Анализ данных в реальном времени – это возможность принимать решения быстро и точно. Количество информации, которую необходимо обработать, постоянно растет. И нужен инструмент, позволяющий сделать это в ускоренном режиме. Для этого подходит real-time аналитика. По прогнозам MarketsAndMarkets, объем рынка увеличится с 30 миллиардов в 2024 году до 126 миллиардов в 2029. Это свидетельствует о ежегодном приросте на 34%.
Что такое Real-time аналитика данных?
Real-time аналитика данных включает обработку и анализ информации в режиме реального времени, то есть сразу после ее поступления. У компании появляется возможность реагировать на любые изменения буквально мгновенно.
В основе подобного типа аналитики лежит потоковая обработка данных. Другими словами, система не дожидается накопления информации. Она приступает к ее обработке сразу.
Например, интернет-магазин анализирует действия пользователей на сайте, включая количество просмотренных страниц, товары, добавленные в корзину и прочее. Если клиент задерживается на определенном продукте, продавец может предложить более выгодные условия приобретения.
Real-time аналитика активно применяется во многих сферах, включая финансовую область, ритейл, транспорт. Инструмент обладает следующими возможностями:
- Быстрая реакция на любые изменения. С программой легче предугадывать спрос на определенные товары.
- Сокращение убытков. Система сигнализирует о вероятных проблемах еще до того, как они начнут приносить реальные сложности.
- Персонализация услуг. Клиентам направляются только предложения, действительно способные заинтересовать.
Система относится к мощным инструментам, позволяющим отечественным компаниям быть конкурентноспособными. Преимуществом становится и ее универсальность. Она используется во многих сферах.
Для чего бизнесу нужна аналитика в реальном времени?
Отмечалось, что Real-time аналитика направлена на предоставление компании возможности быстро реагировать на ситуацию, сложившуюся в их сфере деятельности. Бизнесу система помогает в следующем:
- Ускорение принятия решений. Инструмент помогает мгновенно оценить текущую ситуацию на рынке и принять меры при необходимости. Так, если определенный товар в магазине раскупаются быстрее, то продавец оперативно заказывает большую его партию, чтобы не было дефицита и клиентам не пришлось ждать.
- Улучшение качества обслуживания. Информация, полученная в реальном времени, используется для отслеживания действий клиентов. Это влечет повышение уровня обслуживания. При поступлении жалоб на доставку компания оперативно проверяет все этапы заказа, выявляет проблему и быстро устраняет ее.
- Оптимизация ресурсов. Работа сотрудников, финансы и время распределяются правильно. Выявляются приоритетные направления, требующие повышенного внимания. В сфере логистики инструмент помогает следить за перемещением транспорта онлайн. Появляется возможность перенаправить машину по другому пути для ускорения доставки.
- Предугадывание проблем. Система определяет возможные сложности до того, как они начнут негативно влиять на деятельность бизнеса. В банковской сфере инструмент помогает обнаружить транзакции, вызывающие подозрения, заблокировав их еще появления финансовых потерь.
- Повышение конкурентоспособности. Организации, внедрившие в деятельность Real-time аналитику, способны быстрее приспособиться к переменам.
Компоненты и этапы аналитики в реальном времени
Процесс включает этапы:
- Сбор информации, поступающей из различных источников.
- Обработка полученных данных с использованием специальных алгоритмов.
- Реакция. После проведенного анализа формируются действия для реализации поставленной цели.
На каждом этапе используются определенные компоненты для работы системы. Среди них:
- Каналы. Представляют собой поток информации, поступающий в ArcGIS Velocity. Работают через подключение к внешним источникам наблюдений. К таким относится, агенты сообщений, сторонние API. Каналы формируют полученную информацию и представляют ее в таблице, в виде точек и других форматах для удобства дальнейшего анализа.
- Источники. Их действие направлено на загрузку информации, которая используется вместе с инструментами, необходимыми для вспомогательного набора данных, чтобы их обогатить, отфильтровать, объединить.
- Инструменты. Они получают информацию из каналов, обрабатывают и анализируют ее. Используется один инструмент или несколько, связанных между собой.
- Выходы. Они формируют действия, которым должно быть подвергнуто каждое событие, обработанное системой. Выходные данные могут сохранять объекты в новом векторном слое, отправлять их по электронной почте и прочее. Возможно использование нескольких выходов.
Технологии и инструменты real-time аналитики
Стоит выделить актуальные сервисы:
- Apache Kafka. Платформа, обрабатывающая потоковую информацию. Проводится получение и анализ данных в больших объемах, поступивших из различных источников. Компаниям платформа помогает мониторить уровень активности пользователей на определенных ресурсах, сайтах, и немедленно реагировать на изменения.
- ClickHouse. Аналитическая СУБД высокой скорости, работающая с большим объемом информации. Анализ данных происходит практически мгновенно. Технология особенно актуальна для направлений, где быстрота обработки информации важна.
