizy w czasie rzeczywistym
Amazonka
Czy szukałeś strony głównej Amazon po tym, jak szukałeś czegoś na stronie? Wyświetlą pięć sekcji w oparciu o historię przeglądania. Są dla Ciebie nowe, powiązane z przeglądanymi przez Ciebie przedmiotami, zainspirowane Twoją historią przeglądania i dodatkowymi elementami do odkrycia. Czy ty jak oni to robią?
Amazon spędził wiele lat w swoich badaniach, aby przetwarzać dane w analizach w czasie rzeczywistym, gdy użytkownik przegląda witrynę w poszukiwaniu produktu.
Amazon koncentruje się na trzech głównych elementach, dostarczając te dane użytkownikom
- Detalista może mieć miliony klientów i miliony różnych produktów.
- Aplikacje będą wymagały szybkich rezultatów, a jednocześnie powinny dawać wyniki wysokiej jakości
- Historia przeglądania każdego użytkownika dostarczy Ci cennych danych klientów, a algorytm musi natychmiast wygenerować nowe informacje.
To, co teraz widzimy jako rekomendacje od Amazon, jest wynikiem ich rozwoju po wielu latach.
Teraz będziesz miał pytanie. Jakie korzyści czerpie Amazon z takich dużych danych analitycznych w czasie rzeczywistym?
To nic innego jak marketing ukierunkowany. Duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym zapewniają użytkownikom lepsze wrażenia z zakupów. A dla Amazon, zdobywając więcej wiedzy o klientach, mogą skutecznie sprzedawać swoje produkty na dobrym poziomie interakcji. Amazon jest najlepszym przykładem, aby dowiedzieć się, w jaki sposób powinniśmy korzystać z dużych zbiorów danych analitycznych w czasie rzeczywistym, aby zapewnić użytkownikowi lepsze wrażenia.
The New York Times
Czy wiesz, w jaki sposób New York Times decyduje o tym, które wiadomości będą wyświetlane częściej?
New York Times prowadzi badania nad zachowaniem czytelników, wykorzystując analizę danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu w dowolnym momencie dowiedzą się, co czytają ludzie. Takie zachowanie użytkowników pozwoli im zdecydować, które wiadomości mają zostać umieszczone, gdzie i jak długo powinny się tam pojawiać. Analizy danych w czasie rzeczywistym to podejmowanie decyzji, które pomogą przyciągnąć wielu użytkowników do ich witryny ze względu na jej jakość i trafność treści.
Wiele witryn medialnych śledzi zawartość każdego publikowanego artykułu. Ma to na celu zwiększenie ruchu, zwiększenie zaangażowania klientów i pozyskanie lojalnych klientów. Analiza danych w czasie rzeczywistym pomoże takim serwisom społecznościowym dowiedzieć się, na co czytelnicy zwracają większą uwagę w ciągu dnia. Na tej podstawie będą w stanie dostarczyć odpowiednią treść we właściwym czasie.
Im więcej czasu użytkownik spędza w witrynie, tym więcej informacji wydawca może uzyskać na temat preferencji użytkownika i jest również bardziej prawdopodobne, że użytkownik stanie się częstym gościem w witrynie. Wydawca może polecić czytelnikom artykuły, dzięki którym pozostaną na stronie przez długi czas.
Wniosek
Duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym będą bardzo przydatne dla firm, które muszą znać dane z minuty na minutę. Może zaoszczędzić czas i pieniądze.
Duże zbiory danych analitycznych w czasie rzeczywistym pozwalają firmie dowiedzieć się, co dzieje się teraz na stronie, i mogą dalej badać za pomocą niektórych narzędzi, takich jak Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve i wiele innych narzędzi. Korzystanie z takich narzędzi analitycznych w czasie rzeczywistym nie pozwoli utknąć w dowolnym miejscu w trakcie procesu.
Dane historyczne mogą być również wykorzystane przy podejmowaniu decyzji. Podczas korzystania z analityki w czasie rzeczywistym należy przede wszystkim rozważyć: „Jaki jest cel uzyskania tych danych?”. Zamiast tego nie należy ustalać czegoś, co wygląda dobrze w komunikacie prasowym.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po analizach w czasie rzeczywistym. Tutaj omawiamy również 4 sposoby wykorzystania siły analityki w czasie rzeczywistym wraz z zaletami i wadami. Możesz także spojrzeć na The New York Times-
- Niesamowity przewodnik po lepszym rozwoju sprzedaży
- 7 porad i wskazówek motywujących pracowników do przyjścia na czas
- Narzędzia do marketingu treści i SEO Analytics
- Analiza kredytowa - sektor nieruchomości