_5 najlepszych praktyk analityki w czasie rzeczywistym

Analityka w czasie rzeczywistym rewolucjonizuje proces podejmowania decyzji, dzięki zapewnieniu natychmiastowego wglądu w działania strategiczne. Odkryj kluczowe strategie sukcesu, od optymalizacji czasu analityki, po wspieranie płynnego udostępniania danych ponad granicami organizacyjnymi. Dowiedz się jak wykorzystać potencjał analityki w czasie rzeczywistym, w celu usprawnienia operacji i uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Wprowadzenie

W szybko zmieniającym się świecie cyfrowym, organizacje wykorzystują moc analityki, aby rozwijać swoje strategie biznesowe. Analityka, czyli proces analizy danych w trakcie ich generowania lub otrzymywania, stała się niezbędna dla firm dążących do utrzymania przewagi w erze szybkiego postępu technologicznego i zmieniających się wymagań konsumentów.

W tym artykule zbadamy istotę analityki w czasie rzeczywistym i jej znaczenie w innowacyjnych operacjach biznesowych. Zgłębimy  pięć podstawowych praktyk maksymalizujących jej skuteczność:

1. Określenie „właściwego czasu” na analitykę.
2. Przeprojektowanie decyzji za pomocą odpowiedniej kombinacji narzędzi BI, analitycznych i AI.
3. Udostępnianie danych w czasie rzeczywistym ponad granicami organizacyjnymi, geograficznymi i systemowymi.
4. Projektowanie systemów prezentujących istotne informacje w krytycznych momentach.
5. Budowanie zabezpieczeń zarówno dla zautomatyzowanych, jak i ludzkich decyzji.

Przedstawimy także podstawowe zasady analityki w czasie rzeczywistym i zbadamy w jaki sposób umożliwiają  firmom utrzymanie przewagi w erze nieustannych innowacji oraz zmian.

Czym dokładnie jest analityka w czasie rzeczywistym?

Analityka w czasie rzeczywistym (eng. real-time analytics) to inaczej analiza danych w miarę ich generowania lub odbierania, umożliwiająca organizacjom podejmowanie natychmiastowych decyzji opartych na danych, w odpowiedzi na zmieniające się zdarzenia.

Rozwiązania wykorzystujące analitykę danych w czasie rzeczywistym wpływają przede wszystkim na szybkość działania, ponieważ możliwy jest natychmiastowy wgląd w dane oraz interakcje w czasie rzeczywistym. Wizualizacja danych ułatwia ich zrozumienie, a reakcja na zmiany staje się świadoma i precyzyjna.

Przykład:

W zakładzie przemysłowym analityka danych dotyczących zużycia energii w czasie rzeczywistym pomaga zidentyfikować okresy szczytowego zużycia i potencjalne straty energii. Wskazuje  obszary, w których energia jest marnowana, takie jak nieefektywny sprzęt, nieoptymalne harmonogramy produkcji lub niepotrzebne zużycie energii. Analityka danych dotyczących zużycia energii w czasie rzeczywistym umożliwia zakładom przemysłowym optymalizację zużycia energii, redukcję kosztów, zwiększenie wydajności operacyjnej oraz przyczynienie się do zrównoważonego rozwoju poprzez minimalizację wpływu na środowisko.

Decyzje podejmowane w czasie rzeczywistym są nieodłącznym elementem środowisk, w których najważniejsza jest architektura zdarzeń, a integracja z nimi analityki w czasie rzeczywistym zwiększa skuteczność podejmowanych działań. W związku z tym, przyjęcie najlepszych praktyk opisanych w niniejszym artykule staje się niezbędne dla organizacji, aby wykorzystać jej pełen potencjał, w celu osiągnięcia wysokich wyników biznesowych i utrzymania konkurencyjności.

5 najlepszych praktyk analityki w czasie rzeczywistym

1. Określanie „właściwego czasu” na analitykę

Analityka predykcyjna umożliwia organizacjom szybkie reagowanie na rozwijające się zdarzenia (wskazane np przez anomalie danych) i przewidywane zdarzenia (w tym także przewidywanie trendów, wzorców). Jednak definicja „czasu rzeczywistego” może się różnić, obejmując zarówno ścisłe kryteria inżynieryjne, jak i to, co często określa się jako „biznesowy czas rzeczywisty” lub „czas zbliżony do rzeczywistego”. W tych systemach obliczenia są wykonywane szybko, a dane wejściowe są aktualne, często uzupełniane danymi historycznymi – analiza danych historycznych jest wykonywana celu zrozumienia kontekstu i uzyskania pełnego obrazu sytuacji. Jednak określenie czy dana analiza powinna odbywać się w czasie rzeczywistym, zależy od konkretnych wymagań biznesowych .

