Аналитика в реальном времени - Преимущества Недостатки

• Аналитика в реальном времени

Аналитика в реальном времени

Поскольку технологии продолжают расти и становятся все более изощренными, чем раньше, компании начали использовать возможности больших данных и аналитики в реальном времени для улучшения своих бизнес-операций. Много данных постоянно поступает в организацию каждый день. Управление и анализ такого огромного объема аналитических данных в режиме реального времени стал сложной задачей для компаний. Хранение таких данных и их анализ в режиме реального времени - совершенно другая игра. Многие компании сейчас предпочитают использовать аналитические данные в реальном времени, поскольку они хотели знать, что происходит внутри их организации.

Преимущества анализа данных в реальном времени

Ниже приведены преимущества анализа данных в режиме реального времени.

• Ошибки могут быть обнаружены мгновенно. Знания об ошибках в реальном времени помогают организациям быстрее реагировать на такие ошибки и повышают операционную эффективность вашей компании. Такое раннее выявление ошибок может помочь избежать полного сбоя операции, и клиентам не нужно прекращать использование своих продуктов.

• Новые стратегии конкурентов могут быть легко обнаружены - если вы используете анализ данных в режиме реального времени, вы всегда можете быть впереди конкурентов. Вы также можете получать оповещения, когда ваш конкурент меняет стратегию.

• Увеличивает коэффициент конверсии и прибыль - если компания может отслеживать движение своих продуктов, то они могут легко диагностировать свои предстоящие сбои. Таким образом, аналитика данных в режиме реального времени может улучшить свои услуги и, в свою очередь, повысить коэффициент конверсии.

• Мошенничество может быть обнаружено на ранней стадии и могут быть приняты превентивные меры. Используя систему безопасности анализа данных в режиме реального времени, вы можете обнаружить мошенничество или попытку взлома на ранней стадии. Как только это выясняется, организация может принять эффективные меры для предотвращения этого.

• Экономия средств - внедрение аналитики данных в реальном времени в организации обойдется вам в определенную сумму. Но это фактически уменьшит давление на ИТ-отдел компании. Благодаря этому ИТ-отдел может сосредоточиться на достижении целей организации.

• Лучшее знание продаж - анализ данных в режиме реального времени поможет вам получить глубокие знания о ваших продажах. Это, в свою очередь, позволит вам узнать, какой продукт хорошо работает на рынке, а какой - нет. Дальнейшие действия могут быть предприняты для увеличения продаж.

• Прогресс в тенденциях клиентов - анализ данных в режиме реального времени позволит вам узнать стратегию конкурентов, рекламные акции, предпочтения клиентов и даст вам информацию о последних тенденциях на рынке. Эта информация поможет вам внести изменения в продукт в соответствии с потребностями клиента, а также вы сможете принять разумные решения.

Проблемы использования анализа данных в реальном времени

Он не только имеет преимущества, но также имеет некоторые недостатки, которые упомянуты ниже.

• Требует особой мощности компьютера . Для анализа данных в реальном времени требуются новые инструменты. Стандартная версия Hadoop сейчас не подходит для использования аналитики в реальном времени, но ожидается, что в ближайшем будущем она будет изменена для анализа данных в реальном времени.

• Для этого требуется другой способ работы - многие организации обычно получают информацию один раз в неделю, но аналитика данных в режиме реального времени дает вам информацию каждую секунду. Это изменение требует совершенно другого подхода и метода работы. И новый подход повлияет на культуру труда.

4 способа использовать возможности аналитики в реальном времени

Действенные метрики всегда помогут нам принимать лучшие и разумные решения. Большие данные аналитики в реальном времени - это одна из таких метрик, в которой действие может быть предпринято немедленно, а доступ к данным может быть получен в течение нескольких минут после события. Здесь, в этой статье, мы рассмотрим несколько способов, как сделать так, чтобы аналитика больших данных в реальном времени работала в полную силу.

1. Отладка

Если вы принимаете решения, основанные на неверных данных, тогда решения будут ошибочными, и это окажет большое влияние на вашу организацию. Было бы бесполезно тратить время и деньги, если вы полагаетесь на неверные данные. Например, завтра у вас будет презентация, и если вы узнаете сегодня, что данные неверны, вы будете в стрессе. Итак, сначала все правильно.

