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Analisi dei dati in tempo reale: definizione e strategie

Analisi in tempo reale

L’analisi dei dati in tempo reale è sempre più utilizzata dalle aziende perché può portare grandi vantaggi competitivi, ma solo se ben applicata.

L’analisi dati tradizionale prevede che i dati vengano prima immagazzinati in uno storage e poi processati e analizzati. La real time analytics invece lavora su un flusso di dati continuo.

Il concetto di “tempo reale” può indicare un intervallo che va da pochi secondi a pochi minuti, a seconda della quantità di dati e degli strumenti che si utilizzano.

Perché dovresti fare analisi dei dati real time

Le aziende che scelgono di adottare strategie di real time analytics vogliono ottenere specifici vantaggi rispetto ai concorrenti.

Quali sono i benefici principali a cui puoi ambire?

1. Debug immediato in caso di errori nei processi di produzione, supply chain o delivery.

Gli errori possono essere individuati immediatamente per non inficiare poi l’intero flusso di lavoro che ne consegue;

2. Benchmarking competitivo sempre sul pezzo.

Se analizzi i dati relativi alle azioni dei tuoi concorrenti, puoi capire precocemente quando stanno cambiando strategia di business;

3. Sicurezza informatica proattiva grazie alla threat intelligence.

La real time analytics può essere adottata anche in ambito di cyber security, soprattutto nei processi di cyber threat intelligence: consente ai software di sicurezza informatica di agire in maniera preventiva, riconoscendo anche i virus e i malware più recenti, e di reagire immediatamente nel caso di attacchi hacker;

4. Conoscenza dettagliata delle funzioni vitali dell’azienda.

Attraverso l’analisi dei dati in tempo reale puoi ottenere informazioni granulari su tutte le funzioni vitali dell’azienda, come ad esempio le vendite o il marketing;

5. Campagne marketing personalizzate real time.

Analizzando in tempo reale i dati di navigazione dei clienti puoi proporre campagne marketing o consigli di acquisto estremamente focalizzati sugli interessi espressi in quell’istante, migliorando la tua probabilità di vendere.

Quando non dovresti analizzare i dati in tempo reale

Mettere in campo le soluzioni per analizzare i dati in tempo reale è un investimento e deve essere strategico: il nostro consiglio è di sfruttare questa enorme potenzialità, ma prima devi capire come metterla a frutto.

Per questo, prima di analizzare real time qualsiasi informazione transiti in azienda, dovresti pensare in prospettiva ed avere un piano ben preciso.

Inizia dandoti degli obiettivi. Cosa vuoi ottenere attraverso la real time analytics? Quali dati devi analizzare per ottenere quello scopo?

L’analisi dei dati in tempo reale non si sposa bene con tutte le funzioni del business. Ad esempio, gli ordini di acquisto o di vendita possono subire modifiche, anche repentine. Quindi analizzare questi dati nel momento stesso in cui un ordine viene effettuato può risultare inutile, se non dannoso.

L’uso indiscriminato della real time analytics, allora, non è la scelta più funzionale. Per selezionare i dati e le funzioni aziendali in cui applicare questa metodologia ti suggeriamo prima di rispondere a queste domande strategiche:

  • Che cosa voglio ottenere?
  • Come posso arrivare al mio obiettivo (analisi descrittiva, predittiva o prescrittiva?)
  • Quali strumenti sono idonei allo scopo?
  • Ho un team di analisi che può ricavare valore dall’analisi in tempo reale o devo assumere un team esterno?

Sono semplici quesiti, che però possono aiutarti a mettere le basi per una strategia di Real Time Analytics utile ed efficace per la tua azienda.

Quando invece dovresti proprio utilizzarla

Se l’uso indiscriminato dell’analisi dei dati in tempo reale non è consigliabile, in alcuni contesti la real time analytics è talmente rodata che possiamo considerarla un plus enorme, senza ombra di dubbio. Può determinare il salto di qualità che cercavi in tanti processi aziendali.