- Yandex DataSphere. Облачный сервис, работающий с данными. Есть поддержка различных моделей, которые обрабатывают и анализируют информацию онлайн. Задействуется при обработке запросов пользователей, прогнозирования спроса и прочего.
- VK Cloud Solutions. Сервис предлагает инструменты, направленные на взаимодействие с потоковыми данными. Среди них мониторинг событий, моделирование потребительского поведения и прочее.
- Kaspersky MLAD. Сервис анализирует информацию онлайн и выявляет аномалии.
- In-memory базы данных. Вся информация сохраняется в оперативной памяти. Пример – Picodata. Это продукт, позволяющий организовать горизонтально масштабируемое хранение данных. Позволяет оперативно обрабатывать большой поток информации.
- Data Lake + BI-системы. Сочетание централизованного хранилища и программного комплекса для сбора, обработки и визуализации информации, полученной от различных источников. Подобная схема используется в «Норникель». Происходит обработка данных, полученных с датчиков оборудования, практически мгновенно. Можно подключать специальные модули для анализа и исследовать полученную информацию.
Сферы применения real-time аналитики
Система широко используется в различных сферах. В каждой она позволяет решить ряд задач, улучшить работу. Направления, подходящие для Real-time аналитики:
- Банки и финансы. Возможность оперативно предлагать подходящие продукты клиенту. Система фиксирует по геолокации, что пользователь находится в торговом центре. И банк направляет оповещение с предложением оформить кредитную карту. Платформа помогает обнаружить мошенничество и предотвратить транзакцию.
- Ритейл и e-commerce. Система отслеживает популярность товаров, помогает адаптировать маркетинговые кампании, анализирует поведение клиентов. Формируются динамические витрины с созданием привлекательных предложений на основе проведенного анализа информации.
- Производство и логистика. Программа улучшает промышленные процессы, включая отслеживание состояния оборудования, прогноз вероятных сбоев, предотвращение простоев. Следит за качеством продукции, своевременно фиксирует дефекты, предотвращая выпуск некачественных товаров. Платформа управляет ремонтом и обслуживанием, оптимизируя расписание проверки качества оборудования, предупреждая о поломках. В логистике инструмент помогает отслеживать поставки, оптимизировать маршруты доставки, управлять запасами. Также отслеживается время и график загрузки машин, приемка товара. Контролируется передвижение транспорта между складом и точкой назначения. Программа позволяет рассчитать оптимальную стоимость доставки с учетом массы груза, его объема и расстояния, которое он должен преодолеть.
- Телеком и безопасность. Возможность отследить сетевые нагрузки, провести мониторинг оборудования, выявить неисправности.
- Госсектор, экология, управление чрезвычайными ситуациями. Примером является использование ArcGIS Velocity. Информацию система получает со специальных датчиков и устройств. Это помогает оперативно прогнозировать и решать многие вопросы. Система отслеживает потенциальные угрозы в нужной области и позволяет их предотвратить.
Перспективы и вызовы внедрения real-time аналитики в России
Использование Real-time аналитика обладает хорошими перспективами. Ведь технология помогает бизнесу быстро реагировать на изменения, эффективно прогнозировать дальнейшие события. Но система сталкивается определенными вызовами.
В современных реалиях скорость принятия решений становится для компании одним из весомых преимуществ. Перспективы перехода:
- Возможность молниеносно отреагировать на происходящие изменения. Оперативность дает бизнесу дополнительное преимущество.
- Оптимизация работ. Это ведет к сокращению затрат, более рациональному использованию оборудования, компетентному распределению задач между работниками и прочее.
- Повышение клиентского опыта. Анализ данных помогает добиться большей персонализации при взаимодействии с пользователями, потенциальными покупателями.
- Управление рисками. Обнаружение проблем, подозрительных ситуаций поможет вовремя среагировать, не допустив негативных последствий.
Система сталкивается с рядом вызовов. В первую очередь речь о безопасности данных. Переход на отечественные IT-платформы помогает свести риски к минимуму, обеспечив информации надежную защиту. Еще одним вызовом является интеграция с другими системами. Это помогает повысить эффективность системы и ее удобство.
Дополнительно для внедрения и использования системы необходимы специалисты с высокой квалификацией. Это также может стать проблемой. Но отечественные компании уже начали эффективно использовать инструменты Real-time аналитика. Например, многие банки применяют систему для создания персональных предложений клиентам, отслеживания подозрительных транзакций.
Итоги
Анализ данных в реальном времени позволяет рационализировать ресурсы компании. Система быстро обрабатывает большой поток информации, анализируя ее. Бизнес на основе полученных данных может мгновенно принять важные решения, положительно влияющие на его развитие. Внедрение подобной технологии становится качественной инвестицией в устойчивость компании, сохранение ее конкурентоспособности.
