Reaaliaikainen analyysi

Teknologian kasvaessa ja kehittyessä entistä hienostuneemmaksi yritykset ovat alkaneet valjastaa suurdatan ja reaaliaikaisen analytiikan voiman parantaakseen liiketoimintaansa. Paljon tietoa tulee organisaatioon päivittäin. Tällaisen valtavan määrän reaaliaikaisen analytiikan isojen tietojen hallinnasta ja analysoinnista on tullut yrityksille haastava tehtävä. Tällaisen tiedon tallentaminen ja analysointi reaaliajassa on aivan erilainen peli. Monet yritykset mieluummin käyttävät reaaliaikaista analytiikan suuria tietoja, koska he halusivat tietää, mitä heidän organisaationsa sisällä tapahtuu.

Reaaliaikaisen data-analyysin edut

Seuraavat ovat reaaliaikaisen data-analyysin etuja

  • Virheet voidaan tuntea heti - Reaaliaikainen tietoanalyysitieto virheistä auttaa organisaatioita vastaamaan tällaisiin virheisiin nopeammin ja lisäämään yrityksesi operatiivista tehokkuutta. Tämä virheiden varhainen tunnistaminen voi auttaa pelastamaan toiminnan kokonaan epäonnistumiselta ja asiakkaiden ei tarvitse lopettaa tuotteidensa käyttöä.
  • Kilpailijoiden uudet strategiat löytyvät helposti - Jos käytät reaaliaikaista data-analytiikkaa, voit aina pysyä kilpailun edellä. Voit myös saada hälytyksen, kun kilpailijasi muuttaa strategiaa.
  • Kasvattaa muuntoprosenttia ja voittoja - Jos yritys pystyy seuraamaan tuotteidensa liikkeitä, se voi helposti diagnosoida tulevat epäonnistumiset. Tällä tavalla reaaliaikainen data-analytiikka voi parantaa palveluaan ja vastineeksi lisätä muuntoprosenttia.
  • Petos voidaan havaita varhaisessa vaiheessa ja toteuttaa ehkäiseviä toimenpiteitä - Käyttämällä reaaliaikaista tietoanalyysiturvajärjestelmää voit havaita petokset tai hakkerointiyrityksen varhaisessa vaiheessa. Kun se on selvitetty, organisaatio voi ryhtyä tehokkaisiin toimenpiteisiin sen estämiseksi.
  • Kustannussäästö - Reaaliaikaisen data-analyysin toteuttaminen organisaatiossa maksaa sinulle jonkin verran. Mutta se todella vähentää painetta yrityksen IT-osastolle. Tästä johtuen IT-osasto voi keskittyä organisaation tavoitteiden toteuttamiseen.
  • Parempi myyntitieto - Reaaliaikainen tietoanalytiikka auttaa sinua saamaan perusteellisen tiedon myynnistäsi. Tämä puolestaan ​​antaa sinulle tietää, mikä tuote menee hyvin markkinoilla ja mikä tuote ei menesty hyvin. Lisätoimia voidaan tehdä myynnin lisäämiseksi.
  • Asiakassuuntausten eteneminen - Reaaliaikainen data-analyysi antaa sinulle tietää kilpailijoiden strategian, tarjoukset ja asiakasvalinnat sekä antaa sinulle tietoa markkinoiden viimeaikaisista suuntauksista. Nämä tiedot auttavat sinua tekemään tuotteeseen muutoksia asiakkaan tarpeiden mukaan ja voit myös tehdä älykkäitä päätöksiä.

Reaaliaikaisen data-analyysin käytön haasteet

Sillä ei ole vain etuja, mutta sillä on myös joitain haittoja, jotka mainitaan jäljempänä

  • Tarvitsee erityistä tietokonevoimaa - Reaaliaikaiseen data-analytiikkaan tarvitaan uusia työkaluja. Hadoopin vakioversio ei sovellu reaaliaikaisen analyysin käyttöön nyt, mutta sen odotetaan muutettavan lähitulevaisuudessa reaaliaikaisen data-analyysin tekemistä varten.
  • Se vaatii erilaista työskentelytapaa - Monet organisaatiot saavat näkemyksensä kerran viikossa, mutta reaaliaikainen tietoanalytiikka antaa sinulle oivalluksia joka toinen. Tämä muutos vaatii täysin erilaista lähestymistapaa ja työskentelytapaa. Ja uudella lähestymistavalla on vaikutusta työkulttuuriin.

