Sanntidsanalyse

Etter hvert som teknologien fortsetter å vokse og blir mer sofistikert enn før, har selskaper begynt å utnytte kraften i big data og sanntidsanalyse for å forbedre sin forretningsdrift. Mye data kommer stadig inn i organisasjonen hver dag. Å administrere og analysere et så stort volum av sanntidsanalyse-big data har blitt en utfordrende oppgave for selskapene. Lagring av slike data og analyse av dem i sanntid er et helt annet spill. Mange bedrifter foretrekker nå å bruke sanntidsanalyse big data da de ønsket å vite hva som skjer i deres organisasjon.

Fordeler med sanntids dataanalyse

Følgende er fordelene med sanntids dataanalyse

  • Feil kan kjennes øyeblikkelig - Sanntids kunnskap om dataanalyse om feil hjelper organisasjoner til å svare på slike feil raskere og øke driftseffektiviteten til selskapet ditt. Denne tidlige identifiseringen av feil kan bidra til å redde driften fra å mislykkes totalt, og kundene trenger ikke slutte å bruke produktene sine.
  • Nye strategier fra konkurrenter kan enkelt bli funnet ut - Hvis du bruker dataanalyse i sanntid, kan du alltid ligge foran konkurransen. Du kan også få et varsel når konkurrenten endrer strategien.
  • Øker konverteringsfrekvensen og fortjenesten - Hvis et selskap er i stand til å overvåke bevegelsene til produktene sine, kan de enkelt diagnostisere de kommende feilene. På denne måten kan dataanalyse i sanntid forbedre tjenesten deres og til gjengjeld øke konverteringsfrekvensen.
  • Bedragerier kan oppdages på et tidlig tidspunkt og forebyggende tiltak kan iverksettes - Ved å bruke et sanntidsdataanalysesikkerhetssystem kan du oppdage svindel eller et forsøk på å hacke på et tidlig tidspunkt. Når det er funnet ut, kan organisasjonen iverksette effektive tiltak for å forhindre det.
  • Kostnadsbesparelser - Å implementere dataanalyse i sanntid i en organisasjon vil koste deg noe beløp. Men det vil faktisk redusere presset på selskapets IT-avdeling. På grunn av dette kan IT-avdelingen konsentrere seg om å oppfylle organisasjonens mål.
  • Bedre salgskunnskap - Dataanalyse i sanntid vil hjelpe deg å få en grundig kunnskap om salget ditt. Dette vil igjen gi deg beskjed om hvilket produkt som gjør det bra i markedet, og hvilket produkt som ikke gjør det bra. Ytterligere tiltak kan iverksettes for å øke salget.
  • Fremgang med kundetrender - Sanntids dataanalyse vil gi deg beskjed om konkurrentenes strategi, kampanjer, kundepreferanser og gir deg informasjon om de siste trendene i markedet. Denne informasjonen vil hjelpe deg å gjøre endringer i produktet i henhold til kundens behov, og du kan også ta smarte beslutninger.

Utfordringer med å bruke sanntids dataanalyse

Ikke bare har fordeler, men det har også noen ulemper som er nevnt nedenfor

  • Trenger spesiell datamaskinkraft - Nye verktøy kreves for sanntids dataanalyse. Standardversjonen av Hadoop er ikke egnet for å bruke sanntidsanalyse nå, men det forventes å bli endret i løpet av en nær fremtid for å gjøre dataanalyse i sanntid.
  • Det krever en annen måte å jobbe på - Mange organisasjoner får vanligvis innsikt en gang i uken, men sanntids dataanalyse gir deg innsikt hvert sekund. Denne endringen krever en helt annen tilnærming og arbeidsmetode. Og den nye tilnærmingen vil ha effekt på arbeidskulturen.

4 måter å utnytte kraften i Real-Time Analytics

Brukbare beregninger vil alltid hjelpe oss å ta bedre og smartere beslutninger. Sanntidsanalyse big data er en slik beregning der handlinger kan utføres på data umiddelbart og mer enn at data kan nås i løpet av få minutter etter at en hendelse har skjedd. Her i denne artikkelen skal vi se på noen måter å få realtidsanalyse big data til å fungere til sin fulle.

  1. debugging

Hvis du tar beslutningene basert på uriktige data, vil beslutningene gå galt, og det vil ha stor innvirkning på organisasjonen din. Det vil være bortkastet tid og penger hvis du stoler på uriktige data. For eksempel har du en presentasjon i morgen, og hvis du blir kjent med i dag at dataene er uriktige, vil du bli stresset. Så sett først ting riktig.

