Echtzeitanalysen

Was sind Echtzeitanalysen?

Echtzeitanalysen beziehen sich auf die Erfassung und Analyse von Streaming-Daten, sobald diese generiert werden. Die Latenzzeit zwischen der Generierung dieser Daten und ihrer Analyse ist dabei minimal. Echtzeitanalysen werden häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen die Aktualität der Daten von entscheidender Bedeutung ist. Beispiele hierfür sind personalisierte Werbung oder Angebote, intelligente Preisgestaltung oder vorausschauende Wartung. Echtzeitanalysen werden basierend auf Daten-Streamings erstellt.

Was ist Daten-Streaming?

Es gibt zwei Arten der Datenverarbeitung: Batch-Verarbeitung und Streaming-Verarbeitung.

Die Batch-Verarbeitung bezieht sich auf die diskontinuierliche, periodische Verarbeitung von Daten, die über einen bestimmten Zeitraum gespeichert wurden. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen wöchentliche Berichte über eine Reihe vorhersehbarer Transaktionsdaten erstellen muss. Diese Daten müssen nicht gestreamt werden – sie können wöchentlich verarbeitet werden.

Streaming-Verarbeitung bzw. Daten-Streaming bezieht sich auf die Verarbeitung unbegrenzter Daten, die unmittelbar nach ihrem Eintreffen verarbeitet werden. Diese Verarbeitung in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit) liefert einem Unternehmen möglichst aktuelle Daten. Auf diese Weise lassen sich bessere und schnellere Entscheidungen treffen, genauere Vorhersagen erstellen, das Kundenerlebnis verbessern und vieles mehr.

Echtzeitanalysen stellen eine von drei Anwendungen im Bereich Datenstreaming dar. Bei den beiden anderen Anwendungen handelt es sich um Echtzeit-ML und Echtzeit-Apps. Es ist jedoch nicht ungewöhnlich, dass ein geschäftlicher Anwendungsfall zwei oder mehr dieser Elemente in Kombination umfasst. Beispielsweise lassen sich Analysen nutzen, um eine Aktion einer Business-App in Echtzeit auszulösen.

Wer nutzt Echtzeitanalysen in einem Unternehmen?

Echtzeitanalysen können von verschiedenen Interessengruppen in einem Unternehmen genutzt werden, je nachdem, welche Aufgaben und Verantwortlichkeiten diese ausüben. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für typische Anwender von Echtzeitanalysen:

1. Datenanalysten: Sie sind für die Erstellung von Berichten und die Analyse von Daten verantwortlich, um den Entscheidungsträgern in Echtzeit Einblicke und umsetzbare Informationen zu liefern.
2. Unternehmensleiter: Sie verwenden Echtzeitanalysen, um wichtige Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) zu überwachen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, um den Geschäftsbetrieb zu optimieren.
3. Betriebsleiter: Sie nutzen Echtzeitanalysen zur Überwachung und Optimierung von Produktionsprozessen, Lieferkettenlogistik und Kundenservice.
4. IT-Leiter: Sie nutzen Echtzeitanalysen, um die Systemleistung zu überwachen, Risiken im Bereich Cybersicherheit zu erkennen und zu reduzieren und die Geschäftskontinuität sicherzustellen.
5. Marketingleiter: Sie nutzen Echtzeitanalysen, um die Aktivitäten in den sozialen Medien zu überwachen, die Kundenbindung zu ermitteln und Marketingstrategien anzupassen.
6. Customer Service Manager: Sie nutzen Echtzeitanalysen, um Kundenfeedback zu verfolgen, Trends zu erkennen und auf Kundenanfragen und Beschwerden zu reagieren.

Welche Beispiele gibt es für Echtzeitanalysen?

