Cosa sono i Real-Time Analytics?
L’Analisi in Tempo Reale – o Real-Time Analytics – si riferisce all’uso di strumenti e processi per analizzare e rispondere alle informazioni in tempo reale sui tuoi clienti, prodotti e applicazioni mentre vengono generate.
Questo ti fornisce insights immediati sulla tua attività e sull’attività dei clienti e ti permette di reagire rapidamente alle condizioni in cambiamento.
Gartner definisce due tipi di analisi in tempo reale: “on-demand”, dove il sistema fornisce risultati analitici solo quando un utente o un’applicazione invia una query, e “continuo”, dove il sistema avvisa proattivamente gli utenti o innesca risposte in altre applicazioni mentre i dati vengono generati.
Benefici dei Real-Time Analytics
L’analisi in tempo reale è ampiamente applicata in quasi ogni settore.
Questo è dovuto al rapido ritmo degli affari odierni, alle aspettative dei clienti per risposte immediate e raccomandazioni personalizzate, e alla continua crescita delle applicazioni in tempo reale, dei Big Data e dell’Internet delle Cose (IoT).
Velocità
Il principale beneficio complessivo dei Real-Time Analytics è la velocità.
Aiutano a far crescere il tuo business rispondendo agli eventi di mercato più velocemente dei tuoi concorrenti.
E ti fa risparmiare denaro identificando problemi come frodi o problemi di produzione prima che si aggravino.
Competitività e Soddisfazione del Cliente
Gli strumenti di reporting e analisi in tempo reale possono sviluppare automaticamente report, alerts e altre azioni in risposta ai dati in real-time.
Ad esempio, puoi avere visualizzazioni interattive che ti forniscono approfondimenti in tempo reale o puoi impostare regole per essere notificato via SMS se i tuoi KPI raggiungono determinati livelli.
Puoi anche far sì che questi strumenti analizzino i tuoi dati in tempo reale – spesso utilizzando algoritmi di Machine Learning – e forniscano approfondimenti immediati.
Questo tipo di Intelligenza Attiva ti aiuta a rispondere più velocemente dei competitors agli eventi di mercato e ai problemi dei clienti.
In questi ambiti alcuni dei benefici percepiti possono essere:
- Risposte rapide ai Clienti: è possibile rispondere più rapidamente ai propri clienti grazie alla consapevolezza immediata del loro comportamento e delle loro esigenze derivante dai Real-Time Analytics.
- Sviluppo e perfezionamento dei Prodotti: sviluppare e perfezionare nuovi prodotti più velocemente ottenendo approfondimenti in tempo reale su come gli utenti interagiscono con tutti gli altri è sicuramente un altro grande vantaggio apportato dai Real-Time Analytics.
- Ottimizzazione delle Campagne: grazie all’analisi in tempo reale è possibile anche ottimizzare campagne, siti web e app più velocemente fornendo offerte personalizzate e test in tempo reale.
Riduzione di Frodi e Perdite
L’analisi dei dati in tempo reale ti rende consapevole di problemi time-sensitives che possono comportare perdite significative, come esaurimenti di inventario, crimini informatici, frodi, guasti tecnologici, violazioni della sicurezza e problemi di produzione.
Puoi quindi rispondere rapidamente e magari prevenire i problemi prima che crescano.
Efficienza
Una piattaforma di Real-Time Analytics può anche migliorare l’efficienza in tutta la tua organizzazione.
Ad esempio, le cosiddette “people analytics” forniranno informazioni aggiornate sull’engagement dei dipendenti, il dipartimento IT potrà concentrarsi su altre priorità man mano che diminuirà il volume delle query personalizzate, e i dirigenti potranno prendere decisioni molto più velocemente, in quanto non dovranno più aspettare che i dati vengano aggiornati.
I migliori strumenti di analisi in tempo reale consentono l’Analisi Predittiva per guidare il processo decisionale e l’Analisi Prescrittiva per raccomandare automaticamente il corso d’azione ottimale.
Come funzionano i Real-Time Analytics
L’analisi dei dati in tempo reale combina dati storici con dati in streaming per fornire metriche automatizzate e approfondimenti all’interno di dashboard o integrarli direttamente nei processi machine-driven.
Architettura dei Real Time Analytics
Per supportare la tua piattaforma di analisi in tempo reale, avrai bisogno di un’architettura Cloud più ampia e di un solido flusso di dati in streaming per consumare, archiviare, arricchire e analizzare questi dati in tempo reale man mano che vengono generati.