Finn ut om dataene du sporer er riktige.

Så hvordan gjør du det?

Real-time analytics big data vil hjelpe deg.

Finn ut om hendelsene og egenskapene dine er konfigurert riktig, og se om det fungerer riktig i alle deler av nettstedet.

Real-time analytics big data kan bidra til å konfigurere og implementere analysene dine på et tidlig stadium med letthet. Sanntidsanalyse big data vil hjelpe deg med å gjøre en sjekk på nettstedet eller programmet ditt om alt kjører slik det skal gjøre. På grunn av denne sjekken blir bare riktig informasjon behandlet. Dette kalles feilsøking av analyser.

  1. Overvåke beregninger eller kampanjer eller atferd

Etter å ha fullført feilsøkingsprosessen, kan du begynne å overvåke bruken, beregningene og andre. Ved å overvåke beregningene eller kampanjene kan du vite hvor effektiv lanseringen var og hva som var effekten av den.

Sanntidsanalyse big data vil bidra til å måle ikke bare hva som skjer på nettstedet ditt, men det måler også hvilken policy dine konkurrenter bruker for å føre trafikk til nettstedet deres. Du kan også se hvordan sosiale mediesider som Facebook, Twitter og andre brukes av dine tilknyttede selskaper eller konkurrenter i kampanjen eller promoteringsprogrammet.

Hvis du har lansert en mobilapp, vil sanntidsanalyse-big data hjelpe deg med å lære brukeratferden overfor appen din. Det vil også hjelpe deg å vite om brukerne adopterer det. Den vil videre fortelle deg om denne adopsjonen resulterte i noe verdig resultat som en økning i oppbevaringsgraden.

  1. A / B-testing

Applikasjoner av høy kvalitet og høyt volum som sosiale nettstedsspill eller mobilapper kan optimalisere produktene sine på få minutter ved å bruke ekte data.

Lurer du på hvilken side på nettstedet ditt som gir flere konverteringer? Trenger du å sammenligne statistikken over forskjellige fag? Dataanalyse i sanntid vil hjelpe deg med å kjøre delte tester for å finne ut hva som er mer lønnsomt og kan hjelpe deg med å ta beslutninger.

For å finne ut hvordan den nye funksjonen for eksempel fungerer i forskjellige versjoner, kan utvikleren sette opp en delt test. De kan la testen kjøre noen minutter og deretter stoppe den. Dette vil gi deg dataene du vil ta en beslutning. Testene kan også gjentas i et ofte tidsintervall for å finne ut mønstrene i dataflyten.

Dataanalyse i sanntid vil være veldig nyttig når du introduserer en ny funksjon i en app eller oppdaterer en app med jevne mellomrom.

Det betyr ikke at historiske data ikke er viktigere. Historiske data gir også dybdekunnskap om dataene som kan konverteres til handlinger. Historiske data gjør det også mulig å sammenligne med tidligere poster. Men store data for sanntidsanalyse står foran historiske data på grunn av at de er så raskere. Dagens verden beveger seg veldig raskt innen teknologi, slik at sanntidsanalyse foretrekkes av de fleste av organisasjonene. Men du kan definitivt bruke både historiske og sanntids analytiske big data for å ta en viktig beslutning i organisasjonen.

Netthandel nettsteder

Amazon.com er et flott eksempel på bruk av delte tester. Det nåværende Amazonas nettstedet er opprettet etter mye optimalisering og tester. De har mange tester som vil fortelle dem hva som fungerer best for dem. Ingen større endringer vil bli gjort på nettstedet.

De kan kjøre en test for å finne ut om produktet gjør mer trafikk til nettstedet hvis de gjør små endringer. Testen tar bare noen få minutter å gi deg dataene du ønsker.

Hovedmotivet med alle disse testene er å hjelpe deg med å ta beslutninger. Du får tilgang til dataene raskt, noe som hjelper deg med å få ting umiddelbart.

  1. Lever tilpasset innhold

Sanntidsanalyse big data-innhold er mer populært blant brukerne. Eksempler er Amazon og NY ganger. Big data i sanntidsanalyse vil øke brukerens preferanser på nettstedet ditt, og det vil være flere brukere på nettstedet ditt som kjøper produktet ditt. Ved å kjenne folkens folk når de bruker nettstedet ditt, vil det hjelpe deg å spore handlingene til brukerne. Å gi publikum det de liker vil øke kvaliteten på innholdet ditt. Kvalitetsinnhold gir en bedre opplevelse for brukerne. Det er et veldig smart grep for å holde besøkende engasjert i nettstedet eller produktet ditt. Å engasjere besøkende på nettstedet eller produktet ditt vil hjelpe deg å få mer informasjon om dem.

