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Echtzeitanalysen

Real-Time Analytics für eine bessere Kundenbindung

Das Kundenverhalten ändert sich rasant, Lieferketten werden neu organisiert und Mitarbeiter arbeiten auf neue Art und Weise. Unternehmen müssen personalisierte Kundenerfahrungen bieten, schneller auf Markttrends reagieren und potenzielle Probleme erkennen und verhindern. Aber nur wenige können auf Datenänderungen von Minute zu Minute oder Sekunde zu Sekunde reagieren.

Mit MongoDB können Unternehmen beliebige Daten an Ort und Stelle analysieren und Erkenntnisse in Echtzeit liefern. Das gibt Unternehmen neue Möglichkeiten, wie beispielsweise:

  • Erfassen von Streaming- oder Stapeldaten aller Art ohne übermäßige Datenzuordnung
  • Einfache und intuitive Analyse von Daten mit einem integrierten Aggregations-Framework
  • Schnelle und einfache Bereitstellung von Erkenntnissen aus Daten in großem Maßstab

Durch die Kombination von Daten aus Echtzeitereignissen mit historischen und Referenzdatensätzen können Unternehmen Abfragen optimieren, um schnell umsetzbare Resultate zu erhalten. Dies führt zu besseren Erkenntnissen – und zu einer besseren Kundenbindung.

Anwendungen mit Real-Time Analytics
A diagram of showcasing real time analytics applications

Von personalisierten Angeboten auf einer Einzelhandelswebsite bis hin zu Ihrer Banking-App, die Sie über betrügerische Aktivitäten auf Ihrem Konto informiert – Real-Time Analytics unterstützen Anwendungen in großen und kleinen Projekten. Real-Time Analytics werden oft als Microservice innerhalb einer anderen Anwendung angeboten und können auf vier Arten präsentiert werden:

Personalisierung: Real-Time Analytics können genutzt werden, um das Verhalten der Benutzer zu bewerten, Profilinformationen zu präsentieren und historische Interaktionen abzurufen, um die Kundenerfahrung besser zu gestalten und zu verbessern oder bei einer Entscheidung in Echtzeit zu helfen.

Betrugs- und Fehlervermeidung: Real-Time Analytics können helfen, betrügerische Aktivitäten und Verwaltungsfehler zu erkennen, indem vorhandene Informationen mit der aktuellen Situation abgeglichen werden. Aufgrund der Unmittelbarkeit von Echtzeitinformationen können sofortige Maßnahmen ergriffen werden, um betrügerische Handlungen zu verhindern.

Leistungsoptimierung: Real-Time Analytics können Ihnen dabei helfen, rechtzeitig Anpassungen an Prozessen und Aktivitäten vorzunehmen, um eine bessere Leistung und Ressourcenzuweisung zu erreichen.

Vorbeugende Wartung: Real-Time Analytics können bei der Optimierung von Systemen und Maschinen helfen und dabei, die Leistung und Produktivität verbessern, um das Risiko kostspieliger Ausfallzeiten und Produktivitätsverluste zu verringern.

Erstellen von Echtzeitanwendungen mit der MongoDB-Plattform für Entwicklerdaten
A diagram showcasing the various data sources used to create real time applications
Erfassen von Daten aus mehreren Quellen

Echtzeitdaten spiegeln wider, was jetzt passiert. Dazu gehören ereignisgesteuerte und Streaming-Daten – z. B. Benutzeraktivitäten auf einer Einzelhandels-Webseite, innerhalb einer Banking-App oder Sensordaten innerhalb einer IoT-Anwendung. Historische Daten spiegeln Ereignisse oder Eingaben wider, die in der Vergangenheit stattgefunden haben – zum Beispiel Kundenprofile, Kaufverlauf oder Sendungen. Es ist gut möglich, dass Sie historische Daten in ein Datenlager oder einen Cloud-Speicher, wie z. B. einen Amazon S3-Bucket, auslagern.

  • Mit MongoDB können Sie Daten aus mehreren Quellen in einer Single View erfassen. MongoDB:
  • Unterstützt mehrere Datenstrukturen und -typen mit der branchenführenden multimodalen Datenplattform
  • Passt leicht neue Datentypen mithilfe eines flexiblen Schemas und eines JSON-ähnlichen Dokumentmodells an, das von Dokument zu Dokument unterschiedliche Felder zulässt
  • Nimmt nahtlos Cloud-Speicherdaten mit herkömmlichen Batch-Prozessen und ereignisgesteuerten Daten mit dem MongoDB Connector für Apache Kafka (mit Unterstützung für Time-Series-Daten) auf
Kombinieren, Anreichern und Analysieren von Daten

Mit MongoDB können Real-Time Analytics aus mehreren Datenquellen abgeleitet werden – von einfachen Aggregationen bis hin zu maschinellem Lernen und KI – und separat gespeichert werden. Die Analyse kann mit frischen Daten in großem Umfang und mit hoher Integrität durchgeführt werden.

Zu den Fähigkeiten von MongoDB gehören:

  • Durchführung von Analysen und Datenaufbereitung über das MongoDB Aggregations-Framework, einschließlich Fensterfunktionen für Time-Series-Daten
  • Eng integrierte Partnerlösungen für KI/ML sowie der MongoDB Connector für Apache Spark für erweiterte Analysen
  • Kostengünstige und effiziente horizontale Skalierung mit Sharding sowie die Möglichkeit, durch Workload-Isolation eine hohe Betriebsleistung aufrechtzuerhalten
  • ACID-konforme Datenbanken, um sicherzustellen, dass auf neue Daten in Echtzeit reagiert werden kann und eine hohe Datenintegrität gewahrt bleibt, während viele gleichzeitige Abfragen bedient werden
Liefern von handlungsorientierten Erkenntnissen

Egal, ob Sie Betrug verhindern oder personalisierte Angebote verschicken: Aktualität ist entscheidend für den Erfolg Ihrer App und letztlich für Ihr Unternehmen. Erkenntnisse müssen unmittelbar geliefert werden.

Wenn Sie Real-Time Analytics mit hoher Produktivität konfigurieren und entwickeln, d. h. weniger Zeit mit der Zuordnung von Datentabellen oder dem Programmieren von Daten-Pipelines für den einmaligen Gebrauch verschwenden, machen Sie Ihre Daten zu einem Wettbewerbsvorteil.

MongoDB:

  • Bietet eine Vielzahl effizienter Optionen für die Bereitstellung von Erkenntnissen an Datenkonsumenten in Echtzeit, einschließlich Change Streams, Trigger und GraphQL.
  • Erleichtert Entwicklern die Programmierung neuer Erkenntnisse in Apps in ihrer bevorzugten Sprache über die MongoDB Abfrage-API
  • Integriert Volltextsuche, Datenvisualisierung und Data Lake-Anwendungsfälle in einer einfachen Architektur
  • Bietet transaktionale Verarbeitung und leistungsstarke Indexe, um Abfragen mit geringer Latenz zu gewährleisten

Atlas optimal nutzen

Mit den weiteren Komponenten unserer Anwendungsdatenplattform erhalten Sie noch mehr datengestützte Services und Erkenntnisse.
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