Określenie optymalnego czasu dla analityki wymaga od organizacji ustalenia wymagań dotyczących opóźnień systemów zgodnie z ich unikalnymi warunkami. Podczas gdy niektórzy mogą interpretować analitykę w czasie rzeczywistym jako szybkie obliczenia na starych danych, kluczowe jest odróżnienie prawdziwej analityki w czasie rzeczywistym od zwykłej, interaktywnej analityki.

Kiedy korzystać z danych historycznych a kiedy z danych w czasie rzeczywistym?

Podjęcie decyzji, kiedy użyć analityki w czasie rzeczywistym, nie zawsze jest łatwe. Firma musi odpowiedzieć m.in. na pytania:

• Jak szybko potrzebne są informacje?
• Jakiego rodzaju decyzje są podejmowane?

Współpraca między specjalistami ds. danych i analiz, analitykami biznesowymi oraz decydentami jest niezbędna do ustalenia czy analityka w czasie rzeczywistym jest odpowiednia dla danej sytuacji.

Główne kwestie przy określaniu właściwego czasu na analitykę dotyczą tempa degradacji wartości decyzji i potencjalnej poprawy jakości decyzji poprzez rozszerzoną analizę.  Decyzje wymagające natychmiastowej reakcji klienta lub alokacji krytycznych zasobów wymagają analityki w czasie rzeczywistym, podczas gdy złożone decyzje mogą korzystać z dłuższego procesu decyzyjnego w celu zapewnienia dokładności i skuteczności.

Podsumowując:

• Analityka w czasie rzeczywistym zazwyczaj znajduje zastosowanie w decyzjach produkcyjnych i sporadycznie w kontroli zarządzania.
• Decyzje strategiczne i taktyczne często opierają się na spostrzeżeniach uzyskanych z połączenia danych w czasie rzeczywistym i danych historycznych.
•  Rozumiejąc niuanse związane z czasem w analityce, organizacje mogą zoptymalizować procesy decyzyjne.

2. BI, AI i real-time analytics w kontekście zmiany procesu decyzyjnego

Dzięki rozwojowi narzędzi analitycznych, analityki biznesowej (BI, Business Intelligence) i sztucznej inteligencji (AI, Artificial Intelligence), organizacje dysponują zasobami umożliwiającymi optymalizację procesów decyzyjnych. W jaki sposób  skutecznie połączyć te narzędzia, aby uzyskać wgląd w dane i działania w czasie rzeczywistym?

Jak zrozumieć real-time analytics?

Podczas gdy termin „analityka w czasie rzeczywistym” przywodzi na myśl analitykę danych strumieniowych (powszechnie określaną także jako analiza strumieniowa), rzeczywistość jest bardziej zróżnicowana. Prawie każdy produkt analityczny, BI lub AI może być wykorzystany do analityki w czasie zbliżonym do rzeczywistego, pod warunkiem, że działa na bieżących danych wejściowych. Na przykład platformy przetwarzania strumieni zdarzeń (ESP, Event stream processing) są zaprojektowane do ciągłego monitorowania zdarzeń biznesowych, wykrywania wzorców i wyzwalania powiadomień w czasie rzeczywistym. Dodatkowo, algorytmy predykcyjnego uczenia maszynowego (ML, Machine Learning) są coraz częściej integrowane z aplikacjami ESP, zwiększając ich możliwości analityczne.

Platformy BI i analityczne

Podczas gdy platformy ESP doskonale nadają się do obserwowania zdarzeń w czasie rzeczywistym, inne narzędzia, takie jak Looker, Power BI, Qlik i Tableau, zazwyczaj obsługują bazy danych w czasie innym niż rzeczywisty tj. z opóźnieniem do kilku godzin, dni lub nawet tygodni. Mogą być również wykorzystywane do tworzenia takich narzędzi jak pulpity nawigacyjne i interaktywne dashboardy, w czasie zbliżonym do rzeczywistego, zapewniając użytkownikom najnowsze informacje. Nawet znane narzędzia, takie jak Excel, można dostosować do pulpitów operacyjnych w czasie zbliżonym do rzeczywistego wzbogacone o funkcje przewidywania oraz  sugerowania działań.

Rola uczenia maszynowego w podejmowaniu decyzji

Tworzenie modeli uczenia maszynowego jest czasochłonne, ponieważ proces obejmuje wielokrotne testy oraz szkolenia. Duży nakład pracy owocuje rozwiązaniem wspierającym podejmowanie kluczowych decyzji biznesowych. Organizacje korzystające z rozwiązań z zakresu Machine Learning otrzymują nie tylko wgląd w stan faktyczny, ale również predykcje przyszłych wydarzeń (np. wyników produkcyjnych lub usterek).

