Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala natychmiast reagować na problemy i szanse – optymalizować procesy, podnosić zyski i redukować koszty operacyjne. Stwarza olbrzymią przewagę konkurencyjną w niemal każdym środowisku biznesowym. Jest to jednak zaawansowane narzędzie, które wymaga odpowiedniego przygotowania i wdrożenia. Jak przebiega taki proces?
Działaj natychmiast – tu i teraz rozwiązuj problemy lub wykorzystuj szanse, podejmując szybsze decyzje oparte na analizie danych w czasie rzeczywistym.
Analiza danych w czasie rzeczywistym (real-time analytics) polega na:
Na wykonanie całej tej operacji system potrzebuje kilku sekund lub… milisekund. W efekcie, gdy np. czujnik temperatury notuje zbyt wysoką wartość, operator maszyny dowiaduje się o tym od razu. „Czas rzeczywisty” jest określeniem umownym – nie oznacza zerowego opóźnienia, ale najkrótszy możliwy czas reakcji. W przypadku prostych operacji rzeczywiście są to milisekundy, natomiast analiza bardziej złożonych danych może wymagać kilku sekund lub minut.
Podczas analizy danych w czasie rzeczywistym unika się procesu ETL (extract, transform, load). Zamiast przechowywać i okresowo eksportować dane do systemu analitycznego, przesyła się je tam natychmiast, strumieniowo. A czasem nawet analiza odbywa się bezpośrednio w bazie, bez eksportowania danych do innego oprogramowania. Architektura systemów analizy w czasie rzeczywistym jest oparta na zdarzeniach, a nie – jak np. model ETL – na żądaniach.
Analiza w czasie rzeczywistym może odbywać się na różnych źródłach danych. Poddaje się jej zarówno dane ustrukturyzowane (pochodzące np. z systemów i aplikacji biznesowych – zwykle tabele), jak i big data (nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane dane, m.in. z mediów społecznościowych, maili, kamer, czujników). Do źródeł danych zaliczamy więc bazy i hurtownie (repozytoria oczyszczonych, ustrukturyzowanych danych) oraz tzw. jeziora, które przyjmują dane w dowolnym formacie, niezależnie od ich struktury.
W całym procesie wykorzystuje się m.in. technologie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, serwery z funkcjami in-memory, rozwiązania chmurowe, integratory oraz narzędzia do wizualizacji danych np. Microsoft Power BI.
Nie każda organizacja potrzebuje analizy danych w czasie rzeczywistym, ale wiele firm może dzięki niej zaoszczędzić znaczne środki lub uzyskać silną przewagę konkurencyjną. Do praktycznych zastosowań real-time analytics należą m.in.:
Analiza danych w czasie rzeczywistym jest dziś szczególnie chętnie wykorzystywana w nowoczesnym środowisku produkcyjnym – razem z IoT (Internetem Rzeczy). Czujniki połączone z systemem przetwarzania danych w czasie rzeczywistym dostarczają wielu cennych informacji:
Sieć czujników firma integruje (dzięki np. Azure Stream Analytics) z narzędziem do analizy i wizualizacji danych w czasie rzeczywistym, takim jak Power BI. Wówczas na bieżąco monitoruje procesy i przewiduje awarie – optymalizuje koszty operacyjne i podnosi wydajność produkcji, czyli generuje wyższy zysk.
Moc analizy danych w czasie rzeczywistym kusi, podobnie zresztą jak np. sztuczna inteligencja. Niestety te popularne dziś technologie niosą też ryzyko przeszacowania zysku z inwestycji względem wydatku poniesionego na wdrożenie. Nie każda organizacja rzeczywiście już teraz potrzebuje takich rozwiązań, chociaż warto powoli rozpocząć przygotowanie danych na erę AI i real-time analytics.
Przed podjęciem decyzji firma powinna wziąć pod uwagę kilka potencjalnych problemów. Należą do nich zwłaszcza:
Wdrożenie analizy danych w czasie rzeczywistym w firmie jest procesem rozciągniętym w czasie, na który organizacja musi przygotować zarówno swoje zaplecze, jak i procesy oraz zespół. Firma potrzebuje też solidnego partnera, który będzie odpowiedzialny nie tylko za wdrożenie, lecz także za utrzymanie i rozwój systemu.
Po co firmie wdroży analizę danych w czasie rzeczywistym? Jakie problemy chce w ten sposób rozwiązać, jakie przewagi osiągnąć? Czy na pewno już teraz potrzebuje tej technologii? Po odpowiedzi na te pytania organizacja musi wyznaczyć konkretne, osiągalne, istotne i osadzone w czasie cele wraz z miernikami i wskaźnikami KPI.
Kolejnym przedmiotem rozważań powinien być zakres wdrożenia. Które działy i zespoły będą pracować na danych analizowanych w czasie rzeczywistym? Jak zmieni się ich praca? Kto przejmie odpowiedzialność? Warto też zadać sobie pytanie, czy zakres wdrożenia mógłby być większy i przynieść lepsze korzyści, gdyby danych było więcej lub gdyby były lepsze. Wówczas zwykle korzystniej jest najpierw poświęcić zasoby na przebudowę lub pozyskanie nowych źródeł danych.
