Realtid Analytics

Efterhånden som teknologien fortsætter med at vokse og bliver mere sofistikeret end før, er virksomheder begyndt at udnytte kraften i big data og realtidsanalyse for at forbedre deres forretningsdrift. Der kommer stadig mange data ind i organisationen hver dag. Håndtering og analyse af en sådan enorm mængde real-time analytics big data er blevet en udfordrende opgave for virksomhederne. Opbevaring af sådanne data og analyse af dem i realtid er et helt andet spil. Mange virksomheder foretrækker nu at bruge real-time analytics big data, da de ønskede at vide, hvad der sker inden for deres organisation.

Fordele ved realtidsdataanalyse

Følgende er fordelene ved realtidsdataanalyse

  • Der kan kendes fejl med det samme - Real-time dataanalyse-viden om fejl hjælper organisationer med at reagere på sådanne fejl hurtigere og øge din virksomheds driftseffektivitet. Denne tidlige identifikation af fejl kan hjælpe med at redde handlingen fra at mislykkes fuldstændigt, og kunderne behøver ikke stoppe med at bruge deres produkter.
  • Nye konkurrenter kan finde ud af det nemt - Hvis du bruger data-analyse i realtid, kan du altid være foran konkurrencen. Du kan også få en advarsel, når din konkurrent ændrer strategien.
  • Øger konverteringsfrekvensen og overskuddet - Hvis en virksomhed er i stand til at overvåge bevægelserne på deres produkter, kan de let diagnosticere deres kommende fejl. På denne måde kan dataanalyse i realtid forbedre deres service og til gengæld øge konverteringsfrekvensen.
  • Svig kan opdages på et tidligt tidspunkt, og der kan træffes forebyggende foranstaltninger - Ved hjælp af et realtidsdataanalysesikkerhedssystem kan du opdage svig eller et forsøg på at hacke på et tidligt tidspunkt. Når det først er fundet ud, kan organisationen træffe effektive foranstaltninger for at forhindre det.
  • Omkostningsbesparelser - Implementering af data i realtid i en organisation vil koste dig et beløb. Men det vil faktisk reducere presset på virksomhedens IT-afdeling. På grund af dette kan IT-afdelingen koncentrere sig om at opfylde organisationens mål.
  • Bedre salgskendskab - Dataanalyse i realtid hjælper dig med at få en indgående viden om dit salg. Dette vil igen fortælle dig, hvilket produkt der klarer sig godt på markedet, og hvilket produkt ikke klarer sig godt. Yderligere handlinger kan træffes for at øge salget.
  • Fremskridt med kundetendenser - Realtidsdataanalyse giver dig mulighed for at kende konkurrenternes strategi, promoveringer, kundepræferencer og giver dig information om de nylige tendenser på markedet. Disse oplysninger hjælper dig med at foretage ændringer i produktet i henhold til kundens behov, og du kan også tage smarte beslutninger.

Udfordringer ved at bruge data i realtid

Ikke kun det har fordele, men det har også nogle ulemper, der er nævnt nedenfor

  • Har brug for særlig computerstyrke - Nye værktøjer er påkrævet til dataanalyse i realtid. Standardversionen af ​​Hadoop er ikke egnet til at bruge realtidsanalyse nu, men det forventes at blive ændret i den nærmeste fremtid for at udføre data i realtid.
  • Det kræver en anden måde at arbejde på - Mange organisationer får normalt deres indsigt en gang om ugen, men realtidsdataanalyse giver dig indsigt hvert sekund. Denne ændring kræver en helt anden tilgang og arbejdsmetode. Og den nye tilgang vil have indflydelse på arbejdskulturen.

4 måder at udnytte kraften i Real-Time Analytics

Handlingsmæssige målinger hjælper os altid med at træffe bedre og smartere beslutninger. Realtidsanalyse-big data er en sådan metrisk, hvor der straks kan tages handling på data, og mere end det kan fås adgang til data inden for få minutter efter, at en begivenhed er sket. Her i denne artikel skal vi se på nogle få måder at få realtidsanalyse af big data til at fungere fuldt ud.

  1. Fejlfinding

Hvis du tager beslutningerne baseret på forkerte data, går beslutningerne forkert, og det vil have en stor indflydelse på din organisation. Det ville være spild af tid og penge, hvis du stoler på forkerte data. For eksempel har du en præsentation i morgen, og hvis du får kendskab til i dag, at dataene er forkerte, vil du blive stresset. Så indstil først tingene rigtigt.

