Realtime analyse

Naarmate technologie groeit en geavanceerder wordt dan voorheen, zijn bedrijven begonnen de kracht van big data en realtime analyses te benutten om hun bedrijfsvoering te verbeteren. Veel gegevens komen elke dag de organisatie binnen. Het beheren en analyseren van zo'n enorm volume realtime analyses big data is voor de bedrijven een uitdagende taak geworden. Dergelijke gegevens opslaan en in realtime analyseren is een heel ander spel. Veel bedrijven geven er nu de voorkeur aan om big data in realtime te gebruiken, omdat ze wilden weten wat er binnen hun organisatie gebeurt.

Voordelen van realtime data-analyse

Hier volgen de voordelen van realtime gegevensanalyse

  • Fouten kunnen direct bekend worden - Real-time kennis van gegevensanalyses over fouten helpt organisaties om sneller op dergelijke fouten te reageren en de operationele efficiëntie van uw bedrijf te verhogen. Deze vroege identificatie van fouten kan helpen voorkomen dat de operatie volledig mislukt en de klanten hoeven niet te stoppen met het gebruik van hun producten.
  • Nieuwe strategieën van concurrenten kunnen eenvoudig worden ontdekt - Als u realtime gegevensanalyses gebruikt, kunt u de concurrentie altijd voor blijven. U kunt ook een melding krijgen wanneer uw concurrent de strategie wijzigt.
  • Verhoogt de conversieratio en de winst - Als een bedrijf de bewegingen van zijn producten kan volgen, kunnen ze gemakkelijk hun aanstaande fouten vaststellen. Op deze manier kan realtime data-analyse hun service verbeteren en in ruil daarvoor de conversie verhogen.
  • Fraude kan in een vroeg stadium worden gedetecteerd en preventieve maatregelen kunnen worden genomen - Met behulp van een realtime beveiligingssysteem voor gegevensanalyse kunt u de fraude of een poging tot hacking in een vroeg stadium detecteren. Als het eenmaal is ontdekt, kan de organisatie effectieve maatregelen nemen om dit te voorkomen.
  • Kostenbesparingen - Het implementeren van realtime gegevensanalyses in een organisatie kost u een bedrag. Maar het zal wel de druk op de IT-afdeling van het bedrijf verminderen. Hierdoor kan de IT-afdeling zich concentreren op het bereiken van de doelstellingen van de organisatie.
  • Betere verkoopkennis - Realtime gegevensanalyse helpt u een diepgaande kennis van uw verkoop te krijgen. Hiermee weet u op zijn beurt welk product het goed doet in de markt en welk product het niet goed doet. Verdere acties kunnen worden ondernomen om de verkoop te verhogen.
  • Vooruitgang met klantentrends - Real-time data-analyse laat u de strategie, promoties en klantvoorkeuren van de concurrentie weten en geeft u informatie over de recente trends in de markt. Deze informatie zal u helpen om wijzigingen aan te brengen in het product volgens de behoeften van de klant en u kunt ook slimme beslissingen nemen.

Uitdagingen bij het gebruik van Real-Time data-analyse

Het heeft niet alleen voordelen, maar het heeft ook enkele nadelen die hieronder worden vermeld

  • Heeft speciale computerkracht nodig - Nieuwe tools zijn vereist voor realtime data-analyse. De standaardversie van Hadoop is nu niet geschikt voor het gebruik van realtime-analyse, maar er wordt verwacht dat deze in de nabije toekomst zal worden aangepast om realtime-gegevensanalyse uit te voeren.
  • Het vereist een andere manier van werken - Veel organisaties krijgen meestal eenmaal per week hun inzichten, maar realtime data-analyse geeft u elke seconde inzichten. Deze verandering vereist een compleet andere aanpak en werkwijze. En de nieuwe aanpak zal effect hebben op de werkcultuur.

4 manieren om de kracht van Real-Time Analytics te benutten

Bruikbare statistieken helpen ons altijd betere en slimmere beslissingen te nemen. Big-time analyse van big data is zo'n statistiek waarbij direct actie op gegevens kan worden ondernomen en meer dan dat data binnen een paar minuten na een gebeurtenis kan worden geraadpleegd. Hier in dit artikel gaan we een paar manieren bekijken om realtime analyses big data optimaal te laten werken.

  1. Debugging

Als u de beslissingen neemt op basis van onjuiste gegevens, gaan de beslissingen verkeerd en heeft dit een grote impact op uw organisatie. Het zou een verspilling van tijd en geld zijn als u op onjuiste gegevens vertrouwt. U hebt bijvoorbeeld morgen een presentatie en als u vandaag te weten komt dat de gegevens onjuist zijn, zult u gestrest zijn. Dus eerst dingen rechtzetten.

