Dans les années récentes, de plus en plus d'entreprises sont en mesure de collecter de grandes quantités de données en temps réel provenant d'un nombre croissant de sources. Mais ces institutions profitent-elles vraiment de ces données en temps réel pour obtenir un avantage concurrentiel?
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Disposer de la grande quantité de données que le Big Data fournit dans les systèmes de votre organisation est une chose., mais Pouvoir stocker, analyser et visualiser ces données en temps réel est tout autre chose. De plus en plus d'institutions ont besoin d'informations en temps réel pour bien comprendre ce qui se passe au sein de leur organisation.
Quels sont les avantages et les inconvénients que vous pouvez attendre du traitement de ces données en temps réel à partir du big data?
Avantages de l'analyse de données en temps réel à partir de Big Data
Les institutions capables de traiter des données en temps réel constatent que leur investissement a porté ses fruits. lorsqu'ils vivent des situations comme les suivantes:
- L'informatique est déchargée d'une charge de travail importante: Cela se traduit par des économies de coûts significatives et une augmentation de la performance des professionnels de ce département., qu'au lieu de passer leur temps à répondre à des questions, ils peuvent aborder des questions d'une plus grande pertinence stratégique. Tandis que le mise en place d'outils d'analyse données en temps réel ça peut être cher, dans le temps est synonyme de baisse des coûts.
- Le service client s'améliore visiblement: le suivi résultant de Le traitement des données en temps réel permet à l'organisation d'être proactive. et éviter les erreurs et problèmes futurs. En même temps, il leur est plus facile d'adapter leurs propositions aux besoins réels du client, qui remarque comment votre expérience d'achat s'améliore, ce qui implique une augmentation des ventes et une augmentation de l'indice de fidélité.
- Le risque est minimisé: Le traitement et l'analyse des données en temps réel permettent d'identifier instantanément toute anomalie ou erreur. Découvrir et comprendre ces défaillances au fur et à mesure qu'elles surviennent aide les entreprises à réagir rapidement, atténuant ainsi les effets de tout problème opérationnel et empêchant leur propagation.
- Les tendances sont plus faciles à repérer: Les variations de la demande sont enregistrées dès leur détection, promouvoir les actions indispensables pour ne pas se désaligner avec l'évolution du marché. Ces informations précieuses ne se traduisent pas en Des décisions précises qui garantissent une adaptation aux besoins des clients à tout moment.
- Détection de fraude plus avancée: de la même manière que l'apparition de plusieurs changements indique le début d'une tendance, Le traitement des données en temps réel vous aide à vous alerter des signes qu'une fraude est sur le point de se produire. L'avantage est que cette immédiateté permet de prendre des mesures à temps pour arrêter l'action ou limiter les dommages qui pourraient être causés.. Parmi les industries qui ont le plus bénéficié de cette capacité figurent les institutions des secteurs financier et des assurances..
- Veille concurrentielle: analyse concurrentielle interprétée dans sa version la plus avancée, lorsqu'il se fait par le traitement de la Les données en temps réel sont le seul moyen de garder une longueur d'avance sur les entreprises concurrentes. La connaissance instantanée des changements de leurs stratégies ou des variations de leurs prix leur permet de réajuster les leurs, sans jamais abandonner votre position sur le marché.
Les défis de l'analyse des données en temps réel du Big Data
Tandis que le avantages de l'analyse données en temps réel Ils sont très difficiles à surmonter, fondamentalement lorsqu'il s'agit de travailler avec des mégadonnées, Il est également vrai que ce n'est à la portée d'aucune organisation.
Pour profiter des avantages qu'il offre, vous devez d'abord être capable de surmonter des défis comme:
- Changements culturels: utiliser des connaissances en temps réel nécessite une façon différente de travailler. Il est nécessaire d'introduire des variations dans les processus et l'approche et de s'assurer que tous les utilisateurs métier sont à l'aise de travailler dans un seul. organisation axée sur les données, sont préparés à cela et disposent des outils essentiels.
- Investissement dans les infrastructures: ni Hadoop ni la plupart des solutions technologiques du marché ne sont prêts à fonctionner données en temps réel. Une puissance de calcul particulière est nécessaire en même temps que certains attributs qui ne sont pas si faciles à trouver, ils ne sont pas non plus dans le budget de toutes les entreprises.
