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Real Time Analytics: cos'è e come funziona

LA GRANDE SFIDA PER UN NUOVO MODELLO DI BUSINESS

 

real time analyticsOggi la Real time Analitycs rappresenta una delle principali fonti di vantaggio competitivo a livello aziendale, poiché incide direttamente sul modello di business di un’impresa. La tecnologia sta diventando sempre più sofisticata e le aziende hanno iniziato a sfruttare la potenza dei big data e delle analisi in tempo reale per migliorare le loro operazioni aziendali.

Ogni giorno prendiamo tantissime decisioni che vanno da cosa acquistare a come investire i nostri risparmi e nel momento in cui prendiamo queste decisioni, automaticamente generiamo un flusso di dati in continua crescita. La Real time Analitycs analizza ed interpreta questi dati che sono utili alle aziende, per prevedere le richieste dei loro clienti e adattare così i nuovi prodotti e servizi alle nuove esigenze. In passato, il processo di elaborazione dei dati era molto lento e portava le aziende a fare delle previsioni che non corrispondevano alla realtà.

Se vuoi imparare a misurare ed analizzare i dati web iscriviti al Corso Web Analytics Specialist di Digital Coach®.

Per diventare un esperto analista digitale occorre:

  • analizzare i dati web per realizzare report al fine di migliorare le performance di siti web, app e piattaforme web;
  • conoscere le principali piattaforme per raccogliere i dati come Google Analytics, Search Console, Facebook Insights e Twitter Analytics;
  • comprendere ed interpretare l’esperienza online dell’utente.

 

Real time Analytics: cos’è

Con l’espressione Real time analytics si intende un’analisi dei big data, che include le tecnologie ed i processi attraverso i quali i dati devono essere misurati, gestiti e analizzati in tempo reale non appena entrano nel sistema, consentendo così alle aziende una visualizzazione e una comprensione immediata dei dati.
La Real time analytics applicata in contesti aziendali, consente alle aziende, dopo che i dati sono entrati nel loro sistema di ottenere approfondimenti, agire su di essi e capire le esigenze del cliente, nonché di prevenire i problemi prima che si presentino.
Le aziende sfruttano la potenza dell’analisi in tempo reale e dei big data per ottimizzare le operazioni interne, come il miglioramento dei flussi di lavoro e il supporto delle vendite e del marketing in modo più efficiente. Tali strumenti forniscono anche informazioni sul comportamento dei clienti e sulle tendenze del mercato in tempo reale, consentendo una risposta immediata e stare così al passo con la concorrenza.

 

I principali vantaggi della Real time Analytics

 

Riconoscimento degli errori

La conoscenza della real time analytics sugli errori aiuta le imprese a rispondere a tali errori più rapidamente e ad aumentare l’efficienza operativa dell’azienda. Se si utilizza questo metodo di analisi è sempre possibile rimanere aggiornati ed informati rispetto alla concorrenza e allo stesso tempo ricevere un avviso ogni volta che il concorrente sta cambiando la strategia.

 

Tempo di reazione aumentato

La Real time analytics consente di intercettare i cambiamenti improvvisi, come ad esempio le transizioni di mercato o i mutamenti nelle scelte di acquisto dei consumatori, in modo da poter agire rapidamente di fronte ad una situazione urgente ed evitare perdite e ricadute sul marchio.

 

Aumenta il tasso di conversione e i profitti

Se un’azienda è in grado di monitorare i movimenti dei propri prodotti può facilmente diagnosticare i propri guasti imminenti. In questo modo, la real time analytics può migliorare il loro servizio e in cambio aumentare il tasso di conversione.
La customer-care in real-time è un servizio che va ad intercettare le esigenze dei clienti, al fine di fornire informazioni aggiornate sui clienti di un’impresa e prendere decisioni aziendali migliori e più rapide. Ad esempio, i dati raccolti dal comportamento dei clienti, dai dati demografici, dal numero di visualizzazioni degli annunci sul web, possono migliorare le strategie di targeting del pubblico, le strategie di prezzo ed i tassi di conversione.

 

Migliore conoscenza delle vendite e monitoraggio del comportamento del cliente

Questo tipo di analisi aiuta ad acquisire una conoscenza approfondita sulle vendite, permettendo all’azienda di capire quale prodotto sta andando bene sul mercato e quale invece no, come e quando i clienti prendono o non prendono decisioni di acquisto.

 

Risparmio sui costi

La Real time analytics riduce l’onere del Team IT, le eventuali inefficienze e ridimensiona meglio il capitale umano, traducendosi così in un maggiore risparmio sui costi.