Ontdek of de gegevens die u bijhoudt correct zijn.

Dus hoe doe je dat?

Real-time analyse big data zal u helpen.

Kijk of uw evenementen en eigenschappen correct zijn ingesteld en kijk of het correct werkt in alle delen van de site.

Realtime analyses big data kunnen helpen om uw analyses in een vroeg stadium met gemak in te stellen en te implementeren. Real-time analyse van big data helpt u bij het controleren van uw site of programma of alles naar behoren functioneert. Vanwege deze controle wordt alleen de juiste informatie verwerkt. Dit wordt het debuggen van analyses genoemd.

  1. Monitoring van statistieken of campagnes of gedragingen

Nadat u uw foutopsporingsproces hebt voltooid, kunt u het gebruik, de statistieken en anderen gaan volgen. Door de statistieken of campagnes te volgen, weet u hoe effectief de lancering was en wat het effect was.

Realtime analyse big data helpt niet alleen meten wat er binnen uw site gebeurt, maar meet ook welk beleid uw concurrenten gebruiken om verkeer naar hun site te genereren. U kunt ook zien hoe sociale mediasites zoals Facebook, Twitter en anderen worden gebruikt door uw gelieerde ondernemingen of concurrenten in hun campagne of promotieprogramma.

Als u een mobiele app hebt gelanceerd, helpen realtime analyses big data u om het gebruikersgedrag ten opzichte van uw app te leren. Het zal u ook helpen te weten of de gebruikers het overnemen. Het zal u ook verder vertellen of deze adoptie heeft geresulteerd in een waardig resultaat zoals een verhoging van het retentiepercentage.

  1. A / B-testen

Toepassingen van hoge kwaliteit en grote volumes, zoals games op sociale sites of mobiele apps, kunnen hun producten in enkele minuten optimaliseren met echte gegevens.

Vraag je je af welke pagina van je site meer conversies genereert? Wilt u de statistieken van verschillende onderwerpen vergelijken? Real-time data-analyse zal u helpen om gesplitste tests uit te voeren om erachter te komen welke meer winstgevend is en u kan helpen beslissingen te nemen.

Om bijvoorbeeld uit te zoeken hoe de nieuwe functie in verschillende versies werkt, kan de ontwikkelaar een split-test instellen. Ze kunnen de test een paar minuten laten lopen en vervolgens stoppen. Hiermee krijgt u de gegevens waarover u een beslissing wilt nemen. De tests kunnen ook regelmatig worden herhaald om de patronen van de gegevensstroom te achterhalen.

Real-time data-analyse is erg handig wanneer u een nieuwe functie in een app introduceert of een app regelmatig bijwerkt.

Het betekent niet dat historische gegevens niet meer belangrijk zijn. Historische gegevens bieden ook diepgaande kennis over de gegevens die kunnen worden omgezet in acties. Historische gegevens kunnen ook worden vergeleken met eerdere records. Maar realtime analyse big data loopt voor op historische gegevens omdat deze zo sneller is. De wereld van vandaag is erg snel op het gebied van technologie, dus realtime analyse heeft de voorkeur van de meeste organisaties. Maar u kunt absoluut zowel historische als realtime big data voor analyses gebruiken om een ​​belangrijke beslissing in de organisatie te nemen.

E-commerce sites

Amazon.com is een geweldig voorbeeld van het gebruik van split-tests. De huidige Amazon-site is gemaakt na veel optimalisatie en tests. Ze hebben veel tests die hen zullen vertellen wat het beste voor hen werkt. Er worden geen grote wijzigingen aangebracht aan de site.

Ze kunnen een test uitvoeren om erachter te komen of het product meer verkeer naar de site brengt als er kleine wijzigingen worden aangebracht. De test duurt slechts enkele minuten om u de gewenste gegevens te geven.

Het belangrijkste motief van al deze tests is om u te helpen beslissingen te nemen. De gegevens zijn snel toegankelijk, wat helpt om dingen meteen te krijgen.

  1. Aangepaste inhoud leveren

Real-time analyses big data-inhoud is populairder onder de gebruikers. Voorbeelden zijn Amazon en NY tijden. Realtime analyse big data zal de gebruikersvoorkeuren van uw site verhogen en er zullen meer gebruikers op uw site zijn die uw product kopen. Door te weten wat mensen leuk vinden wanneer ze uw site gebruiken, kunt u de acties van de gebruikers volgen. Door het publiek te geven wat ze leuk vinden, wordt de kwaliteit van uw inhoud verbeterd. Inhoud van hoge kwaliteit geeft de gebruikers een betere ervaring. Het is een zeer slimme zet om de bezoekers bezig te houden met uw site of product. Door de bezoekers op uw site of product te betrekken, kunt u meer informatie over hen krijgen.

