Analyses en temps réel
Alors que la technologie continue de croître et devient plus sophistiquée qu'auparavant, les entreprises ont commencé à exploiter la puissance du Big Data et de l'analyse en temps réel pour améliorer leurs opérations commerciales. De nombreuses données continuent de pénétrer quotidiennement dans l'organisation. Gérer et analyser un volume énorme de mégadonnées analytiques en temps réel est devenu une tâche difficile pour les entreprises. Stocker ces données et les analyser en temps réel est un tout autre jeu. De nombreuses entreprises préfèrent désormais utiliser le Big Data d'analyse en temps réel car elles voulaient savoir ce qui se passait au sein de leur organisation.
Avantages de l'analyse de données en temps réel
Voici les avantages de l'analyse de données en temps réel
- Les erreurs peuvent être connues instantanément - La connaissance en temps réel de l'analyse des données sur les erreurs aide les organisations à réagir plus rapidement à ces erreurs et à accroître l'efficacité opérationnelle de votre entreprise. Cette identification précoce des erreurs peut aider à éviter que l'opération n'échoue totalement et les clients n'ont pas à cesser d'utiliser leurs produits.
- De nouvelles stratégies de concurrents peuvent être facilement découvertes - Si vous utilisez l'analyse de données en temps réel, vous pouvez toujours garder une longueur d'avance sur la concurrence. Vous pouvez également recevoir une alerte chaque fois que votre concurrent change de stratégie.
- Augmente le taux de conversion et les bénéfices - Si une entreprise est en mesure de surveiller les mouvements de ses produits, elle peut facilement diagnostiquer ses échecs à venir. De cette façon, l'analyse de données en temps réel peut améliorer leur service et en retour augmenter le taux de conversion.
- Les fraudes peuvent être détectées à un stade précoce et des mesures préventives peuvent être prises - En utilisant un système de sécurité d'analyse de données en temps réel, vous pouvez détecter les fraudes ou une tentative de piratage à un stade précoce. Une fois découvert, l'organisation peut prendre des mesures efficaces pour l'empêcher.
- Économies de coûts - La mise en œuvre de l'analyse de données en temps réel dans une organisation vous coûtera un certain montant. Mais cela réduira en fait la pression sur le service informatique de l'entreprise. Pour cette raison, le service informatique peut se concentrer sur la réalisation des objectifs de l'organisation.
- Meilleure connaissance des ventes - L'analyse des données en temps réel vous aidera à acquérir une connaissance approfondie de vos ventes. Cela vous permettra de savoir quel produit se porte bien sur le marché et quel produit ne se porte pas bien. D'autres mesures peuvent être prises pour augmenter les ventes.
- Progressez avec les tendances des clients - L'analyse des données en temps réel vous permettra de connaître la stratégie des concurrents, les promotions, les préférences des clients et vous donnera des informations sur les tendances récentes du marché. Ces informations vous aideront à apporter des modifications au produit selon les besoins du client et vous pouvez également prendre des décisions intelligentes.
Défis de l'utilisation de l'analyse de données en temps réel
Non seulement il présente des avantages, mais il présente également certains inconvénients qui sont mentionnés ci-dessous
- Nécessite une puissance informatique particulière - De nouveaux outils sont nécessaires pour l'analyse des données en temps réel. La version standard de Hadoop n'est pas adaptée à l'utilisation de l'analyse en temps réel actuellement, mais elle devrait être modifiée dans un proche avenir pour effectuer l'analyse des données en temps réel.
- Cela nécessite une façon de travailler différente - De nombreuses organisations obtiennent généralement leurs informations une fois par semaine, mais l'analyse des données en temps réel vous donne des informations chaque seconde. Ce changement nécessite une approche et une méthode de travail complètement différentes. Et la nouvelle approche aura un effet sur la culture du travail.
4 façons d'exploiter la puissance de l'analyse en temps réel
Les mesures exploitables nous aideront toujours à prendre des décisions meilleures et plus intelligentes. Les mégadonnées analytiques en temps réel sont l'une de ces mesures où des mesures peuvent être prises immédiatement et plus que ces données sont accessibles en quelques minutes après qu'un événement s'est produit. Ici, dans cet article, nous allons examiner quelques façons de tirer le meilleur parti du Big Data d'analyse en temps réel.
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Débogage
Si vous prenez des décisions basées sur des données incorrectes, les décisions iront mal et cela aura un grand impact sur votre organisation. Ce serait une perte de temps et d'argent si vous vous fiez à des données incorrectes. Par exemple, vous avez une présentation demain et si vous apprenez aujourd'hui que les données sont incorrectes, vous serez stressé. Donc, tout d'abord, mettez les choses au point.