Ecco alcuni possibili ambiti di applicazione della real time analytics:

1. Monitoraggio in tempo reale del raggiungimento di obiettivi e KPI

In questo campo l’analisi real time può essere usata per il reparto marketing, per i sales, nella customer care, ma anche per la produzione e in tutte le aree aziendali che devono raggiungere obiettivi di business prefissati.

Consente di valutare step by step la bontà delle strategie aziendali e anche la relazione che si instaura con i clienti, potenziali e già acquisiti;

2. Monitoraggio di Split Test

Gli A/B test sono molto utilizzati nell’advertising, sui social, ma anche nei siti e-commerce. L’analisi real time dei dati sulle interazioni dei clienti ti dice immediatamente quale Ads o quale scheda prodotto sono più performanti. In altre parole, puoi ottimizzare i tempi di miglioramento della proposta che offri al tuo cliente e aumentare i tassi di conversione;

3. Personalizzazione dei contenuti e delle campagne di marketing

Un altro ambito di applicazione della real time analytics è il marketing. Analizzare i dati in tempo reale apre un mondo di possibilità alle aziende che fanno content marketing o inbound marketing, che finalmente potranno proporre al cliente nuovi contenuti pertinenti, contestuali alle pagine che sta visitando.

Non solo: l’analisi in tempo reale è utilissima anche per proporre suggerimenti di acquisto pertinenti con le ricerche o con i prodotti visitati in un e-commerce o in una vetrina di Google Shopping.

La combo vincente tra real time analytics e visual analytics

Anche in caso di real time analytics, avere il supporto della visual analytics e delle dashboard interattive può fare la differenza.

Infatti, la visual analytics dà a tutti gli utenti – anche senza un background tecnico – la possibilità di esplorare i dati attraverso grafici di immediata comprensibilità.

Su questo fronte sta lavorando ad esempio Tableau, per permettere di processare milioni di righe di dati quasi in tempo reale e di visualizzarli – e interrogarli – nelle dashboard.

Per fare questo con Tableau, la chiave di volta può diventare l’integrazione con altre soluzioni come ad esempio il database analitico di Exasol che accelera il flusso di lavoro con i dati.

Exasol e Tableau si integrano perfettamente insieme e rappresentano una combo ideale per fare visual analytics real time.

Uno dei nostri campi di battaglia come consulenti tecnici e operativi in ambito BI e analisi dei dati è proprio questo: consentire ai nostri clienti di realizzare qualsiasi progetto con i dati, sfruttando le migliori tecnologie con i deploy e le integrazioni più indicate per ciascun obiettivo.

Attraverso l’integrazione tra Exasol e Tableau possiamo aiutarti a portare in azienda l’analisi real time, con l’ulteriore vantaggio della visual analytics. Questo approccio è proprio delle aziende data-driven e moderne, che hanno già compreso i trend futuri e intrapreso le strade più innovative per camminare sempre un passo avanti rispetto ai competitor.

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Attività di assistenza, supporto e sviluppo

Viene offerto un servizio di consulenza specialistica in grado di supportare le differenti figure professionali dei nostri clienti in una serie di servizi di supporto/assistenza, di seguito una sintesi delle attività fornite:

  • Consulenza per lo sviluppo di nuove dashboard Tableau e supporto all’uso del prodotto
  • Supporto nella gestione e configurazione avanzata dell’ambiente Tableau Cloud: configurazione Single Sign On (SSO), gestione delle connessioni ai dati on-prem o su private-cloud con Tableau Bridge, configurazione e utilizzo delle funzionalità di Tableau AI (Tableau Pulse e Tableau Agent), schedulazione di aggiornamenti di Workbook e Data Source e sottoscrizioni via email, embedding di contenuti Tableau Cloud in web app, utilizzo delle API di Tableau Cloud (REST API, Document API, etc.)
  • Consulenza finalizzata a rendere le dashboards in uso più efficaci e performanti
  • Attività di training on the job

I nostri esperti vi supporteranno nella risoluzione di problemi insorti in corso d’uso, consigliandovi come applicare al meglio le best practice di Tableau e come raggiungere il miglioramento delle performance.

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