Find ud af, om de data, du sporer, er korrekte.

Så hvordan gør du det?

Real-time analytics big data vil hjælpe dig.

Find ud af, om dine begivenheder og egenskaber er konfigureret korrekt, og se, om de fungerer korrekt i alle sektioner af webstedet.

Real-time analytics big data kan hjælpe med at konfigurere og implementere din analyse på et tidligt tidspunkt med lethed. Real-time analytiske big data vil hjælpe dig med at undersøge dit websted eller program, om alt kører på den måde, det skal gøre. På grund af denne kontrol behandles kun de rigtige oplysninger. Dette kaldes debugging af analytics.

  1. Overvågning af målinger eller kampagner eller adfærd

Når du har afsluttet din fejlfindingsproces med succes, kan du begynde at overvåge dens brug, metrics og andre. Ved at overvåge målingerne eller kampagnerne kan du vide, hvor effektiv lanceringen var, og hvad der var dens virkning.

Real-time analytics big data vil hjælpe med at måle ikke kun, hvad der sker på dit websted, men det måler også, hvilken politik dine konkurrenter bruger for at skabe trafik til deres websted. Du kan også se, hvordan sociale mediesider som Facebook, Twitter og andre bruges af dine tilknyttede virksomheder eller konkurrenter i deres kampagne eller forfremmelsesprogram.

Hvis du har lanceret en mobilapp, vil realtidsanalyse-big data hjælpe dig med at lære brugeradfærd over for din app. Det vil også hjælpe dig med at vide, om brugerne vedtager det. Det vil også yderligere fortælle dig, om denne vedtagelse resulterede i et værdigt resultat som en stigning i tilbageholdelsesgraden.

  1. A / B-test

Applikationer i høj kvalitet og højvolumen, som f.eks. Sociale webstedsspil eller mobile apps, kan optimere deres produkter på få minutter ved hjælp af rigtige data.

Spekulerer du på hvilken side på dit websted, der kører flere konverteringer? Brug for at sammenligne statistikken over forskellige fag? Data-analyse i realtid hjælper dig med at køre split-tests for at finde ud af, hvad der er mere rentabelt og kan hjælpe dig med at tage beslutninger.

For at finde ud af, hvordan den nye funktion fungerer i forskellige versioner, kan udvikleren for eksempel oprette en split-test. De kan lade testen køre i et par minutter og derefter stoppe den. Dette giver dig de data, du vil tage en beslutning. Testene kan også gentages i et hyppigt tidsinterval for at finde ud af mønstrene i dataflyten.

Dataanalyse i realtid vil være meget nyttig, når du introducerer en ny funktion til en app eller opdaterer en app regelmæssigt.

Det betyder ikke, at historiske data ikke er vigtigere. Historiske data giver også dybdegående viden om de data, der kan konverteres til handlinger. Historiske data muliggør også sammenligning med tidligere poster. Men realtidsanalyse af store data står foran historiske data, fordi de er så hurtigere. Dagens verden bevæger sig meget hurtigt inden for teknologi, så realtidsanalyse foretrækkes af de fleste af organisationerne. Men du kan bestemt bruge både historiske og realtidsanalytiske big data til at tage en vigtig beslutning i organisationen.

E-handelswebsteder

Amazon.com er et godt eksempel på brug af split-tests. Det nuværende Amazons websted er blevet oprettet efter en masse optimering og test. De har en masse test, der fortæller dem, hvad der fungerer bedst for dem. Der vil ikke blive foretaget større ændringer på webstedet.

De kunne køre en test for at finde ud af, om produktet ved at foretage små ændringer vil bringe mere trafik til webstedet. Testen tager kun få minutter at give dig de ønskede data.

Hovedmotivet med alle disse test er at hjælpe dig med at tage beslutninger. Du kan hurtigt få adgang til dataene, hvilket hjælper med at få tingene øjeblikkeligt.

  1. Lever tilpasset indhold

Realtidsanalyse af big data indhold er mere populært blandt brugerne. Eksempler er tider på Amazon og NY. Real-time analytics big data øger brugerpræferencerne på dit websted, og der vil være flere brugere på dit websted, der køber dit produkt. Ved at kende personernes art, når de bruger dit websted, vil det hjælpe dig med at spore brugernes handlinger. At give publikum, hvad de kan lide, øger kvaliteten af ​​dit indhold. Kvalitetsindhold giver en bedre oplevelse for brugerne. Det er et meget smart træk at holde de besøgende engagerede med dit websted eller produkt. At engagere de besøgende på dit websted eller produkt vil hjælpe dig med at få mere information om dem.