Ponadto istnieje nowy rodzaj uczenia maszynowego zwany adaptacyjnym uczeniem maszynowym, który pozwala modelom uczyć się i ulepszać w czasie rzeczywistym.

Kierowanie procesem decyzyjnym za pomocą modeli

Poruszając się po złożonym krajobrazie narzędzi BI, analitycznych i AI, organizacje powinny opracować modele decyzyjne. Czym jest model decyzyjny? Wyjaśniamy:

Model decyzyjny to narzędzie, które organizacje wykorzystują do podejmowania trafnych decyzji poprzez analizę danych i ocenę różnych scenariuszy. Określenie modeli decyzyjnych przełoży się na wybranie oraz wdrożenie najlepszychmetod, narzędzi oraz strategii do osiągnięcia założonych celów, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak dostępność danych, pilność decyzji i pożądane wyniki. Wiele decyzji może wymagać połączenia technik analitycznych i ludzkiego osądu w celu osiągnięcia optymalnych wyników.

Podsumowując:

• Przeprojektowanie decyzji za pomocą odpowiedniej kombinacji narzędzi BI, analitycznych oraz sztucznej inteligencji wymaga wykorzystania mocnych stron każdej platformy, aby umożliwić wgląd i działania w czasie rzeczywistym.
• Dzięki skutecznemu wykorzystaniu tych narzędzi organizacje mogą zoptymalizować proces podejmowania decyzji i uzyskać przewagę konkurencyjną.

3. Udostępnianie i analiza danych w czasie rzeczywistym ponad granicami organizacyjnymi, geograficznymi i systemowymi

Możliwość udostępniania informacji i analiz big data w czasie rzeczywistym ponad granicami organizacyjnymi ma kluczowe znaczenie dla utrzymania przewagi konkurencyjnej. Osiągnięcie tego celu wymaga jednak przejścia od tradycyjnego podejścia do nowoczesnego, opartego na współpracy i integracji.

Przykład:

Tradycyjne systemy aplikacji często tworzą „silosy” informacyjne, które utrudniają komunikację i współpracę między różnymi działami. Ten brak synchronizacji może prowadzić do niewłaściwego podejmowania decyzji i negatywnych doświadczeń klientów.

W branży produkcyjnej przestarzałe systemy aplikacji często tworzą bariery komunikacyjne między działami, prowadząc do nieefektywności i niezadowolenia klientów. Przykładowo, jeśli systemy planowania produkcji, zarządzania zapasami i kontroli jakości nie są zsynchronizowane w czasie rzeczywistym, mogą wystąpić opóźnienia i błędy. Może to skutkować produkcją bez niezbędnych materiałów lub pomimo problemów z jakością, co prowadzi do marnowania zasobów i opóźnień w wysyłkach. Wymiana danych między tymi systemami w czasie rzeczywistym może zapobiec takim problemom, zapewniając płynne operacje, terminowe dostawy i większe zadowolenie klientów.

Jak sprostać tym wyzwaniom?

Organizacje muszą przełamać silosy i ustanowić wspólny obraz operacyjny, w którym dane w czasie rzeczywistym są płynnie udostępniane między działami i systemami. Pozwala to pracownikom podejmować bardziej świadome decyzje i unikać konfliktów spowodowanych niespójnymi informacjami.

Osiągnięcie wspólnego obrazu operacyjnego nie oznacza jednak wyświetlania identycznych informacji dla wszystkich. Różni użytkownicy mogą wymagać różnych poziomów szczegółowości i prezentacji graficznych dostosowanych do ich unikalnych potrzeb.

Usprawniając wymianę informacji i umożliwiając podejmowanie decyzji w oparciu o analitykę w czasie rzeczywistym, organizacje mogą usprawnić wewnętrzne operacje, zapewnić lepszą obsługę klienta i zwiększyć jego zadowolenie. Co więcej, inteligentniejsze oferty sprzedaży, oparte na danych rzeczywistych, mają większe szanse powodzenia, napędzając ogólny rozwój i sukces firmy.

4. Projektowanie systemów prezentujących istotne informacje w krytycznych momentach

W sferze podejmowania decyzji operacyjnych w czasie rzeczywistym, obfitość danych często prowadzi do zjawiska znanego jako infoglut, w którym jednostki czują się przytłoczone samą ilością informacji. Uznając uwagę ludzką za cenny zasób, organizacje coraz bardziej koncentrują się na jej oszczędzaniu poprzez przemyślane projektowanie systemów. Jedną ze strategii osiągnięcia tego celu jest automatyzacja procesów decyzyjnych, która nie tylko oszczędza czas i zasoby, ale także zapewnia spójność i przejrzystość. Należy jednak pamiętać, że niektóre decyzje wymagają ludzkiego osądu ze względu na subiektywne oceny wartości lub nieznane zmienne, wykraczające poza zakres algorytmów.