4 Tapoja käyttää reaaliaikaisen analyysin voimaa

Toiminnalliset mittaustiedot auttavat meitä aina tekemään parempia ja älykkäämpiä päätöksiä. Reaaliaikainen analyyttinen big data on sellainen mittari, jossa tietoihin voidaan ryhtyä toimiin heti ja enemmän kuin tähän tietoon pääsee muutamassa minuutissa tapahtuman jälkeen. Tässä artikkelissa tarkastellaan muutamia tapoja saada reaaliaikaisen analyysin iso data toimimaan täysimääräisesti.

  1. virheenkorjaus

Jos teet päätöksiä väärien tietojen perusteella, niin päätökset menevät pieleen ja sillä on suuri vaikutus organisaatioosi. Olisi vääriä tietoja ja rahaa. Esimerkiksi, sinulla on huomenna esitys ja jos tiedät tänään, että tiedot ovat vääriä, sinut stressaataan. Joten asettakaa asiat ensin oikein.

Selvitä, ovatko seurannan tiedot oikeita.

Joten miten teet sen?

Reaaliaikaisen analyysin iso data auttaa sinua.

Selvitä, ovatko tapahtumat ja ominaisuudet määritetty oikein, ja tarkista, toimiiko se oikein kaikissa sivuston osissa.

Reaaliaikaisen analyysin iso data voi auttaa määrittämään ja toteuttamaan analytiikkasi varhaisessa vaiheessa helposti. Reaaliaikainen analyyttinen iso tieto auttaa sinua tarkistamaan sivustosi tai ohjelman, käykö kaikki sujuvalla tavalla kuin sen pitäisi toimia. Tämän tarkistuksen vuoksi vain oikeat tiedot käsitellään. Tätä kutsutaan analytiikan virheenkorjaukseksi.

  1. Mittarien, kampanjoiden tai käyttäytymisen seuranta

Kun virheenkorjausprosessi on suoritettu onnistuneesti, voit alkaa seurata sen käyttöä, metriikkaa ja muita. Seuraamalla mittareita tai kampanjoita voit tietää kuinka tehokas käynnistys oli ja mikä oli sen vaikutus.

Reaaliaikaisen analyysin iso data auttaa mittaamaan paitsi sitä, mitä sivustossasi tapahtuu, vaan myös mittaa, mitä politiikkaa kilpailijasi käyttävät liikenteen ohjaamiseen sivustoosi. Voit myös nähdä, kuinka tytäryrityksesi tai kilpailijasi käyttävät sosiaalisen median sivustoja, kuten Facebook, Twitter ja muut, kampanjassaan tai mainosohjelmassaan.

Jos olet käynnistänyt mobiilisovelluksen, reaaliaikaisen analyysin iso data auttaa sinua oppimaan käyttäjän käyttäytymistä sovelluksesi suhteen. Se auttaa sinua myös tietämään, käyttävätkö käyttäjät sitä. Se kertoo myös sinulle, onko tämä hyväksyminen johtanut arvokkaisiin tuloksiin, kuten säilytysasteen nousuun.

  1. A / B-testaus

Korkealaatuiset ja suuren määrän sovellukset, kuten sosiaalisten sivustojen pelit tai mobiilisovellukset, voivat optimoida tuotteitaan muutamassa minuutissa todellisen tiedon avulla.

Haluatko tietää, mikä sivustosi sivu tuottaa enemmän tuloksia? Pitäisikö vertailla eri aiheiden tilastoja? Reaaliaikainen data-analytiikka auttaa sinua suorittamaan split-testit selvittääksesi mikä on kannattavampaa ja voi auttaa sinua tekemään päätöksiä.

