Poiché i dati di tutti i tipi si riversano nelle imprese a velocità senza precedenti, essere in grado di fornire ai responsabili delle decisioni un facile accesso a informazioni immediate sta diventando una necessità aziendale. L’analisi dei dati in tempo reale consente alle organizzazioni di affrontare questa sfida applicando logica e matematica ai dati grezzi, trasformando i numeri in conoscenza fruibile e aprendo la porta a processi decisionali rapidi e accurati.

Come con qualsiasi potente strumento IT, l’analisi dei dati in tempo reale richiede un alto grado di comprensione e competenza prima di poter essere utilizzata per soddisfare le esigenze aziendali critiche del mondo reale, come il miglioramento dei flussi di lavoro, il potenziamento dei programmi di marketing e vendita e la comprensione di vari tipi di comportamento dei clienti.

Ecco sette modi in cui un’organizzazione che inizia con l’analisi dei dati in tempo reale può evitare errori comuni e guidare la tecnologia verso il suo massimo potenziale.

Limitare l’analisi in tempo reale ai casi d’uso pertinenti

I leader aziendali e IT sono spesso così interessati alla velocità da insistere affinché ogni analisi dei dati venga fornita in tempo reale. In alcune situazioni, fornire analisi in tempo reale non è solo uno spreco di denaro, ma anche controproducente.

“Ad esempio, inserire il report sui ricavi finanziari in un ambiente di analisi in tempo reale potrebbe non essere appropriato, soprattutto se gli ordini vengono spesso annullati, spostati o manipolati” afferma Theresa Kushner, direttore senior dell’intelligence e automazione dei dati per IT e servizi aziendali del provider NTT Data Services. “Come reagirebbe il responsabile delle vendite quando un minuto ha raggiunto il suo obiettivo e quello successivo, in tempo reale, è sceso all’88%?”

Comprendendo quale analisi può veramente trarre vantaggio dal supporto in tempo reale, l’IT può garantire che le iniziative di analisi in tempo reale generino un valore significativo per l’azienda. “Come ogni sforzo di analisi, è necessario disporre di una strategia per ciò che verrà prodotto dall’analisi e per quali decisioni verranno prese dalle analisi”, conclude la Kushner.

Costruire un’infrastruttura solida e affidabile

La delusione può verificarsi anche quando un’azienda, prevedendo informazioni accurate in tempo reale, non riesce a raggiungere gli obiettivi semplicemente perché la sua infrastruttura non è all’altezza dei livelli di prestazioni pianificati.

Per garantire il successo a lungo termine con l’analisi in tempo reale, l’architettura sottostante deve supportare la modifica, l’importazione e l’elaborazione dei dati in tempo reale afferma Dan Simion, vicepresidente dell’IA e dell’analisi presso la società di consulenza aziendale Capgemini North America. “È inoltre necessario creare modelli per supportare l’elaborazione dei dati in tempo reale e le origini dati devono essere veramente batch in tempo reale, non quasi in tempo reale o generati quotidianamente”.

Distribuire dashboard applicabili

Prima di procedere con qualsiasi iniziativa di analisi in tempo reale, il leader del progetto dovrebbe contattare gli utenti finali per identificare i tipi di dashboard di cui hanno bisogno. “Armato di queste informazioni, il leader IT può chiedere al suo team di rivedere i requisiti di acquisizione dei dati e garantire che la soluzione di analisi in tempo reale possa fornire le informazioni di cui l’utente finale ha bisogno esattamente nei formati di cui ha bisogno” afferma Rich Temple, vicepresidente e CIO del Deborah Heart and Lung Center.

Temple spiega che questo approccio consente all’IT di mettere l’utente finale al centro della discussione sull’analisi. “Piuttosto che trovare una soluzione di analisi dei dati che possa interrompere il flusso di lavoro di un utente, identificare le esigenze e offrire approfondimenti su ciò che è possibile prima di tentare di acquistare e distribuire un sistema di analisi si tradurrà in analisi mirate in modo univoco alle esigenze dei singoli utenti”.

visualizzazione dei dati

Combinare dati in tempo reale con dati storici

Il valore dei dati in tempo reale aumenta in modo esponenziale quando questi vengono uniti ai dati storici, consentendo agli utenti finali di combinare e confrontare le informazioni “sul momento”, osserva James Corcoran, vicepresidente senior di KX, sviluppatore e fornitore di software di analisi dei dati.

