تجزیه و تحلیل بلادرنگ چیست؟

تجزیه و تحلیل بلادرنگ عبارت است از استفاده از داده ها و منابع مرتبط برای تجزیه و تحلیل به محض ورود به سیستم. صفت real-time به سطحی از پاسخگویی رایانه اشاره دارد که کاربر آن را فوری یا تقریباً فوری حس می کند. این اصطلاح اغلب با معماری های جریان داده و تصمیمات عملیاتی بلادرنگ مرتبط است که می تواند به طور خودکار از طریق اتوماسیون فرآیند روباتیک و اجرای سیاست ها اتخاذ شود.

در حالی که تجزیه و تحلیل داده های تاریخی از مجموعه ای از داده های تاریخی برای تجزیه و تحلیل دسته ای استفاده می کند، تجزیه و تحلیل بلادرنگ به جای آن داده ها را همانطور که در سیستم کامپیوتری ظاهر می شود تجسم و تجزیه و تحلیل می کند. این به دانشمندان داده امکان می دهد از تجزیه و تحلیل بلادرنگ برای اهداف زیر استفاده کنند:

تشکیل تصمیمات عملیاتی و اعمال آنها در فعالیتهای تولیدی – از جمله فرآیندهای تجاری و معاملات – به صورت مستمر.
مشاهده نمایشگرهای داشبورد در زمان واقعی با مجموعه داده های تراکنشی که دائماً به روز می شوند.
استفاده از تحلیل های تجویزی و پیش بینی کننده موجود؛ و
گزارش داده های تاریخی و فعلی به طور همزمان

نرم افزار تجزیه و تحلیل بلادرنگ دارای اجزای اساسی زیر است:

جمع‌آوری‌کننده‌ای که جریان‌های رویداد داده – و شاید فایل‌های دسته‌ای – را از منابع داده‌های مختلف جمع‌آوری می‌کند.
کارگزاری که داده ها را برای مصرف در دسترس قرار می دهد. و
یک موتور تحلیلی که داده ها را تجزیه و تحلیل می کند، مقادیر را به هم مرتبط می کند و جریان ها را با هم ترکیب می کند.

سیستمی که جریان های داده را دریافت و ارسال می کند و برنامه و منطق تجزیه و تحلیل بلادرنگ را اجرا می کند، پردازشگر جریان نامیده می شود.

تجزیه و تحلیل بلادرنگ چگونه کار می کند

تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب در لبه شبکه انجام می شود تا اطمینان حاصل شود که تجزیه و تحلیل داده ها تا حد امکان نزدیک به مبدا داده ها انجام می شود. علاوه بر محاسبات لبه، سایر فناوری‌هایی که از تجزیه و تحلیل بلادرنگ پشتیبانی می‌کنند شامل موارد زیر است:

پردازش در حافظه یک معماری تراشه است که در آن پردازنده در یک تراشه حافظه ادغام می شود تا تاخیر را کاهش دهد.
تجزیه و تحلیل درون پایگاه داده فناوری است که امکان پردازش داده ها را در داخل پایگاه داده با ایجاد منطق تحلیلی در خود پایگاه داده فراهم می کند.
ابزارهای انبار داده ترکیبی از محصولات سخت افزاری و نرم افزاری هستند که به طور خاص برای پردازش های تحلیلی طراحی شده اند. یک دستگاه به خریدار اجازه می دهد تا یک انبار داده با کارایی بالا را درست خارج از جعبه مستقر کند.
تجزیه و تحلیل درون حافظه رویکردی برای جست و جوی داده ها است که در حافظه دسترسی تصادفی قرار دارند، برخلاف داده های پرس و جو که روی دیسک های فیزیکی ذخیره می شوند.
برنامه نویسی موازی انبوه، پردازش هماهنگ یک برنامه توسط چندین پردازنده است که روی قسمت های مختلف برنامه کار می کنند و هر پردازنده از سیستم عامل و حافظه خود استفاده می کند.

برای اینکه داده های بلادرنگ مفید باشند، برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل بلادرنگ مورد استفاده باید در دسترس بودن بالا و زمان پاسخ پایین داشته باشند. این برنامه ها همچنین باید حجم زیادی از داده ها را تا ترابایت مدیریت کنند. همه این کارها باید در حالی انجام شود که در عرض چند ثانیه پاسخ به سؤالات را بازگرداند.