Passaggi Fondamentali:
- Aggregare le Tue Fonti di Dati
Usa uno strumento di streaming CDC dai tuoi sistemi transazionali o dai tuoi database relazionali per collegare queste fonti a un processore di flusso. Le comuni fonti di dati in tempo reale includono IoT/sensori, attività delle app, registri dei server, pubblicità online e dati clickstream. - Costruire un Processore di Flusso
Puoi usare uno strumento come Amazon Kinesis o Apache Kafka per elaborare i tuoi dati in streaming in modo sequenziale e incrementale su base record-by-record. Il tuo processore di flusso dovrebbe essere scalabile, veloce, tollerante ai guasti e integrato con le applicazioni a valle per la presentazione o azioni innescate. - Query o Archiviazione dei Dati in Streaming
Usa uno strumento come Snowflake, Google BigQuery, Dataflow o Amazon Kinesis Data Analytics per filtrare, aggregare, correlare e campionare i tuoi dati. Puoi interrogare il flusso di dati stesso mentre è in streaming utilizzando ksqlDB, un motore SQL in streaming per Apache Kafka. Puoi anche archiviare i tuoi dati in streaming nel cloud e interrogarli in seguito. Per l’archiviazione, puoi usare un database o un Data Warehouse come Amazon Redshift, Amazon S3 e Google Storage. - Eseguire l’Analisi
Usa uno strumento moderno di analisi in tempo reale per condurre analisi, Data Science e Machine Learning o AutoML. Questi strumenti possono anche innescare alert ed eventi in altre applicazioni. Ecco alcuni casi d’uso specifici:- Dashboard e visualizzazioni di dati interattive che forniscono alert e ti aiutano a scoprire insights in tempo reale consentendoti di rispondere rapidamente ai cambiamenti nei KPI.
- Eventi innescati in altre applicazioni come il software di acquisto di annunci che elabora automaticamente le offerte e acquista pubblicità online basata su regole predefinite.
- Algoritmi applicati in-stream, il che significa che i Data Scientist e i modelli AutoML non devono aspettare che i dati risiedano in un database.
- Analisi predittiva in tempo reale che prevede risultati e analisi prescrittiva che suggerisce un corso d’azione basato sui dati aggiornati al minuto.
Real-Time vs Batch
L’analisi tradizionale batch è passiva in quanto si basa su set di dati storici preconfigurati.
Supporta la reportistica di Business Intelligence dove i KPI tracciano ciò che è già accaduto con discreto ritardo.
Non è stata progettata per supportare decisioni e azioni in tempo reale.
La reportistica e l’analisi in tempo reale forniscono invece approfondimenti continui da informazioni istantaneamente aggiornate, progettate per innescare azioni immediate.
Tuttavia, potresti voler scegliere di usare sia un layer batch che un layer in Real-Time per coprire l’intero spettro delle tue esigenze di analisi dei dati.
Ecco una panoramica affiancata dell’analisi in Real-Time vs batch che mostra come possono lavorare insieme per darti una soluzione completa.
| Real-Time | Batch | |
|---|---|---|
| Analisi dei Dati | Analisi approfondita dei dati dinamici e sensibili al tempo (time-sensible). | Analisi approfondita dei dati statici e storici. |
| Ambito delle Query | Solo il record di dati più recente (o entro una finestra temporale). | Interroga l’intero set di dati. |
| Ingestione dei Dati | Una sequenza continua di singoli record. | Batch di set di dati di grandi dimensioni. |
| Elaborazione | Elabora solo il record di dati più recente o entro una finestra temporale. Il supporto nativo per i dati semi-strutturati riduce o elimina la necessità di ETL. | Elabora l’intero set di dati e può tollerare che le pipeline ETL impieghino tempo per trasformare i dati. |
| Latenza | Bassa latenza: i dati sono disponibili per l’interrogazione in millisecondi o secondi. | Alta latenza: i dati per le query sono vecchi di minuti o ore. |
Sfide dei Real-Time Analytics
L’analisi in tempo reale può aiutarti a ottenere un vantaggio competitivo, ma è una capacità relativamente nuova e ci sono alcune sfide chiave di cui dovresti essere consapevole mentre sviluppi la tua architettura.
Alta Disponibilità e Tempi di Risposta Ridotti
I tuoi dati fluiscono continuamente, ad alta velocità e ad alto volume.
Possono anche essere eterogenei, volatili e incompleti.
Quindi, nella gestione del tuo flusso di dati, ecco le principali sfide per il tuo sistema di Real-Time Analytics:
- Scalabilità: le tue fonti di dati in tempo reale probabilmente produrranno terabyte di Big Data e questo volume può aumentare rapidamente e variare nel tempo. Ecco perché è una buona idea archiviare i tuoi dati in un Data Warehouse Cloud.
- Durabilità e coerenza: dovresti avere processi di governance e lineage dei dati in atto, perché i dati letti potrebbero essere già modificati e stantii in un altro sistema di dati.
- Tolleranza ai guasti: il tuo sistema deve gestire flussi di dati in una varietà di formati da molte fonti mentre previene interruzioni da un singolo punto di guasto.
- Ordinamento: per risolvere le discrepanze dei dati e supportare le applicazioni devi conoscere la sequenza dei dati nel flusso di dati.
Costo
Dovrai investire in un nuovo set di strumenti che possano eseguire analisi istantanee sui dati che fluiscono continuamente.