Considerate, ad esempio, i dati di temperatura trasmessi da un sensore incorporato all’interno di una macchina. “La comprensione di tali dati in tempo reale è utile per verificare che la macchina funzioni in modo efficiente o che non sia stata raggiunta una soglia di temperatura”, spiega Corcoran. Quando i dati storici vengono mappati per giorni o settimane, i responsabili delle decisioni possono acquisire una comprensione più approfondita delle prestazioni di una determinata macchina. “È inoltre possibile creare modelli predittivi basati su altri profili di prestazioni della macchina”.

Corcoran descrive questa metodologia come “intelligenza continua”, ovvero la capacità di prendere decisioni più intelligenti derivate dagli insight acquisiti dall’analisi dei dati in tempo reale, storico (o entrambi) nel più breve lasso di tempo possibile.

Incorporare dati interni e contestuali

I leader IT devono inoltre garantire che la loro pratica analitica possa acquisire non solo dati interni ma anche dati contestuali relativi a concorrenza, mercati e segmenti di clienti per fornire una serie completa di fatti e tendenze, suggerisce Sumit Anand, CIO della catena di supermercati At Home. “Dovrebbe esserci anche un contributo diretto alla roadmap tecnologica aziendale e al piano finanziario a lungo termine dell’organizzazione”.

Per settimane e mesi, l’accesso a dati interni e contestuali in tempo reale, ricchi di informazioni significative, può trasformare il processo decisionale di un’organizzazione, afferma Anand. “Questo approccio è efficace perché si concentra sulla trasformazione della cultura di un’organizzazione, facendola diventare più data-driven e consapevole del proprio business”.

Concentrarsi sulla fornitura di informazioni materiali

Concetto preso in prestito dalla legge e dalla contabilità, le “informazioni materiali” sono informazioni che inducono un destinatario a cambiare il proprio pensiero su una questione particolare o ad alterare il proprio giudizio o la propria condotta. Ad esempio, l’indicatore del livello dell’olio di un veicolo può essere controllato solo una volta, se non mai, nel corso di un viaggio. Questa è un’informazione statica. Ma se un allarme scatta o suona, il guidatore prenderà immediatamente in considerazione la possibilità di cercare una soluzione alla prossima uscita.

Dirigenti e manager sono inondati di informazioni, troppe per poterle assorbire completamente. Tuttavia, solo una piccolissima quantità di informazioni materiali deve essere analizzata in tempo reale per garantire il successo”.

Creare un team di analisi che comprenda le esigenze aziendali chiave

Il team di analisi dovrebbe essere un vero partner, non semplicemente un acquirente. “Quando il team di analisi è visto come un abilitatore di business e non un centro di costo, l’azienda sarà disposta a investire di più in risorse umane e tecnologia per supportare la funzione di analisi” consiglia Kathy Rudy, partner e chief data and analytics officer at technology di Information Services Group.

Il modo migliore per garantire il successo a lungo termine è fornire al team di analisi conoscenze lato business in modo che possa fornire informazioni pertinenti. “Più i team conoscono gli aspetti del business, più saranno in grado di fornire analisi che contano.”

Nel tempo, un team di analisi ben supportato acquisirà la capacità di fornire dati sempre più rilevanti che consentono ai responsabili delle decisioni di intraprendere azioni rapide e ben informate. “Ciò include l’introduzione di dati di mercato tramite connessioni API e data scraping, per supportare analisi generate internamente. Essere un partner attraverso l’analisi in tempo reale e dire al vostro team esecutivo cose che non saprebbero da soli, o che nemmeno penserebbero di chiedere, vi renderà una rock star.”