Узнайте, правильны ли данные, которые вы отслеживаете.

Так как ты это делаешь?

Аналитика в реальном времени больших данных поможет вам.

Узнайте, правильно ли настроены ваши события и свойства, и посмотрите, правильно ли они работают во всех разделах сайта.

Аналитика в реальном времени больших данных может помочь с легкостью настроить и внедрить аналитику на ранней стадии. Аналитика больших данных в реальном времени поможет вам проверить на вашем сайте или в программе, все ли работает так, как должно. Из-за этой проверки обрабатывается только правильная информация. Это называется отладкой аналитики.

2. Мониторинг показателей, кампаний или поведения

После успешного завершения процесса отладки вы можете начать отслеживать его использование, показатели и другие. Отслеживая показатели или кампании, вы можете узнать, насколько эффективным был запуск и каков был его эффект.

Аналитика больших данных в режиме реального времени поможет измерить не только то, что происходит на вашем сайте, но и определить, какую политику используют ваши конкуренты для привлечения трафика на свой сайт. Вы также можете увидеть, как сайты социальных сетей, такие как Facebook, Twitter и другие, используются вашими партнерами или конкурентами в своей кампании или программе продвижения.

Если вы запустили мобильное приложение, аналитические данные в режиме реального времени помогут вам узнать поведение пользователя по отношению к вашему приложению. Это также поможет вам узнать, принимают ли пользователи его. Кроме того, он также сообщит вам, привело ли это усыновление к какому-либо достойному результату, например, увеличению уровня удержания.

3. A / B тестирование

Высококачественные и объемные приложения, такие как игры для социальных сетей или мобильные приложения, могут оптимизировать свои продукты за несколько минут, используя реальные данные.

Вам интересно, какая страница вашего сайта вызывает больше конверсий? Нужно сравнить статистику разных предметов? Аналитика данных в режиме реального времени поможет вам выполнить сплит-тестирование, чтобы выяснить, какие из них более выгодны, и может помочь вам принимать решения.

Например, чтобы узнать, как новая функция работает в разных версиях, разработчик может настроить сплит-тест. Они могут позволить тесту пройти несколько минут, а затем остановить его. Это даст вам данные, которые вы хотите принять решение. Тесты также можно повторять через определенный промежуток времени, чтобы выяснить закономерности потока данных.

Анализ данных в реальном времени будет очень полезен при внедрении новой функции в приложение или при регулярном обновлении приложения.

Это не значит, что исторические данные не важнее. Исторические данные также предоставляют глубокие знания о данных, которые могут быть преобразованы в действия. Исторические данные также позволяют сравнивать с предыдущими записями. Но аналитические данные в режиме реального времени опережают исторические данные, потому что они работают быстрее. Современный мир очень быстро развивается в технологиях, поэтому большинство организаций предпочитают аналитику в реальном времени. Но вы, безусловно, можете использовать аналитические данные в реальном времени и большие данные, чтобы принять важное решение в организации.

Сайты электронной коммерции

Amazon.com является отличным примером использования сплит-тестов. Текущий сайт Amazon был создан после многих оптимизаций и тестов. У них есть много тестов, которые скажут им, что работает лучше для них. Никаких серьезных изменений на сайте не будет.

Они могут запустить тест, чтобы выяснить, принесет ли небольшое изменение продукт больше трафика на сайт. Тест занимает всего несколько минут, чтобы дать вам нужные данные.

Главный мотив всех этих тестов - помочь вам принять решение. Доступ к данным можно получить быстро, что помогает получить вещи мгновенно.

4. Доставить индивидуальный контент

Аналитика в реальном времени больших объемов данных более популярна среди пользователей. Примерами являются Амазонка и Нью-Йорк. Аналитика в реальном времени больших данных увеличит пользовательские предпочтения вашего сайта, и на вашем сайте будет больше пользователей, покупающих ваш продукт. Знание симпатий людей, когда они используют ваш сайт, поможет вам отслеживать действия пользователей. Предоставление аудитории того, что им нравится, повысит качество вашего контента. Качественное содержание дает лучший опыт для пользователей. Это очень разумный шаг, чтобы привлечь посетителей к вашему сайту или продукту. Привлечение посетителей на ваш сайт или продукт поможет вам получить больше информации о них.