Découvrez si les données que vous suivez sont correctes.
Alors, comment faites-vous cela?
Le Big Data d'analyse en temps réel vous aidera.
Découvrez si vos événements et propriétés sont correctement configurés et voyez si cela fonctionne correctement dans toutes les sections du site.
Le Big Data d'analyse en temps réel peut aider à configurer et à mettre en œuvre votre analyse à un stade précoce avec facilité. Le Big Data d'analyse en temps réel vous aidera à vérifier sur votre site ou programme si tout fonctionne comme il se doit. En raison de cette vérification, seules les bonnes informations sont traitées. C'est ce qu'on appelle le débogage de l'analyse.
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Surveillance des mesures, des campagnes ou des comportements
Après avoir terminé avec succès votre processus de débogage, vous pouvez commencer à surveiller son utilisation, ses mesures et autres. En surveillant les mesures ou les campagnes, vous pouvez savoir à quel point le lancement a été efficace et quel a été son effet.
Les mégadonnées analytiques en temps réel aideront à mesurer non seulement ce qui se passe sur votre site, mais elles mesurent également la politique que vos concurrents utilisent pour générer du trafic vers leur site. Vous pouvez également voir comment les sites de médias sociaux comme Facebook, Twitter et autres sont utilisés par vos affiliés ou concurrents dans leur campagne ou programme de promotion.
Si vous avez lancé une application mobile, les mégadonnées analytiques en temps réel vous aideront à connaître le comportement des utilisateurs envers votre application. Il vous aidera également à savoir si les utilisateurs l'adoptent. Il vous indiquera également si cette adoption a abouti à un résultat digne, comme une augmentation du taux de rétention.
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Test A / B
Des applications de haute qualité et à haut volume comme les jeux de sites sociaux ou les applications mobiles peuvent optimiser leurs produits en quelques minutes en utilisant des données réelles.
Vous vous demandez quelle page de votre site génère le plus de conversions? Besoin de comparer les statistiques de différents sujets? L'analyse des données en temps réel vous aidera à exécuter des tests fractionnés pour découvrir ce qui est le plus rentable et peut vous aider à prendre des décisions.
Par exemple, pour découvrir le fonctionnement de la nouvelle fonctionnalité dans différentes versions, le développeur peut configurer un test fractionné. Ils peuvent laisser le test s'exécuter pendant quelques minutes, puis l'arrêter. Cela vous donnera les données que vous souhaitez prendre une décision. Les tests peuvent également être répétés dans un intervalle de temps fréquent pour découvrir les modèles du flux de données.
L'analyse des données en temps réel sera très utile lors de l'introduction d'une nouvelle fonctionnalité dans une application ou de la mise à jour régulière d'une application.
Cela ne signifie pas que les données historiques ne sont plus importantes. Les données historiques fournissent également une connaissance approfondie des données qui peuvent être converties en actions. Les données historiques permettent également une comparaison avec les enregistrements précédents. Mais le Big Data d'analyse en temps réel est en avance sur les données historiques car il est tellement plus rapide. Le monde d'aujourd'hui évolue très rapidement dans la technologie, de sorte que l'analyse en temps réel est préférée par la plupart des organisations. Mais vous pouvez certainement utiliser les mégadonnées analytiques historiques et en temps réel pour prendre une décision importante dans l'organisation.
Sites de commerce électronique
Amazon.com est un excellent exemple d'utilisation de tests fractionnés. Le site actuel d'Amazon a été créé après de nombreuses optimisations et tests. Ils ont beaucoup de tests qui leur diront ce qui fonctionne le mieux pour eux. Aucune modification majeure ne sera apportée au site.
Ils pourraient effectuer un test pour savoir si de petits changements apporteraient plus de trafic au site. Le test ne prend que quelques minutes pour vous donner les données que vous souhaitez.
Le motif principal de tous ces tests est de vous aider à prendre des décisions. Les données sont accessibles rapidement, ce qui aide à obtenir les choses instantanément.
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Fournissez du contenu personnalisé
Les contenus de Big Data d'analyse en temps réel sont plus populaires auprès des utilisateurs. Les exemples sont Amazon et NY fois. Le big data d'analyse en temps réel augmentera les préférences des utilisateurs de votre site et il y aura plus d'utilisateurs sur votre site qui achèteront votre produit. En connaissant les goûts des gens lorsqu'ils utilisent votre site, vous pourrez suivre les actions des utilisateurs. Donner au public ce qu'il aime augmentera la qualité de votre contenu. Un contenu de qualité offre une meilleure expérience aux utilisateurs. C'est une initiative très intelligente pour maintenir l'intérêt des visiteurs pour votre site ou votre produit. Impliquer les visiteurs sur votre site ou produit vous aidera à obtenir plus d'informations à leur sujet.