Nedenfor er eksemplene som bruker sanntidsanalyse

Amazon

Har du sett på hjemmesiden til Amazon etter at du har søkt etter noe på nettstedet? De vil vise fem seksjoner basert på nettleserloggen din. De er nye for deg, relatert til elementer du har surfet på, Inspirert av nettleserloggen din og Flere elementer du kan utforske. Har du hvordan de gjør dette?

Amazon har brukt mange år på sin forskning for å behandle data i sanntidsanalyser mens en bruker surfer på nettstedet etter et produkt.

Amazon konsentrerer seg om tre hovedelementer mens de leverer disse dataene til brukerne

  • En forhandler kan ha millioner av kunder og millioner forskjellige produkter.
  • Bruksområder vil kreve raske resultater, og samtidig bør det også gi høykvalitetsresultater
  • Hver brukerleserhistorikk vil gi deg verdifulle kundedata, og algoritmen må produsere ny informasjon umiddelbart.

Så det vi ser nå som anbefalinger fra Amazon er resultatet av utviklingen deres etter lange år.

Nå har du et spørsmål. Hvilken fordel får Amazon med slike sanntidsanalyse-big data?

Det er ikke annet enn målrettet markedsføring. Sanntidsanalyse big data gir bedre handleopplevelse for brukerne. Og for Amazon, ved å få mer kunnskap om kundene, kan de effektivt selge produktene sine på et godt samhandlingsnivå. Amazon er det beste eksemplet på å vite hvordan vi skal bruke sanntidsanalyse-big data for å gi brukeren en bedre opplevelse.

New York Times

Vet du hvordan New York Times bestemmer hvilke nyheter som skal vises mer projisert?

New York Times forsker på lesernes oppførsel ved bruk av dataanalyse i sanntid. Gjennom dette vil de bli kjent med hva som blir lest av folket når som helst. Denne brukeratferden vil la dem bestemme hvilke nyheter som skal plasseres hvor og hvor lenge skal nyhetene vises der. Dataanalyse i sanntid er en beslutningstaking som vil hjelpe deg med å tiltrekke mange brukere til nettstedet sitt på grunn av innholdets kvalitet og relevans.

Mange mediasider driver med sporing av innhold for hver artikkel de publiserer. Dette gjøres for å øke trafikken, øke kundens engasjement og for å få lojale kunder. Dataanalyse i sanntid vil hjelpe slike sosiale mediesider å vite hva som har fått mer oppmerksomhet fra leserne gjennom dagen. Basert på dette vil de kunne levere riktig innhold til rett tid.

Jo mer tid brukeren bruker på nettstedet, desto mer informasjon kan utgiveren få om brukerens preferanser, og det er også mer sannsynlig at brukeren vil bli en hyppig besøkende på nettstedet. Forlaget kan anbefale artikler til leserne som får dem til å bli på nettstedet i lang tid.

Konklusjon

Sanntidsanalyse big data vil være veldig nyttig for bedrifter som trenger å kjenne dataene minutt for minutt. Det kan spare tid og penger.

Real-time analytics big data lar en bedrift finne ut hva som skjer på nettstedet akkurat nå og kan undersøke nærmere med visse verktøy som Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve og mange andre verktøy er også tilgjengelig. Å bruke slike sanntidsanalyseverktøy vil ikke la deg sitte noe sted midt i prosessen.

Historiske data kan også brukes når det gjelder beslutningstaking. Det viktigste du må vurdere når du bruker sanntidsanalyse er, bør du tenke “Hva er hensikten med å få disse dataene?”. I stedet bør du ikke konstatere noe som ser bra ut for pressemeldingen.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til sanntidsanalyse. Her diskuterer vi også de 4 måtene å utnytte kraften i sanntidsanalyse sammen med fordeler og ulemper. Du kan også se på The New York Times-

  1. Fantastisk guide for bedre salgsutvikling
  2. 7 tips og triks for å motivere ansatte til å komme i tide
  3. Verktøy for innholdsmarkedsføring og SEO Analytics
  4. Kredittanalyse - Eiendomssektor

Kategori:

Entreprenørskaputvikling