Real-time Analytics là một thuật ngữ được dùng nhiều trong ngành công nghệ thông tin, lập trình nói chung. Real-time Analytics được ứng dụng nhiều vào việc tạo ra các phần mềm hỗ trợ hoạt động của doanh nghiệp. Vậy Real-time Analytics là gì? Hãy cũng UniTrain tìm hiểu nhé!
Real-Time Analytics là gì?
Real-Time Analytics (Phân tích thời gian thực) đề cập đến quá trình chuẩn bị và đo lường dữ liệu ngay khi nó đi vào cơ sở dữ liệu. Nói cách khác, người dùng nhận được thông tin chi tiết hoặc có thể đưa ra kết luận ngay lập tức (hoặc rất nhanh sau khi) dữ liệu đi vào hệ thống.
Phân tích thời gian thực cho phép các doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng. Họ có thể nắm bắt cơ hội hoặc ngăn chặn các vấn đề trước khi chúng xảy ra.
Để so sánh, phân tích kiểu hàng loạt có thể mất hàng giờ hoặc thậm chí vài ngày để mang lại kết quả. Do đó, các ứng dụng phân tích hàng loạt thường chỉ mang lại những hiểu biết sâu sắc “sau khi thực tế” (các chỉ số trễ). BI Insights từ phân tích thời gian thực có thể cho phép các doanh nghiệp ra những quyết định nhanh chóng, hiệu quả.
Ai sử dụng phân tích thời gian thực?
Ví dụ về phân tích thời gian thực bao gồm:
- Chấm điểm tín dụng theo thời gian thực, giúp các tổ chức tài chính quyết định ngay lập tức có cấp tín dụng hay không
- Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), tối đa hóa sự hài lòng và kết quả kinh doanh trong mỗi lần tương tác với khách hàng
- Phát hiện gian lận tại các điểm bán hàng
- Nhắm mục tiêu khách hàng cá nhân tại các cửa hàng bán lẻ với các chương trình khuyến mãi và ưu đãi, trong khi khách hàng đang ở trong cửa hàng và bên cạnh hàng hóa.
Lợi ích của dữ liệu thời gian thực
Phân tích thời gian thực có thể cực kỳ hữu ích cho các doanh nghiệp ngày nay. Dưới đây là một số lợi ích mà các công cụ này có thể cung cấp.
- – Theo dõi dữ liệu khách hàng. Xem dữ liệu khách hàng trong thời gian mới nhất và đưa ra phản hồi ngay lập tức. Phân tích thời gian thực cho biết thời điểm và lý do của phản ứng của khách hàng, cũng như cách tối ưu hóa sự hài lòng của họ.
- – Hiệu quả về chi phí. Phân tích thời gian thực có thể giúp cải thiện lợi nhuận bằng cách tiết kiệm tiền trong toàn tổ chức trong các lĩnh vực như tuyển dụng và giữ chân, gắn kết nhân viên và tất nhiên, giảm khối lượng công việc của bộ phận CNTT.
- – Thời gian phản hồi nhanh hơn. Một sự biến động thị trường đột ngột có thể đồng nghĩa với cơ hội lớn cho các doanh nghiệp. Phân tích thời gian thực có thể đảm bảo rằng bạn vượt qua các tình huống có thể tốn kém tiền bạc hoặc ngược lại, có thể là cơ hội kiếm tiền lớn.
- – Kiểm tra thời gian thực. Với câu trả lời ngay lập tức trong tầm tay, các doanh nghiệp có thể tự tin dự báo và tối ưu hóa dữ liệu của mình để tìm ra các tùy chọn tốt nhất. Thử nghiệm phân tách hoặc thử nghiệm A/B có thể được thực hiện dễ dàng để đưa ra các quyết định lớn rõ ràng hơn.
Thách thức lớn nhất của Phân tích thời gian thực là gì?
Để dữ liệu trở nên hữu ích ngay lập tức, các ứng dụng phân tích thời gian thực phải có tính khả dụng cao và thời gian phản hồi thấp. Chúng cũng có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu, lên đến cả terabyte. Tuy nhiên, họ vẫn sẽ trả lại câu trả lời cho các truy vấn chỉ trong vòng vài giây.
“Thời gian thực” cũng có nghĩa là xử lý các nguồn dữ liệu đang thay đổi, có thể xuất hiện khi các yếu tố thị trường và kinh doanh thay đổi. Tóm lại, họ cũng nên xử lý dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực đã được sử dụng trong giao dịch tài chính.
Họ sử dụng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu tài chính, mạng xã hội và các trạm thời tiết vệ tinh để thông báo ngay lập tức các quyết định mua và bán.
Trao quyền cho người dùng cuối
Các doanh nghiệp ngày càng trở nên kỹ thuật số. Phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực phải xử lý số lượng ngày càng tăng và tính đa dạng của dữ liệu. Các công nghệ khác nhau tồn tại để giúp đáp ứng những nhu cầu này.
Một số dựa trên các thiết bị chuyên dụng (hệ thống phần cứng và phần mềm). Những người khác sử dụng kết hợp bộ xử lý/chip bộ nhớ đặc biệt hoặc phân tích trong cơ sở dữ liệu (cơ sở dữ liệu có khả năng phân tích được nhúng trong đó).
Tuy nhiên, cũng có thể sử dụng các hệ thống máy tính thông thường và bất kỳ nguồn dữ liệu nào. Ứng dụng phân tích thời gian thực phải được thiết kế đơn giản để tận dụng toàn bộ sức mạnh của bộ xử lý và bộ nhớ tiêu chuẩn.
Điều này làm cho phân tích thời gian thực có giá cả phải chăng hơn. Khi ứng dụng cũng thân thiện với người dùng, nó đưa sức mạnh của trí tuệ kinh doanh theo thời gian thực trực tiếp vào tay người dùng doanh nghiệp. Đây cũng là nơi cần có, vì lợi ích kinh doanh lớn nhất.
Nguồn: sisense.com
Xem thêm
Data Analytics và những thách thức
5 loại xử lý dữ liệu phổ biến nhất trong các doanh nghiệp hiện nay