Ci-dessous, les exemples d'utilisation de l'analyse en temps réel
Amazone
Avez-vous consulté la page d'accueil d'Amazon après avoir recherché quelque chose sur le site? Ils afficheront cinq sections en fonction de votre historique de navigation. Ils sont nouveaux pour vous, liés aux éléments que vous avez consultés, inspirés par votre historique de navigation et éléments supplémentaires à explorer. Savez-vous comment ils font cela?
Amazon a consacré de nombreuses années à ses recherches pour traiter les données dans des analyses en temps réel pendant qu'un utilisateur navigue sur le site pour trouver un produit.
Amazon se concentre sur trois éléments principaux tout en fournissant ces données aux utilisateurs
- Un détaillant peut avoir des millions de clients et des millions de produits distincts.
- Les applications nécessiteront des résultats rapides et en même temps, elles devraient également produire des résultats de haute qualité
- Chaque historique de navigation de l'utilisateur vous fournira des données clients précieuses et l'algorithme doit produire instantanément de nouvelles informations.
Ce que nous considérons maintenant comme des recommandations d'Amazon est le résultat de leurs développements après de longues années.
Vous allez maintenant avoir une question. Quels avantages Amazon tire-t-il de ces mégadonnées analytiques en temps réel?
Ce n'est rien d'autre que du marketing ciblé. Le big data d'analyse en temps réel offre une meilleure expérience d'achat aux utilisateurs. Et pour Amazon, en acquérant plus de connaissances sur les clients, ils peuvent vendre efficacement leurs produits à un bon niveau d'interaction. Amazon est le meilleur exemple pour savoir comment utiliser les mégadonnées analytiques en temps réel pour offrir à l'utilisateur une meilleure expérience.
Le New York Times
Savez-vous comment le New York Times décide quelles nouvelles seront les plus projetées?
Le New York Times effectue des recherches sur le comportement des lecteurs en utilisant l'analyse de données en temps réel. Grâce à cela, ils apprendront à tout moment ce qui est lu par les gens. Ce comportement de l'utilisateur leur permettra de décider quelles nouvelles doivent être positionnées, où et pendant combien de temps les nouvelles doivent y apparaître. L'analyse des données en temps réel est une prise de décision qui aidera à attirer de nombreux utilisateurs sur leur site en raison de sa qualité et de la pertinence du contenu.
De nombreux sites de médias effectuent un suivi du contenu pour chaque article qu'ils publient. Ceci est fait pour augmenter le trafic, augmenter l'engagement des clients et gagner des clients fidèles. L'analyse des données en temps réel aidera ces sites de médias sociaux à savoir ce qui a retenu davantage l'attention des lecteurs tout au long de la journée. Sur cette base, ils seront en mesure de fournir le bon contenu au bon moment.
Plus l'utilisateur passe de temps sur le site, plus l'éditeur peut obtenir d'informations sur les préférences de l'utilisateur et il est également plus probable que l'utilisateur devienne un visiteur fréquent du site. L'éditeur peut recommander aux lecteurs des articles qui les feront rester longtemps sur le site.
Conclusion
Le big data d'analyse en temps réel sera très utile pour les entreprises qui ont besoin de connaître les données minute par minute. Cela peut vous faire gagner du temps et de l'argent.
Le Big Data d'analyse en temps réel permet à une entreprise de découvrir ce qui se passe sur le site en ce moment et peut enquêter plus avant avec certains outils comme Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve et de nombreux autres outils sont également disponibles. L'utilisation de ces outils d'analyse en temps réel ne vous laissera pas coincé n'importe où au milieu du processus.
Les données historiques peuvent également être utilisées pour la prise de décision. La principale chose à considérer lors de l'utilisation de l'analyse en temps réel est, vous devriez penser "Quel est le but d'obtenir ces données?". Au lieu de cela, vous ne devez pas vérifier quelque chose qui semble bon pour le communiqué de presse.
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Cela a été un guide pour l'analyse en temps réel. Ici, nous discutons également des 4 façons d'exploiter la puissance de l'analyse en temps réel ainsi que des avantages et des inconvénients. Vous pouvez également consulter le New York Times-
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