Ниже приведены примеры использования аналитики в реальном времени.

Амазонка

Вы смотрели домашнюю страницу Amazon после того, как что-то искали на сайте? Они будут отображать пять разделов на основе вашей истории просмотров. Они новые для вас, связанные с элементами, которые вы просматривали, вдохновленные вашей историей просмотра и дополнительные элементы для изучения. У тебя как они это делают?

Amazon потратила много лет на свои исследования по обработке данных в аналитике в реальном времени, пока пользователь просматривает сайт для поиска продукта.

Amazon концентрируется на трех основных элементах, предоставляя эти данные пользователям

• Ритейлер может иметь миллионы клиентов и миллионы различных продуктов.
• Приложения потребуют быстрых результатов, и в то же время они также должны давать высококачественные результаты.
• История посещений каждого пользователя предоставит вам ценные данные о клиентах, и алгоритм должен мгновенно создавать новую информацию.

То, что мы видим сейчас как рекомендации от Amazon, является результатом их развития после долгих лет.

Теперь у вас будет вопрос. Какую выгоду Amazon получает от таких аналитических данных в реальном времени?

Это не что иное, как целевой маркетинг. Аналитика в реальном времени больших данных дает покупателям больше возможностей для покупок. А для Amazon, получая больше знаний о клиентах, они могут эффективно продавать свои продукты на хорошем уровне взаимодействия. Amazon - лучший пример того, как мы должны использовать аналитические данные в режиме реального времени, чтобы предоставить пользователю лучший опыт.

Нью-Йорк Таймс

Знаете ли вы, как New York Times решает, какие новости будут показываться более прогнозируемыми?

The New York Times проводит исследование поведения читателей с использованием анализа данных в реальном времени. Благодаря этому они узнают, что люди читают в любое время. Такое поведение пользователей позволит им решать, какие новости размещать, где и как долго они должны появляться там. Анализ данных в режиме реального времени - это принятие решений, которое поможет привлечь многих пользователей на свой сайт благодаря его качеству и актуальности контента.

Многие медиа-сайты отслеживают содержание каждой публикуемой статьи. Это сделано для увеличения трафика, привлечения клиентов и привлечения постоянных клиентов. Аналитика данных в реальном времени поможет таким социальным сетям узнать, что привлекает больше внимания читателей в течение дня. Исходя из этого, они смогут доставить нужный контент в нужное время.

Чем больше времени пользователь проводит на сайте, тем больше информации может получить издатель о предпочтениях пользователя, и также более вероятно, что пользователь станет частым посетителем сайта. Издатель может порекомендовать читателям статьи, которые заставят их долго оставаться на сайте.

Вывод

Аналитика в реальном времени больших данных будет очень полезна для предприятий, которым необходимо знать данные каждую минуту. Это может сэкономить время и деньги.

Аналитика больших данных в реальном времени позволяет компании выяснить, что происходит на сайте прямо сейчас, и может продолжить изучение с помощью таких инструментов, как Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve и многих других инструментов. Использование таких инструментов аналитики в реальном времени не позволит вам застрять где-то в середине процесса.

Исторические данные также могут быть использованы, когда дело доходит до принятия решений. Главное, что следует учитывать при использовании аналитики в реальном времени, это подумать: «Какова цель получения этих данных?». Вместо этого вам не следует выяснять что-то хорошее для пресс-релиза.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к аналитике в реальном времени. Здесь мы также обсудим 4 способа использования возможностей аналитики в реальном времени, а также преимущества и недостатки. Вы также можете посмотреть на The New York Times-

1. Удивительное руководство по лучшему развитию продаж
2. 7 советов и приемов, чтобы мотивировать сотрудников приходить вовремя
3. Инструменты контент-маркетинга и SEO-аналитика
4. Кредитный анализ - Сектор недвижимости