1. E-Commerce: Das Surfverhalten, die Kaufhistorie und die Vorlieben der Kunden können in Echtzeit überwacht werden, um personalisierte Produktempfehlungen und gezielte Werbeaktionen bereitzustellen.
2. Finanzdienstleistungen: Banken und andere Finanzinstitute nutzen Echtzeitanalysen, um Transaktionen zu überwachen, Betrug zu erkennen und Unregelmäßigkeiten aufzudecken.
3. Transport und Logistik: Mit Echtzeitanalysen können Unternehmen Fahrzeuge verfolgen, Lieferzeiten überwachen, Routen optimieren und Risiken erkennen und minimieren.
4. Gesundheitswesen: Echtzeitanalysen werden eingesetzt, um die Vitalparameter von Patienten zu überwachen, Unregelmäßigkeiten zu erkennen und Gesundheitsdienstleister vor möglichen Gesundheitsrisiken zu warnen.
5. Soziale Medien: Mithilfe von Echtzeitanalysen können Unternehmen in den sozialen Medien aktuelle Themen verfolgen, die Stimmung der Nutzer verfolgen und Influencer im Handumdrehen identifizieren.
6. Fertigung: Die Branche nutzt Echtzeitanalysen, um die Leistung von Anlagen zu überwachen, Wartungsbedarf zu identifizieren und Unregelmäßigkeiten zu erkennen.
7. Energiesektor und Versorgungsbetriebe: Echtzeitanalysen werden eingesetzt, um Stromnetze zu überwachen, Ausfälle zu erkennen und darauf zu reagieren sowie den Energieverbrauch zu optimieren.

Was Sie außerdem über Echtzeitanalysen wissen sollten.

Hier finden Sie einige weitere Schlüsselbegriffe und Konzepte, die eng mit dem Thema Echtzeitanalysen verbunden sind:

• Apache Spark™: Apache Spark ist ein verteiltes Computing-Framework, das häufig für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit verwendet wird. Spark bietet eine einheitliche API für Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, Machine Learning und Graph-Verarbeitung, mit deren Unterstützung Unternehmen in der Lage sind, Daten in Echtzeit in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu verarbeiten und zu analysieren.
• Databricks SQL: Databricks SQL (DB SQL) ist ein serverloses Data Warehouse auf der Databricks Lakehouse Platform, mit dem Benutzer SQL- und BI-Anwendungen in großem Umfang mit einem bis zu 12-fach besseren Preis-Leistungs-Verhältnis, einem einheitlichen Governance-Modell, offenen Formaten und APIs sowie den Tools ihrer Wahl ausführen können. Data Analyst und Analytics Engineers nutzen DB SQL als gängiges Tool für Echtzeitanalysen auf der Databricks Lakehouse Platform.
• Ereignisgesteuerte Architektur (Event-driven Architecture, EDA): Bei einer EDA handelt es sich um ein Architekturmuster, mit dem Anwendungen in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können. In einer EDA werden Ereignisse von verschiedenen Quellen wie Sensoren, Anwendungen und Datenbanken generiert und von einer Reihe ereignisgesteuerter Microservices verarbeitet und bearbeitet.
• Datenpipeline: Hierbei handelt es sich um eine Reihe von Schritten zur Aufnahme, Verarbeitung und Umwandlung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein für Analysen geeignetes Format. Echtzeit-Datenpipelines ermöglichen es Unternehmen, Daten aufzunehmen und zu verarbeiten, sobald sie generiert werden. So erhalten Unternehmen aktuelle Einblicke, die sie bei wichtigen Geschäftsentscheidungen unterstützen können.
• Datenvisualisierung: Die Darstellung von Daten in einem visuellen Format, z. B. in Diagrammen, Grafiken und Karten. Mithilfe von Datenvisualisierungen in Echtzeit sind Unternehmen in der Lage, Daten zu überwachen und zu analysieren, während sie generiert werden. Auf diese Weise erhalten Unternehmen aktuelle Einblicke, die als Grundlage für wichtige Geschäftsentscheidungen dienen können.
• Vorhersageanalysen: Hierbei handelt es sich um die Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und Machine-Learning-Techniken mit dem Ziel, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln. Vorhersageanalysen in Echtzeit ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, die auf aktuellen Vorhersagen zukünftiger Ereignisse basieren.

Echtzeitanalysen sind von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die schnelle, datengestützte Entscheidungen treffen müssen. Durch den Einsatz von Stream-Verarbeitung, ereignisgesteuerter Architektur und Echtzeit-Datenpipelines können Unternehmen Daten aufnehmen, verarbeiten und analysieren, sobald sie generiert werden, und so aktuelle Einblicke gewinnen, die wichtige Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Mit den richtigen Tools und Technologien können Unternehmen das Potenzial von Echtzeitanalysen nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und den Geschäftserfolg zu steigern.