اصطلاح بلادرنگ همچنین شامل مدیریت منابع داده در حال تغییر است – چیزی که ممکن است با تغییر عوامل بازار و کسب و کار در یک شرکت ایجاد شود. در نتیجه، برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل بلادرنگ باید بتوانند داده های بزرگ را مدیریت کنند.

استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در زمان واقعی می تواند موارد زیر را انجام دهد:

به حداکثر رساندن بازده کسب و کار؛
کاهش هزینه های عملیاتی؛ و
عصری را معرفی می‌کند که در آن ماشین‌ها می‌توانند از طریق اینترنت اشیا با استفاده از اطلاعات بلادرنگ برای تصمیم‌گیری خودشان تعامل داشته باشند.

فن‌آوری‌های مختلفی وجود دارند که برای برآورده کردن این خواسته‌ها طراحی شده‌اند، از جمله افزایش مقادیر و تنوع داده‌ها. برخی از این فناوری‌های جدید مبتنی بر لوازم تخصصی – مانند سیستم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری هستند. سایر فناوری ها از ترکیب پردازنده و تراشه حافظه ویژه یا پایگاه داده با قابلیت های تجزیه و تحلیل تعبیه شده در طراحی آن استفاده می کنند.

مزایای تجزیه و تحلیل بلادرنگ

تجزیه و تحلیل بلادرنگ به کسب‌وکارها امکان می‌دهد بدون تأخیر واکنش نشان دهند، الگوهای رفتار کاربر را به سرعت شناسایی کرده و به آنها پاسخ دهند، از فرصت‌هایی استفاده کنند که در غیر این صورت ممکن است از دست بروند و از بروز مشکلات جلوگیری کنند.

کسب و کارهایی که از تجزیه و تحلیل بلادرنگ استفاده می کنند تا حد زیادی ریسک را در سراسر شرکت خود کاهش می دهند. این سیستم از داده‌ها برای پیش‌بینی نتایج و پیشنهاد جایگزین‌ها به جای تکیه بر مجموعه‌ای از گمانه‌زنی‌ها بر اساس رویدادهای گذشته یا اسکن‌های اخیر استفاده می‌کند – همانطور که در مورد تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی وجود دارد. تجزیه و تحلیل بلادرنگ بینش هایی را در مورد آنچه در لحظه در حال وقوع است ارائه می دهد.

سایر مزایای تجزیه و تحلیل بلادرنگ شامل موارد زیر است:

تجسم داده ها. داده‌های بی‌درنگ را می‌توان تجسم کرد و اتفاقات را در سراسر شرکت به محض وقوع منعکس می‌کند، در حالی که داده‌های تاریخی را فقط می‌توان در یک نمودار قرار داد تا یک ایده کلی را منتقل کند.
بهبود رقابت پذیری کسب و کارهایی که از تجزیه و تحلیل بلادرنگ استفاده می کنند می توانند روندها و معیارها را سریعتر از رقبای خود که هنوز از داده های تاریخی استفاده می کنند شناسایی کنند. تجزیه و تحلیل بلادرنگ همچنین به کسب و کارها این امکان را می دهد که گزارش های عملکرد شرکا و رقبا را به صورت آنی ارزیابی کنند.
اطلاعات دقیق تجزیه و تحلیل بلادرنگ بر تجزیه و تحلیل های فوری متمرکز است که به طور مداوم در ایجاد نتایج متمرکز مفید است و به اطمینان از تلف نشدن زمان برای جمع آوری داده های بی فایده کمک می کند.
هزینه های پایین تر. در حالی که فناوری‌های بلادرنگ می‌توانند گران باشند، مزایای متعدد و ثابت آن‌ها در صورت استفاده طولانی‌مدت سودآورتر می‌شوند. علاوه بر این، فناوری ها به جلوگیری از تاخیر در استفاده از منابع یا دریافت اطلاعات کمک می کنند.
نتایج سریعتر. توانایی طبقه‌بندی فوری داده‌های خام به پرس‌و‌جوها اجازه می‌دهد تا داده‌های مناسب را به‌طور مؤثرتری جمع‌آوری کرده و سریع آن‌ها را مرتب کنند. این به نوبه خود امکان پیش بینی روند و تصمیم گیری سریعتر و کارآمدتر را فراهم می کند.