Nedenfor gives eksemplerne med realtidsanalyse

Amazon

Har du kigget på Amazon-startsiden, efter at du har søgt efter noget på webstedet? De vil vise fem sektioner baseret på din browserhistorik. De er nye for dig, relateret til genstande, du har gennemsøgt, Inspireret af din browserhistorik og Yderligere elementer, du kan udforske. Gør du hvordan de gør dette?

Amazon har brugt mange år i deres forskning på at behandle data i realtidsanalyse, mens en bruger gennemsøger siden for et produkt.

Amazon koncentrerer sig om tre hovedelementer, mens de leverer disse data til brugerne

  • En forhandler kan have millioner af kunder og millioner af forskellige produkter.
  • Ansøgninger kræver hurtige resultater, og samtidig bør det også give resultater af høj kvalitet
  • Hver bruger-browsningshistorik giver dig værdifulde kundedata, og algoritmen skal straks producere nye oplysninger.

Så hvad vi nu ser som henstillinger fra Amazon, er resultatet af deres udvikling efter lange år.

Nu har du et spørgsmål. Hvilken fordel får Amazon ved sådan real-time analytics big data?

Det er intet andet end målrettet marketing. Real-time analytics big data giver bedre shoppingoplevelse til brugerne. Og for Amazon ved at få mere viden om kunderne kan de effektivt sælge deres produkter på et godt interaktionsniveau. Amazon er det bedste eksempel på at vide, hvordan vi skal bruge real-time analytics big data for at give brugeren en bedre oplevelse.

The New York Times

Ved du, hvordan New York Times beslutter, hvilke nyheder der skal vises mere projiceret?

New York Times undersøger læsernes opførsel ved hjælp af dataanalyse i realtid. Gennem dette vil de til enhver tid lære, hvad folk læser af. Denne brugeradfærd giver dem mulighed for at bestemme, hvilke nyheder der skal placeres hvor, og hvor længe skal nyheden vises der. Dataanalyse i realtid er en beslutningstagning, der vil hjælpe med at tiltrække mange brugere til deres site på grund af dets kvalitet og relevans af indholdet.

Mange mediesider foretager indholdssporing for hver artikel, de offentliggør. Dette gøres for at øge trafikken, øge kundens engagement og for at få loyale kunder. Dataanalyse i realtid vil hjælpe sådanne sociale mediesider med at vide, hvad der har fået mere opmærksomhed fra læserne i løbet af dagen. Baseret på dette vil de være i stand til at levere det rigtige indhold til det rigtige tidspunkt.

Jo mere tid brugeren bruger på webstedet, desto mere information kan udgiveren få om brugerens præferencer, og det er også mere sandsynligt, at brugeren bliver en hyppig besøgende på webstedet. Udgiveren kan anbefale artikler til læserne, der får dem til at blive på webstedet i lang tid.

Konklusion

Real-time analytics big data vil være meget nyttige for virksomheder, der har brug for at kende dataene minut for minut. Det kan spare tid og penge.

Realtidsanalyse-big data giver en virksomhed mulighed for at finde ud af, hvad der sker på webstedet lige nu og kan undersøge nærmere med visse værktøjer som Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve og en masse andre værktøjer er også tilgængelige. Brug af sådanne realtidsanalyseværktøjer giver dig ikke mulighed for at sidde fast overalt midt i processen.

Historiske data kan også bruges, når det kommer til beslutningstagning. Den vigtigste ting, der skal overvejes, når du bruger analyser i realtid, er at du skal tænke "Hvad er formålet med at få disse data?". I stedet skal du ikke konstatere noget, der ser godt ud for pressemeddelelsen.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til realtidsanalyse. Her diskuterer vi også de 4 måder at udnytte kraften i realtidsanalyse sammen med fordele og ulemper. Du kan også se på The New York Times-

  1. Fantastisk guide til bedre salgsudvikling
  2. 7 tip og tricks til at motivere medarbejdere til at komme i tide
  3. Content Marketing Tools og SEO Analytics
  4. Kreditanalyse - ejendomssektor