Esimerkiksi saadaksesi selville kuinka uusi ominaisuus toimii eri versioissa, kehittäjä voi asettaa jaetun testin. Ne voivat antaa testin ajaa muutaman minuutin ja pysäyttää sen. Tämä antaa sinulle tiedot, jotka haluat tehdä päätöksen. Testit voidaan myös toistaa usein aikavälein tietovirran kuvioiden selvittämiseksi.

Reaaliaikainen tietojen analysointi on erittäin hyödyllistä, kun tuomme sovellukseen uutta ominaisuutta tai päivitämme sovellusta säännöllisesti.

Se ei tarkoita, että historiallinen tieto ei ole tärkeämpää. Historiallinen tieto tarjoaa myös syvällistä tietoa tiedoista, jotka voidaan muuntaa toimiksi. Historialliset tiedot mahdollistavat myös vertailun aiempiin tietueisiin. Mutta reaaliaikaisen analyysin iso data on historiallisen datan edellä, koska se on niin nopeampaa. Nykymaailma liikkuu tekniikassa erittäin nopeasti, joten suurin osa organisaatioista suosii reaaliaikaista analysointia. Mutta voit ehdottomasti käyttää sekä historiallista että reaaliaikaista analytiikan suuria tietoja tehdäksesi tärkeän päätöksen organisaatiossa.

Verkkokauppasivustot

Amazon.com on loistava esimerkki jaettujen testien käytöstä. Amazonin nykyinen sivusto on luotu paljon optimoinnin ja testien jälkeen. Heillä on paljon testejä, jotka kertovat heille, mikä toimii parhaiten heille. Sivustoon ei tehdä suuria muutoksia.

He voisivat suorittaa testin selvittääkseen, tuoko tuote pienten muutosten avulla lisää liikennettä sivustoon. Koe vie vain muutaman minuutin, jotta saat haluamasi tiedot.

Kaikkien näiden testien päämotiivina on auttaa sinua tekemään päätöksiä. Tietoja voidaan käyttää nopeasti, mikä auttaa asioiden saamisessa heti.

  1. Toimita räätälöityä sisältöä

Reaaliaikaisen analyysin iso tietosisältö on suositumpi käyttäjien keskuudessa. Esimerkkejä ovat Amazon- ja NY-ajat. Reaaliaikainen analyyttinen iso tieto lisää sivustosi käyttäjän mieltymyksiä ja sivustosi on enemmän käyttäjiä, jotka ostavat tuotteesi. Tietämällä ihmisten tykkäykset, kun he käyttävät sivustoasi, voit seurata käyttäjien toimia. Antamalla yleisölle mitä he haluavat, parantaa sisältösi laatua. Laadukas sisältö antaa entistä paremman kokemuksen käyttäjille. Se on erittäin fiksu siirto pitää kävijät kiinnostuneina sivustostasi tai tuotteestasi. Sivustosi tai tuotteesi kävijöiden sitouttaminen auttaa sinua saamaan lisätietoja heistä.

Alla on esimerkkejä reaaliaikaisesta analysoinnista

Amazon

Oletko katsellut Amazonin kotisivua etsimäsi jotain sivustolta? Ne näyttävät viisi osaa selaushistorian perusteella. Ne ovat uusia sinulle, liittyvät selaamiin kohteisiin, selaushistorian innoittamiin ja tutkittavaan lisäkohteeseen. Kuinka he tekevät tämän?

Amazon on viettänyt paljon vuosia tutkimuksessaan tietojen käsittelemiseen reaaliaikaisessa analytiikassa, kun käyttäjä selaa tuotetta sivustolla.

Amazon keskittyy kolmeen pääelementtiin tarjoamalla näitä tietoja käyttäjille

  • Jälleenmyyjällä voi olla miljoonia asiakkaita ja miljoonia erillisiä tuotteita.
  • Sovellukset vaativat nopeita tuloksia ja samalla niiden pitäisi tuottaa myös korkealaatuisia tuloksia
  • Jokainen selaushistorian käyttäjä antaa sinulle arvokkaita asiakastietoja ja algoritmin on tuotettava uutta tietoa heti.