چالش های تجزیه و تحلیل بلادرنگ

چالش های تحلیل زمان واقعی می تواند شامل نحوه تعریف این اصطلاح، ایجاد معماری، تغییر فرآیندهای کسب و کار و آموزش کارکنان باشد.

چگونه تعریف شده است
یکی از چالش های عمده ای که در تجزیه و تحلیل بلادرنگ با آن مواجه است، تعریف مبهم زمان واقعی و الزامات ناسازگاری است که از تفاسیر مختلف این اصطلاح ناشی می شود. در نتیجه، کسب‌وکارها باید زمان و تلاش قابل‌توجهی را برای جمع‌آوری نیازمندی‌های خاص و دقیق از همه ذینفعان سرمایه‌گذاری کنند تا در مورد تعریف خاصی از زمان واقعی، آنچه برای آن مورد نیاز است و منابع داده‌ای باید استفاده شود، توافق کنند.
معماری سیستم مورد نیاز
هنگامی که شرکت به اتفاق آرا در مورد معنای زمان واقعی تصمیم گرفت، با چالش ایجاد معماری با توانایی پردازش داده ها با سرعت بالا روبرو می شود. متأسفانه، منابع داده و برنامه‌های کاربردی می‌توانند باعث شوند که نیازمندی‌های سرعت پردازش از میلی‌ثانیه تا دقیقه متفاوت باشد و ایجاد یک معماری توانا را دشوار کند. علاوه بر این، معماری همچنین باید بتواند تغییرات سریع در حجم داده را مدیریت کند و باید بتواند با رشد داده ها، مقیاس را افزایش دهد.
تغییرات فرآیند کسب و کار
پیاده سازی یک سیستم تجزیه و تحلیل بلادرنگ نیز می تواند چالشی برای فرآیندهای داخلی یک کسب و کار باشد. وظایف فنی مورد نیاز برای تنظیم تجزیه و تحلیل بلادرنگ – مانند ایجاد معماری – اغلب باعث می شود که مشاغل تغییراتی را که باید در فرآیندهای داخلی ایجاد شود نادیده بگیرند. شرکت ها باید تجزیه و تحلیل بلادرنگ را به عنوان یک ابزار و نقطه شروع برای بهبود فرآیندهای داخلی بدانند تا به عنوان هدف نهایی کسب و کار.
آموزش کارکنان
در نهایت، شرکت‌ها ممکن است متوجه شوند که کارکنان آن‌ها هنگام اجرای تجزیه و تحلیل بلادرنگ در برابر تغییرات مقاوم هستند. بنابراین، کسب و کارها باید با ارائه آموزش های مناسب و انتقال کامل دلایل تغییر به تجزیه و تحلیل بلادرنگ، بر آماده سازی کارکنان خود تمرکز کنند.

موارد استفاده تجزیه و تحلیل بلادرنگ در مدیریت تجربه مشتری

در مدیریت ارتباط با مشتری و مدیریت تجربه مشتری، تجزیه و تحلیل بلادرنگ می تواند اطلاعات لحظه به لحظه در مورد مشتریان یک شرکت ارائه کند و آن را ارائه دهد تا تصمیمات تجاری بهتر و سریعتر اتخاذ شود – شاید حتی در بازه زمانی تعامل با یک مشتری.

مثال‌های زیر نشان می‌دهند که چگونه سازمان‌ها می‌توانند از تجزیه و تحلیل بلادرنگ استفاده کنند:

ویژگی های تنظیم دقیق برای برنامه های مشتری. تجزیه و تحلیل بلادرنگ سطحی از پیچیدگی را به عرضه نرم افزار اضافه می کند و از تصمیمات مبتنی بر داده برای مدیریت ویژگی های اصلی پشتیبانی می کند.
مدیریت داده های موقعیت مکانی تجزیه و تحلیل بلادرنگ می تواند برای تعیین اینکه چه مجموعه داده ای مربوط به یک مکان جغرافیایی خاص است و سیگنال به روز رسانی مناسب استفاده می شود.
تشخیص ناهنجاری ها و تقلب ها. تجزیه و تحلیل بلادرنگ می تواند برای شناسایی نقاط پرت آماری ناشی از نقض امنیت، قطع شدن شبکه یا خرابی ماشین استفاده شود.
توانمندسازی کمپین های تبلیغاتی و بازاریابی. داده‌های جمع‌آوری‌شده از موجودی آگهی، بازدیدهای وب، جمعیت‌شناسی و رفتار مشتری را می‌توان در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرد تا بینش‌هایی را آشکار کند که امیدواریم هدف‌گیری مخاطب، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و نرخ تبدیل را بهبود بخشد.