Firma wdrożeniowa powinna zostać partnerem biznesowym organizacji na kolejne lata. Dlatego warto scentralizować zadania i odpowiedzialność: wybrać wykonawcę, który zajmie się całym procesem – od przygotowania infrastruktury, przez wdrożenie i integracje, aż po utrzymanie i rozwój systemu.
Właśnie tak działamy w QBICO – specjalizujemy się w całościowym wdrażaniu rozwiązań Business Intelligence w organizacjach. Z radością dostarczymy Twojej firmie wiedzę uzyskaną z danych przetwarzanych w czasie rzeczywistym – czytelne, zawsze aktualne analizy, raporty i dashboardy.
Zachęcamy do kontaktu z ekspertami QBICO. Opowiemy o szczegółach naszych rozwiązań, korzyściach i wyzwaniach – pomożemy podjąć dobrą decyzję.
W kolejnym kroku firma wdrożeniowa rozpoczyna pracę, najczęściej razem z oddelegowanymi do zadania pracownikami organizacji. Analizuje potrzeby oraz sposoby gromadzenia i przepływu danych, mierzy ich ilość i ocenia jakość. Inwentaryzuje istniejącą infrastrukturę IT i w razie potrzeby zaleca zmiany w zarządzaniu danymi lub przebudowę/rozbudowę obecnych systemów. Celem takiego przygotowania jest ograniczenie do minimum przenoszenia danych i procesu ETL, który może stwarzać ryzyko dla bezpieczeństwa danych i generować opóźnienia.
Na tym etapie firma wdrożeniowa wraz z organizacją dobiera niezbędne rozwiązania. Jeśli jest to niezbędne, tworzy hurtownię danych, która połączy różne ich źródła i formaty oraz przygotuje je do analizy (oczyści, uspójni). Dopasowuje także platformę do przetwarzania strumieni danych (np. Azure Stream Analytics) czy modele uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Projektuje lub dostosowuje potrzebne integracje oraz sugeruje narzędzie do analizy wizualizacji danych (np. Power BI).
Dysponując narzędziami, firma wdrożeniowa projektuje przepływ danych od źródeł do narzędzi analitycznych oraz integrację z infrastrukturą IT w organizacji. W tym kroku pracuje również nad bezpieczeństwem danych, np. rozwiązaniem do ich anonimizacji czy integracji systemu z lokalną infrastrukturą.
Kolejny etap polega na wdrożeniu rozwiązań – m.in. ewentualnej hurtowni danych oraz platformy do przetwarzania strumieniowego i narzędzi analitycznych. Dalej wykonawca integruje je z systemami w firmie i testuje.
Gdy testy wypadną pomyślnie, przychodzi pora na wdrożenie i szkolenie pracowników. W QBICO pomagamy zespołom poznać interfejs i możliwości narzędzi, skonfigurować analizy, raporty i dashboardy, zacząć wydajnie pracować w nowym środowisku.
Szczególnie w okresie testów, ale także później organizacja powinna zbierać feedback od zespołu – na jego podstawie system będzie rozwijany i doskonalony.
System analizy danych w czasie rzeczywistym to inwestycja – organizacja musi więc ciągle monitorować, jak wdrożenie rozwiązania przekłada się na cele biznesowe. Podstawą odpowiedzi na to pytanie są wyznaczone wcześniej KPI, przychody i zyski, ale nie tylko. Warto rozmawiać z pracownikami, również tymi na najniższym szczeblu – to oni często najlepiej znają w praktyce problemy np. linii produkcyjnej czy obsługi klienta. Wiele wskazówek dają też sami klienci, bo to oni są końcowymi odbiorcami wartości stworzonej przy pomocy nowego rozwiązania.
Co dalej? Wdrożenie analizy w czasie rzeczywistym to proces ciągły. System potrzebuje regularnych aktualizacji i konserwacji, a także – wraz ze zmieniającymi się potrzebami i postępem technologicznym – rozwoju i doskonalenia. A razem z systemem rozwijać się będzie także organizacja, coraz sprawniej wykorzystując informacje dostarczane przez coraz większe ilości danych.
Myślisz o wdrożeniu analizy w czasie rzeczywistym w swojej organizacji? Chętnie doradzimy i pomożemy podjąć dobrą decyzję – porozmawiajmy!
Analiza danych w czasie rzeczywistym polega na pobraniu danych w chwili ich wygenerowania, natychmiastowym ich przetwarzaniu i analizie oraz zwróceniu użytkownikowi informacji w pożądanym formacie. Cała operacja trwa z reguły od kilku milisekund do kilku sekund.
Najpopularniejszym narzędziem analizy i wizualizacji danych w czasie rzeczywistym jest Microsoft Power Bi. To oprogramowanie umożliwia tworzenie analiz, raportów i dashboardów do monitorowania najważniejszych metryk i KPI.
Analizę danych w czasie rzeczywistym warto wdrożyć wtedy, gdy szybsze podejmowanie decyzji oparte na danych może znacznie zredukować koszty operacyjne (np. zapobiegać awariom) lub wygenerować wyższy zysk (np. personalizacja ofert).
Tak, w QBICO opracowaliśmy autorski model Ekspertów Danych w Abonamencie, alternatywę dla tradycyjnego body leasingu. Rozwiązanie obejmuje wiele usług, od projektowania i wdrażania systemów po bieżące wsparcie.
