L'analisi in tempo reale dei big data è il processo che descrive la capacità di un’azienda di prendere decisioni rapide, proattive e ponderate. Questa tecnologia emergente è usata per analizzare grandi e complessi insiemi di dati e potenzialmente può avere un enorme impatto sul business aziendale. Per capire meglio perché è un cambiamento così importante, è necessario prima analizzare la sua complicata fraseologia.
Cos'è l'analisi dei dati in tempo reale?
L'analisi dei dati in tempo reale si riferisce al processo di analisi dei dati non appena questi diventano disponibili in un sistema. I sistemi di analisi in tempo reale applicano la logica e la matematica per fornire una comprensione più rapida di questi dati, portando a un processo decisionale più snello e informato.
Si tratta di una definizione apparentemente semplice che contiene però qualche ambiguità. In primo luogo, "tempo reale" può significare varie cose. A seconda del caso d'uso e dell'applicazione, il termine potrebbe variare da una frazione di secondo fino a qualche minuto. A prescindere da questo, l'importante è che i risultati delle analisi siano condivisi abbastanza rapidamente da permettere di influenzare una decisione, diversamente dai report storici, che nonostante possano contenere dati molto dettagliati e informazioni importanti, arrivano troppo tardi per essere utilizzati efficacemente. Al contrario, l'analisi in tempo reale garantisce una disponibilità dei dati sufficientemente rapida per rispondere ai problemi, minimizzandone l’impatto negativo e, in alcuni casi, evitandoli del tutto.
Per utilizzare questo tipo di analisi, gli utenti possono interagire con i risultati del processo in diversi modi. Le analisi in tempo reale on-demand sono quelle in cui un utente richiede i risultati. Le analisi continue in tempo reale, invece, avvisano attivamente gli utenti dei risultati o attivano una risposta quando si presentano determinate condizioni..
Cos'è l'analisi in tempo reale dei big data?
I big data non sono certo un concetto nuovo dell'era digitale, ma per comprenderne appieno il significato, facciamo prima un passo indietro.
Dall'inizio dell'era digitale, le aziende hanno raccolto dati e cercato di analizzarli per favorire i processi decisionali. Lo sviluppo dei sistemi digitali ha portato a un'enorme quantità di dati che continua a crescere in modo esponenziale.
Man mano che i set di dati diventavano sempre più grandi e complessi, i tradizionali metodi di elaborazione e analisi si sono rivelati inadeguati. Queste sfide computazionali hanno favorito la nascita di sistemi di analisi che utilizzano l’elevata potenza di calcolo dei computer per estrarre informazioni dettagliate da enormi quantità di dati.
Questo processo, chiamato analisi dei big data, ha fatto sì che le organizzazioni potessero analizzare serie di dati prima inaccessibili a causa delle loro dimensioni. L'analisi di insiemi di dati sempre più grandi ha permesso di scoprire nuove e cruciali conoscenze sui processi aziendali, i clienti, il mercato e altro ancora.
L'analisi dei big data è un termine abbastanza generico che può essere suddiviso in diversi sottotipi. Ognuno ha un proprio valore ed è adatto per diversi scenari.
- L'analisi Descrittiva si riferisce alla capacità di descrivere e dare un senso a un insieme di dati.
- L'analisi Diagnostica spiega le ragioni alla base del verificarsi di una determinata tendenza o evento.
- L'analisi Prescrittiva analizza la tendenza o l'evento e propone un'azione che può aiutare nel processo decisionale.
- L'analisi Predittiva sfrutta l'intelligenza artificiale e il machine learning per prevedere un futuro probabile basato su dati attuali e passati.
L'analisi in tempo reale di grandi quantità di dati ha trasformato processi che prima erano retrospettivi, consentendo di agire in modo immediato. Un'azienda adesso può disporre di informazioni preziose (e agire in base ad esse) non appena queste entrano nell'infrastruttura dei big data.
Oggi le aziende possono capire perché sta accadendo qualcosa mentre il sistema elabora le informazioni in tempo reale, e prevedere accuratamente il risultato degli eventi, con consigli prescrittivi immediati - anche quando la mole di dati è immensa. Il risultato? La possibilità di ottenere informazioni utili più velocemente, che a sua volta significa un processo decisionale più breve e preciso.
I vantaggi dell'analisi in tempo reale dei big data
Le aziende spesso sono titubanti nell'implementare sistemi di analisi dati in tempo reale a causa delle difficoltà e dei costi iniziali percepiti; tuttavia, nel lungo periodo, i tanti benefici che ne derivano li compensano grazie al loro impatto sull'efficienza e sulla redditività del business. Questi sistemi, inoltre, sono anche molto più facili da implementare di quanto molte aziende possano pensare.
Aumentare il vantaggio competitivo
Introdurre l'analisi in tempo reale dei big data significa ridurre significativamente il tempo che intercorre tra il momento in cui le informazioni vengono elaborate e quello in cui possono aiutare un'organizzazione a introdurre cambiamenti o a prendere decisioni critiche.
Combinando informazioni in tempo reale sul mercato, sui clienti target e sulle azioni dei concorrenti, le organizzazioni possono rimanere innovative e ottenere un vantaggio competitivo.
Migliorare l'esperienza del cliente
Una maggiore comprensione dei comportamenti dei clienti permette alle aziende di tenere conto del loro feedback nelle decisioni e nell'evoluzione dei loro servizi e prodotti. Poiché questi dati cambiano costantemente, è importante agire su di essi quando sono ancora rilevanti.
Ottimizzare i processi aziendali
L'analisi in tempo reale dei big data permette alle aziende di individuare i trend dei processi lavorativi e di ottenere informazioni specifiche su come ottenere una maggiore efficienza in tutta l'organizzazione.
Riduzione dei rischi
La capacità di rilevare dei "pattern" in tempo reale significa che le aziende possono identificare e minimizzare i rischi in modo proattivo, invece di identificare le vulnerabilità dopo che il danno è già stato fatto. Ciò è particolarmente utile per identificare potenziali rischi di perdita di clienti, inefficienze operative nella produzione e vulnerabilità finanziarie.
Realizzare risparmi di costi nel lungo termine
Nel lungo termine, l’implementazione di un sistema di analisi in tempo reale dei big data permette di tagliare significativamente i costi e migliorare i margini di profitto. Creando nuove efficienze nei processi aziendali, le organizzazioni possono liberare risorse e ottenere un risparmio sui costi.
Guardando al futuro
I sistemi di analisi in tempo reale dei big data ridefiniscono la capacità di un'organizzazione di ottenere conoscenze approfondite in tempo utile per avere un impatto sui risultati del business. Senza un'analisi in tempo reale le difficoltà nel trasferire e sfruttare volumi enormi di dati spesso comporta un inutile ritardo nel processo decisionale. I vantaggi di questa tecnologia sono infiniti e molti di essi sono radicati nella loro capacità di liberare efficienze operative in diverse aree di un'azienda.
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