Joten se, mitä näemme nyt Amazonin suosituksina, on seurausta niiden kehityksestä pitkien vuosien jälkeen.

Nyt sinulla on kysymys. Mitä hyötyä Amazonille on sellaisista reaaliaikaisista analytiikan suurista tiedoista?

Se ei ole muuta kuin kohdennettua markkinointia. Reaaliaikainen analyyttinen big data antaa käyttäjille paremman ostoskokemuksen. Ja Amazonille hankkimalla enemmän tietoa asiakkaista, he voivat myydä tuotteitaan tehokkaasti hyvällä vuorovaikutustasolla. Amazon on paras esimerkki tietää, kuinka meidän pitäisi käyttää reaaliaikaista analytiikan suuria tietoja antaaksemme käyttäjälle paremman kokemuksen.

The New York Times

Tiedätkö kuinka New York Times päättää, mitä uutisia ennakoidaan paremmin?

New York Times tutkii lukijoiden käyttäytymistä reaaliaikaisen data-analyysin avulla. Tämän kautta he oppivat tuntemaan mitä ihmiset lukevat milloin tahansa. Tämä käyttäjän käyttäytyminen antaa heidän päättää, mihin uutisiin sijoitetaan missä ja kuinka kauan uutisten pitäisi näkyä siellä. Reaaliaikainen tietojen analysointi on päätöksenteko, joka auttaa houkuttelemaan monia käyttäjiä sivustoonsa sen laadun ja sisällön merkityksen vuoksi.

Monet media-sivustot seuraavat sisällön seurantaa jokaisesta julkaisemastaan ​​artikkelista. Tämä tehdään liikenteen lisäämiseksi, asiakkaiden sitoutumisen lisäämiseksi ja uskollisten asiakkaiden saamiseksi. Reaaliaikainen data-analytiikka auttaa tällaisia ​​sosiaalisen median sivustoja tietämään, mihin lukijat ovat kiinnittäneet enemmän huomiota koko päivän ajan. Tämän perusteella he pystyvät toimittamaan oikean sisällön oikeaan aikaan.

Mitä enemmän aikaa viettää sivusto, sitä enemmän tietoa julkaisija voi saada käyttäjän mieltymyksistä, ja on myös todennäköisempää, että käyttäjästä tulee usein sivuston kävijä. Kustantaja voi suositella lukijoille artikkeleita, jotka saavat heidät pysymään sivustolla pitkään.

johtopäätös

Reaaliaikainen analyyttinen big data on erittäin hyödyllinen yrityksille, joiden on tiedettävä tiedot minuutti kerrallaan. Se voi säästää aikaa ja rahaa.

Reaaliaikaisen analyysin big data antaa yritykselle mahdollisuuden selvittää sivustossa tapahtuvaa tällä hetkellä ja voi tutkia tarkemmin tietyillä työkaluilla, kuten Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve ja paljon muita työkaluja. Tällaisten reaaliaikaisten analytiikkatyökalujen käyttäminen ei anna sinun takertua mihinkään prosessin keskelle.

Historiallista tietoa voidaan käyttää myös päätöksenteossa. Tärkein asia, joka on otettava huomioon reaaliaikaista analysointia käytettäessä, on sinun ajatella "Mikä on näiden tietojen hankkimisen tarkoitus?" Sen sijaan sinun ei pitäisi selvittää jotain, joka näyttää hyvältä lehdistötiedotteelta.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas reaaliaikaiseen analytiikkaan. Tässä keskustellaan myös neljästä tapaa hyödyntää reaaliaikaisen analyysin voimaa sekä etuja ja haittoja. Voit myös katsoa The New York Times-

  1. Upea opas myynnin parantamisesta
  2. 7 vinkkiä ja vinkkejä työntekijöiden motivoimiseksi tulemaan aikaan
  3. Sisämarkkinointityökalut ja SEO Analytics
  4. Luottoanalyysi - kiinteistöala

Luokka:

Yrittäjyyden kehittäminen