Gdy real-time analytics jest wykorzystywane do wspomagania osób decyzyjnych, kluczem jest określenie, jakie informacje są niezbędne do podjęcia danej decyzji. Wiąże się to z opracowaniem modeli decyzyjnych, które określają niezbędne dane wejściowe (oraz źródła danych), algorytmy decyzyjne i potencjalne wyniki. Współpracując z menedżerami biznesowymi, ekspertami merytorycznymi i decydentami, analitycy tworzą modele decyzyjne, które minimalizują przeciążenie informacjami i koncentrują się na istotnych punktach danych. Dzięki nim firma zyskuje dane ustrukturyzowane zgodnie z potrzebami w taki sposób, aby zrozumienie informacji i podejmowanie decyzji stało się łatwiejsze.

W scenariuszach podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym wizualizacja danych odgrywa kluczową rolę. Pulpity nawigacyjne, inaczej dashboardy w czasie rzeczywistym, zapewniają ciągłe aktualizacje, przez cały dzień roboczy, oferując migawkę statusu operacyjnego. Co więcej, systemy często wykorzystują alerty do powiadamiania użytkowników o sytuacjach krytycznych, zgodnie z podejściem „zarządzania przez wyjątki”. Staranne zaprojektowanie progów alarmowych jest niezbędne, aby uniknąć przeciążenia informacyjnego, w którym użytkownicy stają się odrętwiali na powiadomienia, ryzykując przeoczenie krytycznych kwestii.

5. Wbudowywanie zabezpieczeń zarówno w zautomatyzowane, jak i ludzkie decyzje

W sferze podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym konieczne jest ustanowienie zabezpieczeń, zwanych guardrails, w celu weryfikacji decyzji podejmowanych zarówno przez zautomatyzowane systemy, jak i ludzkich operatorów. Pomimo szybkiego tempa i dużej skali tych procesów decyzyjnych, zaskakujące jest, jak wiele systemów nie posiada  podstawowych zabezpieczeń, które mogłyby znacznie zmniejszyć liczbę błędów.

Guardrails służą jako drugorzędne komponenty, które oceniają ważność decyzji generowanych przez podstawowe systemy analityczne lub ludzki osąd. Komponenty te wykorzystują różne mechanizmy, takie jak kontrole zakresu, wyłączniki i modele punktacji, aby ocenić decyzje przed ich wykonaniem.

Celem tych zabezpieczeń jest zapewnienie, że decyzje podejmowane przez ludzi oraz przez maszyny są zgodne z kryteriami logicznymi i opartymi na polityce. Decyzje podejmowane przez ludzi są analizowane pod kątem potencjalnych błędów, zgodności z zasadami i podatności na oszustwa lub manipulacje, podczas gdy decyzje generowane maszynowo są oceniane pod kątem dokładności obliczeniowej i zgodności ze zdrowym rozsądkiem.

Jednak nawet przy zautomatyzowanych zabezpieczeniach wtórnych nadzór ludzki pozostaje niezbędny, ponieważ systemy decyzyjne mogą zachowywać się niezgodny z racjonalnym, ludzkim sposobem myślenia. Monitorujący ludzie odgrywają kluczową rolę w okresowym sprawdzaniu decyzji, wyposażeni w uprawnienia do zatrzymywania lub zamykania procesów w przypadku wykrycia jakichkolwiek anomalii lub problemów.

Wnioski

Aby pomyślnie wdrożyć analitykę w czasie rzeczywistym w organizacji, liderzy danych i analityki powinni nadać priorytet pięciu kluczowym działaniom:

1. Określenie optymalnego czasu

Współpraca z interesariuszami biznesowymi w celu określenia odpowiedniego czasu na analitykę big data, biorąc pod uwagę warunki i wymagania biznesowe. Należy pamiętać, że czas rzeczywisty nie zawsze jest najbardziej odpowiednim podejściem do podejmowania decyzji.

2. Usprawnienie procesu podejmowania decyzji

Zwiększenie precyzji i skuteczności decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym, wykorzystując dostosowane połączenie raportowania, alertów, uczenia maszynowego (ML), przetwarzania strumieni zdarzeń (event stream), optymalizacji i innych narzędzi AI działających na danych rzeczywistych.