Tuttavia, i molti benefici dell’introdurre questa architettura di Real-Time Analytics comportano un ROI molto positivo nel lungo termine.
Supporto Interno
Dovrai anche definire chiaramente cosa intendi per Real-Time, quali fonti di dati includere, quali processi interni dovrebbero essere aggiustati e di quale formazione avranno bisogno i vari team.
Esempi di Real-Time Analytics
L’analisi dei Big Data in tempo reale è applicata in molti modi in quasi tutti i settori oggi.
Ecco le quattro principali categorie di casi d’uso:
Personalizzazione in Tempo Reale
L’analisi in tempo reale può aiutarti a fornire contenuti online e offerte promozionali basati sul profilo di ciascun utente e sulle loro azioni nel momento.
Ad esempio, un negozio di e-commerce potrebbe fornire raccomandazioni personalizzate a un cliente non solo in base ai suoi dati di acquisto storici, ma anche a ciò che quel cliente ha appena aggiunto al carrello.
Manutenzione Preventiva
L’analisi in tempo reale può aiutarti a monitorare le attrezzature e rilevare problemi in modo da poter programmare la manutenzione o ordinare nuovi pezzi in anticipo.
Questo approccio preventivo riduce i tempi di inattività e migliora la produttività.
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Ottimizzazione delle Performance
L’analisi in tempo reale può aiutarti ad ottimizzare l’allocazione delle risorse con aggiustamenti in tempo reale alle attività ed ai processi.
Ad esempio, combinata con l’analisi della Supply Chain, un fornitore di trasporti può eliminare percorsi di spedizione inefficienti utilizzando dati in tempo reale sul traffico e sui ritardi.
Rilevamento di Frodi ed Errori
L’analisi in tempo reale può aiutarti a compiere azioni immediate per fermare frodi ed errori confrontando i dati storici con le informazioni attuali.
Ad esempio, una società di servizi finanziari potrebbe rilevare anomalie nell’attività delle transazioni e bloccare un account per prevenire ulteriori perdite.
Come Qlik può aiutare le Aziende a sfruttare i Real-Time Analytics
Qlik offre una suite completa di strumenti per l’analisi in tempo reale che può aiutare le aziende a trarre il massimo vantaggio dai loro dati.
Con Qlik Sense e Qlik Replicate, le aziende possono non solo monitorare ma anche rispondere immediatamente ai cambiamenti nei loro dati.
Qlik Sense
Qlik Sense è una piattaforma di analisi dei dati che combina le capacità di analisi avanzata con un’interfaccia intuitiva e user-friendly.
Questo strumento consente alle aziende di esplorare i dati in modo interattivo, creare visualizzazioni potenti e condividere dashboard dinamiche.
Ecco come Qlik Sense supporta l’analisi in tempo reale:
- Visualizzazioni Interattive: Qlik Sense permette di creare visualizzazioni interattive che si aggiornano automaticamente in risposta ai nuovi dati. Questo consente agli utenti di vedere i cambiamenti nei KPI in tempo reale e prendere decisioni informate rapidamente.
- Analisi Predittiva e Prescrittiva: grazie all’integrazione con AutoML, Qlik Sense consente di costruire modelli predittivi senza la necessità di una profonda conoscenza tecnica. Le aziende possono prevedere tendenze future e ricevere raccomandazioni su azioni ottimali basate sui dati più recenti.
- Alert e Azioni Automatizzate: la tecnologia di alerting di Qlik è completamente guidata dai dati, permettendo di monitorare tutte le informazioni senza limitazioni. Gli utenti possono impostare alert che si attivano automaticamente quando vengono rilevate anomalie, innescando azioni immediate per risolvere problemi potenziali prima che si aggravino.
Qlik Replicate
Qlik Replicate è una piattaforma di integrazione e replicazione dei dati in tempo reale che utilizza la tecnologia Change Data Capture (CDC) per mantenere i dati aggiornati e disponibili per l’analisi.
I principali vantaggi includono:
- Integrazione Dati in Tempo Reale: Qlik Replicate consente di trasferire dati da diverse fonti, come database relazionali, Data Warehouse e sistemi di transazione, in tempo reale. Questo assicura che tutte le analisi ed i report siano basati sui dati più recenti e accurati.
- Elaborazione Continua dei Dati: grazie alla capacità di elaborare i dati in modo continuo, Qlik Replicate permette di identificare e rispondere a problemi come frodi, guasti di produzione e violazioni della sicurezza appena si verificano, riducendo significativamente il rischio e le perdite.
Qlik fornisce quindi una piattaforma robusta e flessibile per i Real-Time Analytics, che permette alle aziende di migliorare la loro competitività, soddisfare le aspettative dei clienti e ottimizzare le operazioni interne.
Implementando Qlik Sense e Qlik Replicate, le organizzazioni possono ottenere una visione completa e aggiornata delle loro attività, prendere decisioni più rapide e informate, e mantenere un vantaggio competitivo nel mercato attuale.