Hieronder worden de voorbeelden gegeven met behulp van realtime analyse

Amazone

Heb je de Amazon-startpagina bekeken nadat je naar iets op de site hebt gezocht? Ze zullen vijf secties weergeven op basis van uw browsegeschiedenis. Ze zijn nieuw voor u, gerelateerd aan items die u hebt bekeken, geïnspireerd door uw browsegeschiedenis en aanvullende items om te verkennen. Weet je hoe ze dit doen?

Amazon heeft vele jaren besteed aan hun onderzoek om gegevens in realtime analyses te verwerken terwijl een gebruiker op de site naar een product bladert.

Amazon concentreert zich op drie hoofdelementen en verstrekt deze gegevens aan de gebruikers

  • Een retailer kan miljoenen klanten en miljoenen verschillende producten hebben.
  • Toepassingen vereisen snelle resultaten en moeten tegelijkertijd ook resultaten van hoge kwaliteit opleveren
  • Elke browsegeschiedenis van de gebruiker geeft u waardevolle klantgegevens en het algoritme moet onmiddellijk nieuwe informatie opleveren.

Dus wat we nu als aanbevelingen van Amazon zien, is het resultaat van hun ontwikkelingen na lange jaren.

Nu heb je een vraag. Welk voordeel haalt Amazon uit dergelijke realtime analyses big data?

Het is niets anders dan gerichte marketing. Realtime analyse big data geeft gebruikers een betere winkelervaring. En voor Amazon, door meer kennis over de klanten te krijgen, kunnen ze hun producten effectief verkopen op een goed interactieniveau. Amazon is het beste voorbeeld om te weten hoe we big data in realtime moeten gebruiken om de gebruiker een betere ervaring te bieden.

De New York Times

Weet jij hoe de New York Times beslist welk nieuwsbericht meer geprojecteerd wordt?

De New York Times doet onderzoek naar het gedrag van de lezers met behulp van realtime data-analyse. Hierdoor leren ze op elk moment wat de mensen lezen. Door dit gebruikersgedrag kunnen ze beslissen welk nieuws waar moet worden geplaatst en hoe lang het nieuws daar moet verschijnen. Real-time data-analyse is een besluitvorming die veel gebruikers zal helpen naar hun site te trekken vanwege de kwaliteit en relevantie van de inhoud.

Veel mediasites volgen inhoud bij voor elk artikel dat ze publiceren. Dit wordt gedaan om het verkeer te vergroten, de klantbetrokkenheid te vergroten en loyale klanten te winnen. Realtime data-analyse helpt dergelijke sociale mediasites om te weten wat de hele dag meer aandacht van de lezers heeft gekregen. Op basis hiervan kunnen ze de juiste inhoud op het juiste moment leveren.

Hoe meer tijd de gebruiker op de site doorbrengt, hoe meer informatie de uitgever kan krijgen over de voorkeuren van de gebruiker en het is ook waarschijnlijker dat de gebruiker een frequente bezoeker van de site wordt. De uitgever kan de lezers artikelen aanbevelen waardoor ze lang op de site blijven.

Conclusie

Big-time analyse in realtime is erg handig voor bedrijven die de gegevens van minuut tot minuut moeten kennen. Het kan tijd en geld besparen.

Met realtime analyse big data kan een bedrijf uitzoeken wat er op dit moment op de site gebeurt en kan het verder onderzoeken met bepaalde tools zoals Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve en veel andere tools zijn ook beschikbaar. Met behulp van dergelijke realtime analysehulpmiddelen kunt u niet ergens in het midden van het proces vastlopen.

Historische gegevens kunnen ook worden gebruikt als het gaat om besluitvorming. Het belangrijkste waarmee u rekening moet houden bij het gebruik van realtime analyses is dat u zou moeten denken: "Wat is het doel van het verkrijgen van deze gegevens?". In plaats daarvan moet u niet vaststellen wat goed is voor het persbericht.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor realtime analyse geweest. Hier bespreken we ook de 4 manieren om de kracht van realtime analyse te benutten, samen met voor- en nadelen. Je kunt ook kijken naar The New York Times-

  1. Geweldige gids voor betere verkoopontwikkeling
  2. 7 tips en trucs om medewerkers te motiveren om op tijd te komen
  3. Content Marketing Tools en SEO Analytics
  4. Kredietanalyse - onroerendgoedsector

Categorie:

Ondernemerschapsontwikkeling