3. Promowanie świadomości sytuacyjnej

Wspieranie świadomości sytuacyjnej w całej organizacji poprzez ułatwianie udostępniania odpowiednich danych w czasie rzeczywistym ponad granicami organizacyjnymi, geograficznymi i systemowymi, zarówno w ramach organizacji, jak i jej ekosystemu.

4. Usprawnienie dostarczania informacji

Projektowanie systemów, które prezentują istotne informacje tylko w krytycznych momentach, oszczędzając czas decydentów i skupiając ich uwagę na istotnych szczegółach.

5. Ograniczanie ryzyka

Zmniejszenie ryzyka błędów w rozwiązaniach analitycznych czasu rzeczywistego, wdrażając zabezpieczenia zarówno w decyzjach zautomatyzowanych, jak i ludzkich. Zabezpieczenia te powinny obejmować dodatkowe komponenty analityczne, w celu weryfikacji zasadności decyzji przed ich wykonaniem.

Wdrażając te pięć kluczowych strategii, organizacje wykorzystają pełen potencjał analityki w czasie rzeczywistym, usprawniając procesy decyzyjne i zwiększając wydajność operacyjną. Przyjęcie tych zaleceń umożliwia liderom danych i analityki dogłębne zrozumienie zagadnienia analityki w czasie rzeczywistym oraz utrzymywanie przewagi konkurencyjnej w stale zmieniającym się środowisku biznesowym.

Jeśli zainteresował Cię ten artykuł i chciałbyś się dowiedzieć o analityce danych dla przemysłu i biznesu, zachęcamy do kontaktu z nami.

Pojęcia powiązane z real-time analytics

Analityka i analiza danych to tematy, które są opisywane często za pomocą angielskich zwrotów. W celu ułatwienia zrozumienia czytelnikom branżowych określeń, tłumaczymy kilka z najpopularniejszych:

Batch processing

Batch processing czyli przetwarzanie wsadowe to technika, w której zbierane są dane w dużych ilościach i przetwarzane jako jedna partia (wsad) w określonym czasie. Przykładowo, przetwarzanie wsadowe może obejmować przetwarzanie transakcji bankowych pod koniec dnia lub generowanie raportów na podstawie zgromadzonych danych. W odróżnieniu od analizy w czasie rzeczywistym, przetwarzanie wsadowe odbywa się z opóźnieniem, co jest akceptowalne w wielu zastosowaniach, gdzie natychmiastowy wynik nie jest krytyczny.

Data warehousing

Data warehousing to centralne repozytorium danych, które jest używane do przechowywania i zarządzania dużymi ilościami danych pochodzących z różnych źródeł. Dane w magazynie danych są zazwyczaj zorganizowane w sposób umożliwiający łatwe raportowanie i analizę. Magazyn danych jest zaprojektowany tak, aby wspierać procesy decyzyjne w firmie, umożliwiając szybki dostęp do skonsolidowanych informacji.

Hadoop Map-Reduce

Hadoop Map-Reduce to model programowania i powiązana implementacja do przetwarzania dużych zbiorów danych w rozproszonym środowisku komputerowym. Model Map-Reduce składa się z dwóch głównych etapów: Map (mapowanie), gdzie dane wejściowe są podzielone na małe fragmenty i przetwarzane równolegle, oraz Reduce (redukcja), gdzie wyniki mapowania są agregowane i łączone, aby uzyskać ostateczny wynik. Hadoop jest platformą open source, która implementuje ten model i jest szeroko stosowana do analizy dużych danych.

ETL (extract, transform, load)

ETL to proces, który obejmuje trzy etapy: ekstrakcję danych (Extract) z różnych źródeł, transformację tych danych (Transform) do odpowiedniego formatu i struktury, oraz załadowanie przetworzonych danych (Load) do systemu docelowego, takiego jak magazyn danych. ETL jest kluczowym elementem w integracji danych, umożliwiając konsolidację i harmonizację danych z różnych źródeł w celu dalszej analizy i raportowania.

Stream processing

Przetwarzanie strumieniowe lub analiza strumieniowa (stream processing) to technika analizy danych w czasie rzeczywistym, która polega na ciągłym przetwarzaniu napływających strumieni danych. W przeciwieństwie do przetwarzania wsadowego, gdzie dane są gromadzone i przetwarzane jednorazowo, przetwarzanie strumieniowe umożliwia analizę danych w momencie ich przybycia. Jest to szczególnie użyteczne w aplikacjach, które wymagają natychmiastowych reakcji na zdarzenia, takich jak monitoring sieci, analiza danych sensorów, czy śledzenie zachowań użytkowników na stronach internetowych.