Bedrijven kunnen dankzij realtime analyses direct of kort na binnenkomst van de gegevens in hun systeem inzicht krijgen in de data en daarop actie ondernemen.
Vragen kunnen binnen enkele seconden worden beantwoord met realtime app-analyses. Naast het snel verwerken van grote hoeveelheden data, reageren ze ook binnen korte tijd op verzoeken. Data uit financiële databases worden gebruikt om handelsbeslissingen te onderbouwen met behulp van realtime big data-analyses.
Analyses kunnen op aanvraag of continu worden uitgevoerd. Resultaten worden op aanvraag geleverd wanneer de gebruiker erom vraagt. Gebruikers worden continu op de hoogte gehouden van gebeurtenissen en kunnen worden geprogrammeerd om automatisch op bepaalde gebeurtenissen te reageren. Realtime webanalyse kan een beheerder bijvoorbeeld waarschuwen als de laadtijd van een pagina afwijkt van vooraf ingestelde parameters.
Hieronder volgen voorbeelden van realtime klantanalyses:
- Trends volgen en identificeren door orders te bekijken zodra ze binnenkomen.
- Het bijhouden van klantactiviteiten zoals paginaweergaven en winkelwagengebruik om het gebruikersgedrag te begrijpen.
- Realtime aanbiedingen beschikbaar maken voor klanten terwijl ze in een winkel winkelen.
Met behulp van realtime data-analysetools kunt u gegevens ophalen of verzenden. Grote hoeveelheden snel veranderende data moeten worden verzonden tijdens het streamen. Wanneer streamen te veel resources vereist en niet haalbaar is, kunnen gegevens met tussenpozen van seconden tot uren worden opgehaald. Om de bedrijfsvoering niet te verstoren, kan het ophalen plaatsvinden tussen bedrijfsbehoeften die computerresources vereisen.
Het kan enkele seconden tot enkele minuten duren voordat realtime analyses reageren. Zelfrijdende auto's moeten bijvoorbeeld binnen milliseconden reageren op nieuwe informatie. In tegenstelling tot een olieboormachine of windmolen hebben andere producten slechts één minuut nodig tussen updates. Enkele minuten kan voldoende zijn voor een bank om de kredietwaardigheid van een leningaanvrager te beoordelen.
Het analyseren van realtime data heeft als belangrijkste voordeel de snelheid. Een bedrijf kan data-inzichten gebruiken om sneller veranderingen door te voeren en cruciale beslissingen te nemen als het snel toegang heeft tot de data tussen het moment van binnenkomst en het moment van verwerking. De analyse van monitoringdata van een productielijn zou bijvoorbeeld vroegtijdige interventie mogelijk maken voordat machines defect raken.
Op dezelfde manier stellen realtime data-analysetools bedrijven in staat om te zien hoe gebruikers met producten omgaan zodra deze worden uitgebracht, zodat ze direct de nodige aanpassingen kunnen doorvoeren.
Vergeleken met traditionele analyses biedt realtime-analyse de volgende voordelen:
- Ontwikkel interactieve analysetools die zijn afgestemd op uw behoeften.
- Transparante dashboards stellen je in staat om informatie te delen.
- Het monitoren van gedrag kan worden aangepast.
- Voer indien nodig direct wijzigingen door.
- Maak gebruik van machine learning .
Bedrijven gebruiken realtime analyses op de volgende manieren:
- Het verbeteren van klantgerichte apps. Dankzij realtime analyses worden software-implementaties geavanceerder en worden datagestuurde beslissingen ondersteund.
- Locatiespecifiek databeheer. Door middel van realtime analyses kunt u bepalen welke datasets relevant zijn voor een specifieke locatie en de juiste updates versturen.
- Fraude en afwijkingen opsporen. Door realtime analyses te gebruiken, kunt u statistische uitschieters identificeren die worden veroorzaakt door beveiligingslekken, netwerkstoringen of machinefouten.
- Het verbeteren van reclame- en marketingcampagnes. Door realtime analyse van advertentie-inventaris, websitebezoeken, demografische gegevens en klantgedrag kunnen inzichten worden verkregen die de doelgroepbepaling, prijsstrategieën en conversieratio's kunnen verbeteren.