نمونه های تجزیه و تحلیل بلادرنگ

نمونه هایی از تجزیه و تحلیل بلادرنگ شامل موارد زیر است:

امتیازدهی اعتباری بلادرنگ به روز رسانی فوری امتیازات اعتباری افراد به موسسات مالی این امکان را می دهد که بلافاصله تصمیم بگیرند که آیا اعتبار مشتری را افزایش دهند یا خیر.
تجارت مالی. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در زمان واقعی برای حمایت از تصمیم گیری در معاملات مالی استفاده می شود. موسسات از پایگاه‌های اطلاعاتی مالی، ایستگاه‌های هواشناسی ماهواره‌ای و رسانه‌های اجتماعی برای اطلاع‌رسانی فوری تصمیمات خرید و فروش استفاده می‌کنند.
هدف گذاری تبلیغات کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل بلادرنگ برای ارائه تبلیغات و مشوق ها به مشتریان در حالی که در فروشگاه هستند و توسط کالا احاطه شده اند استفاده کنند تا شانس فروش را افزایش دهند.
خدمات بهداشتی و درمانی. تجزیه و تحلیل بلادرنگ در دستگاه‌های پوشیدنی – مانند ساعت‌های هوشمند – استفاده می‌شود و قبلاً ثابت کرده است که از طریق توانایی نظارت بر آمارها، مانند ضربان قلب در زمان واقعی، جان انسان‌ها را نجات می‌دهد.
خدمات اضطراری و بشردوستانه. با اتصال موتورهای تحلیلی بی‌درنگ به دستگاه‌های لبه‌ای – مانند هواپیماهای بدون سرنشین – واکنش‌دهنده‌های حادثه می‌توانند اطلاعات قدرتمندی از جمله داده‌های ترافیک، آب‌وهوا و داده‌های مکانی را ترکیب کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و کارآمدتری بگیرند که می‌تواند توانایی‌های خود را برای پاسخ به شرایط اضطراری و اضطراری بهبود بخشد. رویدادهای دیگر

آینده تجزیه و تحلیل بلادرنگ چیست؟

آینده بازاریابی و فروش دارویی به شدت تحت تأثیر استفاده از تجزیه و تحلیل بلادرنگ قرار گرفته است. انتظار می رود که شرکت های دارویی بیشتری به جای تکیه بر روش های سنتی برای به دست آوردن بینش عمیق تر در مورد رفتار مشتری و چشم انداز بازار، استفاده از فناوری های نوظهور و پیاده سازی تجزیه و تحلیل بلادرنگ را آغاز کنند. این پتانسیل کاهش هزینه ها را از طریق پیش بینی های دقیق و همچنین افزایش فروش و سود با بهینه سازی بازاریابی دارد.

آموزش عالی نیز با استفاده از تجزیه و تحلیل بلادرنگ در حال تغییر است. سازمان‌ها می‌توانند بازاریابی را برای دانش‌آموزان آینده‌نگر که بر اساس فاکتورهایی مانند نمرات آزمون، سوابق تحصیلی و وضعیت مالی مناسب برای موسسه خود هستند، شروع کنند. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده هم‌زمان می‌تواند به سازمان‌های آموزشی کمک کند تا احتمال فارغ‌التحصیلی دانش‌آموز و استفاده از مدرک آن‌ها برای اشتغال سودمند و همچنین پیش‌بینی بار بدهی و درآمد کلاس پس از فارغ‌التحصیلی را بسنجند.

متأسفانه، افزایش مداوم تعداد ماشین‌ها و دستگاه‌های فنی در جهان و حجم گسترده اطلاعاتی که آنها به دست می‌آورند، دستیابی به بینش‌های ارزشمند از داده‌ها را سخت‌تر و سخت‌تر می‌کند. یکی از راه‌حل‌های این موضوع، منبع باز Elastic Stack است. مجموعه‌ای از محصولات که داده‌های لاگ و ماشین مورد نظر را متمرکز، ذخیره، تجزیه و تحلیل و نمایش می‌دهد. اعتقاد بر این است که منبع باز آینده برنامه های رایانه ای است، به ویژه در زمینه های مبتنی بر داده مانند هوش تجاری.