Analisi in tempo reale

Che cos'è l'analisi in tempo reale?

L'analisi in tempo reale è la prassi di raccogliere e analizzare dati in streaming nel momento in cui vengono generati, con una latenza minima tra la generazione dei dati e la loro analisi. L'analisi in tempo reale è spesso utilizzata in applicazioni dove la tempestività dei dati è fondamentale, come ad esempio le pubblicità o le offerte personalizzate, i prezzi intelligenti o la manutenzione predittiva. L'analisi in tempo reale si fonda sulla funzionalità di streaming dei dati.

Che cos'è lo streaming dei dati?

Esistono due tipi di elaborazione dei dati: l'elaborazione batch e l'elaborazione in streaming.

L'elaborazione batch è l'elaborazione discontinua e periodica di dati che sono rimasti archiviati per un certo periodo di tempo. Ad esempio, un'organizzazione può avere la necessità di eseguire rapporti settimanali su una serie di dati transazionali prevedibili. Non è necessario che questi dati siano elaborati in streaming; basterà elaborarli su base settimanale.

L'elaborazione in streaming, o streaming dei dati, si riferisce all'elaborazione di un flusso illimitato di dati man mano che essi vengono ricevuti. Questa elaborazione in tempo reale (o quasi in tempo reale) fornisce i dati il più aggiornati possibile a un'organizzazione, consentendole di prendere decisioni più vantaggiose e tempestive, fare previsioni più accurate, offrire esperienze migliori ai clienti e altro ancora.

L'analisi in tempo reale è una delle tre applicazioni dello streaming dei dati; le altre due sono il machine learning in tempo reale e le app in tempo reale. Non è tuttavia infrequente che un caso d'uso aziendale coinvolga due o più di questi elementi in combinazione. Ad esempio, si potrebbero usare informazioni ricavate dall'analisi dei dati per attivare in tempo reale un'azione su un'app aziendale.

Chi utilizza le analisi in tempo reale in un'organizzazione?

Le analisi in tempo reale possono essere utilizzate da diversi membri di un'organizzazione, a seconda dei loro ruoli e delle loro responsabilità. Ecco alcuni esempi di figure professionali che utilizzano l'analisi in tempo reale:

1. Analisti di dati: hanno la responsabilità di creare report e analizzare i dati per fornire in tempo reale informazioni dettagliate e fruibili alle figure decisionali.
2. Manager aziendali: utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare gli indicatori di prestazione (KPI) e prendere decisioni guidate da dati per migliorare le attività operative dell'azienda.
3. Direttori operativi: utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare e ottimizzare i processi produttivi, la logistica della supply chain e il servizio clienti.
4. Responsabili IT: utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare le prestazioni dei sistemi, identificare e ridurre i rischi alla sicurezza informatica e garantire la continuità operativa dell'azienda.
5. Responsabili marketing: utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare l'attività dei social media, tenere traccia del coinvolgimento dei clienti e adattare le strategie di marketing.
6. Responsabili del servizio clienti: utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare i feedback dei clienti, identificare le tendenze e rispondere a richieste e reclami.

Quali sono alcuni esempi di analisi in tempo reale?

1. E-commerce: il comportamento di navigazione, la cronologia degli acquisti e le preferenze dei clienti possono essere monitorati in tempo reale per fornire consigli personalizzati sui prodotti e promozioni mirate.
2. Servizi finanziari: banche e altre istituzioni finanziarie utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare le transazioni, identificare le frodi e rilevare le anomalie.
3. Trasporti e logistica: con l'analisi in tempo reale, le aziende possono tracciare i veicoli, monitorare i tempi di consegna, ottimizzare i percorsi, identificare e ridurre i rischi.
4. Sanità: l'analisi in tempo reale viene utilizzata per monitorare i segni vitali dei pazienti, rilevare le anomalie e avvisare gli operatori sanitari di potenziali rischi per la salute.
5. Social media: utilizzando l'analisi in tempo reale, le aziende pubblicitarie possono tracciare gli argomenti di tendenza, monitorare il sentiment degli utenti e identificare immediatamente gli influencer.
6. Produzione: i settori industriali utilizzano l'analisi in tempo reale per monitorare le prestazioni delle apparecchiature, identificare le esigenze di manutenzione e rilevare le anomalie.
7. Energia e servizi di pubblica utilità: l'analisi in tempo reale è utilizzata per monitorare le reti elettriche, rilevare e rispondere alle interruzioni e ottimizzare l'uso dell'energia.

Cos'altro devo sapere sull'analisi in tempo reale?

Ecco alcuni altri termini e concetti chiave strettamente collegati all'analisi in tempo reale:

• Apache Spark™: Apache Spark è un framework di calcolo distribuito che viene spesso utilizzato per l'elaborazione in tempo reale di dati su larga scala. Spark fornisce un'API unificata per elaborazione batch, elaborazione in streaming, machine learning e Graph Processing, consentendo alle organizzazioni di elaborare e analizzare i dati in tempo reale in un'ampia gamma di casi d'uso.
• Databricks SQL: Databricks SQL (DB SQL) è un data warehouse serverless su Databricks Lakehouse Platform che consente di eseguire tutte le applicazioni SQL e BI su larga scala, con un rapporto prezzo/prestazioni fino a 12 volte migliore, un modello di governance unificato, formati e API aperti, e i propri strumenti preferiti. DB SQL è uno strumento molto usato da analisti e ingegneri per l'analisi in tempo reale su Databricks Lakehouse Platform.
• Architettura guidata dagli eventi (EDA): EDA è un modello architettonico che consente alle applicazioni di rispondere agli eventi in tempo reale. In una EDA, gli eventi sono generati da varie fonti, come sensori, applicazioni e database, e vengono elaborati e gestiti da una serie di microservizi guidati dagli eventi.
• Pipeline di dati: è un processo in più fasi che acquisisce i dati provenienti da varie fonti, li elabora e li trasforma in un formato utilizzabile per l'analisi. Le pipeline di dati in tempo reale consentono alle organizzazioni di immettere ed elaborare i dati man mano che vengono generati, fornendo informazioni dettagliate e aggiornate da usare a supporto di decisioni aziendali critiche.
• Visualizzazione dei dati: è la prassi di rappresentare i dati in un formato visivo, come diagrammi, grafici e mappe. La visualizzazione dei dati in tempo reale consente alle organizzazioni di monitorare e analizzare i dati man mano che vengono generati, fornendo informazioni dettagliate e aggiornate da usare a supporto di decisioni aziendali critiche.
• Analisi predittiva: è la prassi di utilizzare dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per identificare la probabilità di esiti futuri sulla base di dati storici. L'analisi predittiva in tempo reale consente alle organizzazioni di prendere decisioni e agire sulla base di previsioni aggiornate di eventi futuri.

L'analisi in tempo reale è una capacità chiave per le organizzazioni che hanno bisogno di prendere decisioni rapide basate sui dati. Sfruttando lo streaming dei dati, l'architettura guidata dagli eventi e le pipeline di dati in tempo reale, le organizzazioni possono acquisire, elaborare e analizzare i dati nel momento in cui vengono generati, ricavandone informazioni dettagliate e aggiornate da usare a supporto di decisioni aziendali critiche. Con gli strumenti e le tecnologie giuste, le organizzazioni possono sfruttare la potenza delle analisi in tempo reale per ottenere un vantaggio competitivo e guidare il successo aziendale.