 

Apportare modifiche alla campagna di marketing in tempo reale

L’ accesso ai dati in tempo reale è fondamentale per il successo di tutte le iniziative di marketing sui social media e per la creazione di nuovi strumenti per ottimizzare la campagna.
Le aziende che utilizzano questa tipologia di dati godono di un vantaggio maggiore rispetto alle aziende che utilizzano ancora dati storici, perché possono comprendere il comportamento dei clienti in real time e promuovere l’efficienza di risparmio di denaro all’interno della propria organizzazione.

test web analytics specialist

 

Analisi in tempo reale a quattro velocità: dal Batch al Real Time

L’ Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence ha approfondito la variabile velocità di analisi e ha identificato quattro livelli che si differenziano tra loro in base alla frequenza con cui il sistema mette a disposizione i dati raccolti, garantendone la qualità.
I quattro livelli di velocità sono:

Batch

Le analisi svolte in questa modalità prevedono un aggiornamento del sistema che prende in carico i dati raccolti a intervalli regolari predefiniti. Un esempio può essere rappresentato da tutti quei sistemi che elaborano i dati raccolti nella giornata lavorativa durante la notte.

Near Real Time

É un processo di elaborazione dei dati veloce, ma non istantaneo, che può comprendere un intervallo di ore o addirittura di minuti, con una frequenza di analisi e di risultati ridotta rispetto alla modalità Batch. I processi in background su piattaforme come i siti di social media, spesso si svolgono quasi in tempo reale. Tali processi portano a valutare un post ma allo stesso tempo a rimuoverlo dopo due minuti, se viola le norme del sito.

Real Time

Le analisi vengono svolte in real time, così come la raccolta dei dati. L’elaborazione in real time è fondamentale in situazioni come prelievi bancomat, transazioni di mercato automatizzate e altri sistemi di assistenza clienti.

Streaming

La raccolta e l’analisi dei dati si effettua in modo continuo. Il sistema è dunque capace di supportare il flusso costante dei dati.
L’analisi in real time visualizza e analizza i dati così come appaiono nel sistema informatico, consentendo così ai data scientist di utilizzare questo tipo di analisi al fine di raggiungere diversi obiettivi:
• generare decisioni operative ed applicarle all’attività di produzione includendo processi e transazioni aziendali su base continuativa;
• visualizzazione dei pannelli di controllo in real time con set di dati transazionali costantemente aggiornati;
• utilizzo di analisi prescrittive e predittive esistenti;
• segnalazione simultanea di dati storici e attuali.

 

Come funziona l’analisi in tempo reale

La Real time analytics si svolge spesso ai margini della rete per garantire che l’analisi dei dati venga eseguita il più vicino possibile all’origine dei dati. Oltre all’edge computing, ci sono altre tecnologie che supportano la real time analytics:

Elaborazione in memoria

un’architettura di chip in cui il processore è integrato in un chip di memoria per ridurre la latenza.

In data-base analytics

una tecnologia che consente di elaborare i dati all’interno del database costruendo la logica analitica nel database stesso.

Apparecchi per data warehouse

una combinazione di prodotti hardware e software progettati per l’elaborazione analitica.

Analisi in memoria

 un approccio alla query di dati quando risiede nella memoria ad accesso casuale, invece di interrogare i dati archiviati su dischi fisici.

Programmazione parallela

l’elaborazione coordinata di un programma, da parte di più processori dotati di un proprio sistema operativo e memoria, che funzionano su diversi parti del programma.
Il software di analisi in real time ha tre componenti di base:
• un aggregatore che raccoglie flussi di eventi di dati da una varietà di origini dati;
• un broker che rende i dati disponibili per il consumo;
• un motore di analisi che analizza i dati, correla i valori e fonde insieme i flussi.
Il sistema che riceve e invia flussi di dati ed esegue l’applicazione e la logica di analisi in tempo reale è chiamato processore di flusso.

 

Real Time Analytics: il valore strategico per le aziende

real time analytics aziende

Nei prossimi anni assisteremo ad un incremento della real time analytics a livello aziendale ma ancora oggi bisogna constatare che ci sono numerosi ostacoli per la sua effettiva implementazione.
Una delle maggiori sfide che le aziende devono affrontare in riferimento a questo tipo di analisi è di definire in maniera specifica e coerente, cosa si intende per real time analytics e quali fonti di dati dovrebbero essere utilizzati.

Allo stesso tempo, l’azienda deve provvedere a creare un’architettura in grado di gestire rapide modifiche nel volume dei dati, in quanto, molto spesso le origini dei dati e le applicazioni possono far variare i requisiti di velocità, rendendo così molto difficile la creazione di una real time analytics architecture. Inoltre, l’architettura di analisi dei dati dovrebbe essere in grado di eseguire l’analisi sia dei dati in tempo reale che di quelli offline nonché di gestire gli eventuali conflitti che si possono presentare. Le tecniche necessarie all’adozione della real time analytics, così come la creazione di un’architettura idonea richiedono alle aziende un aggiornamento dei loro processi interni, della propria infrastruttura IT e la formazione dei dipendenti.

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In relazione a quest’ultimo aspetto, la creazione e l’utilizzo di piattaforme idonee all’analisi dei dati richiedono una comprensione e una conoscenza approfondita, da parte dei dipendenti di un’organizzazione, delle opportunità e dei vantaggi che questo tipo di analisi può offrire, in modo da adeguarsi a questo nuovo sistema.
Sebbene la real time analytics richieda un approccio completamente nuovo sia a livello di lavoro che a livello di analisi, le imprese dovrebbero considerare la real time analytics come un’occasione per migliorare i processi interni del loro business.

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