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Analisi in Tempo Reale

Analisi in tempo reale per un migliore coinvolgimento dei clienti

I comportamenti dei clienti sono in rapida evoluzione, le supply chain si stanno riorganizzando e i dipendenti lavorano in nuove modalità. Le aziende devono fornire esperienze clienti più personalizzate, reagire più rapidamente alle tendenze di mercato, e rilevare e prevenire potenziali problemi. Ma pochi possono rispondere ai cambiamenti nei dati minuto per minuto o secondo per secondo.

Con MongoDB, le aziende possono analizzare tutti i dati in loco e fornire informazioni dettagliate in tempo reale. Ciò offre alle organizzazioni nuove capacità, tra cui:

  • Acquisizione di dati in flusso o in batch di tutti i tipi senza mappatura eccessiva dei dati
  • Analisi dei dati in modo semplice e intuitivo con un framework di aggregazione integrato
  • Fornire informazioni dettagliate sui dati rapidamente e su scala con facilità

Combinando i dati di eventi in tempo reale con dataset storici e di riferimento, le organizzazioni possono ottimizzare le query per ottenere rapidamente risultati fruibili. Ciò si traduce in migliori informazioni – e in un maggiore coinvolgimento dei clienti.

Applicazioni realizzate con analisi in tempo reale
A diagram of showcasing real time analytics applications

Dalle offerte personalizzate su un sito web di vendita al dettaglio, all'app bancaria che ti avvisa di un'attività fraudolenta sul tuo conto, le analisi in tempo reale supportano le applicazioni nei modi più diversi. Spesso conosciute come microservizio all'interno di un'altra applicazione, le analisi in tempo reale sono più comunemente presentate in quattro modi:

Personalizzazione: l'analisi in tempo reale può essere utilizzata per valutare il comportamento degli utenti, presentare informazioni del profilo e richiamare interazioni storiche al fine di personalizzare e migliorare le esperienze dei clienti o aiutare a prendere una decisione in tempo reale.

Prevenzione di frodi ed errori: l'analisi in tempo reale può contribuire a identificare attività fraudolente ed errori materiali abbinando le informazioni esistenti alla situazione attuale. Dato il carattere immediato delle informazioni in tempo reale, è possibile intraprendere azioni istantanee per prevenire pratiche ingannevoli.

Ottimizzazione delle prestazioni: l'analisi in tempo reale può aiutarti ad apportare modifiche tempestive ai processi e alle attività per ottimizzare le prestazioni e l'allocazione delle risorse.

Manutenzione preventiva: l'analisi in tempo reale può contribuire a ottimizzare sistemi e macchine, migliorando le prestazioni e la produttività lungo il percorso per ridurre la possibilità di costosi fermi macchina e perdite di produttività.

Creazione di applicazioni in tempo reale con la piattaforma di dati per sviluppatori di MongoDB
A diagram showcasing the various data sources used to create real time applications
Acquisizione di dati da più fonti

I dati in tempo reale riflettono ciò che accade al momento. Possono essere dati basati su eventi e streaming — ad esempio, attività degli utenti su un sito di vendita al dettaglio o all'interno di un'app bancaria, oppure dati dei sensori all'interno di un'applicazione IoT. I dati storici riflettono eventi o input avvenuti in passato, ad esempio profili dei clienti, cronologia degli acquisti o spedizioni. Ci sono buone probabilità che tu scarichi i dati storici in un data warehouse o in uno storage cloud, come un bucket Amazon S3.

  • Con MongoDB, puoi acquisire dati da più fonti in un'unica vista. MongoDB:
  • Supporta più strutture e tipi di dati con la piattaforma dati multimodale leader del settore
  • Si adatta facilmente ai nuovi tipi di dati con uno schema flessibile e un modello di documento simile a JSON che consente campi diversi da un documento all'altro
  • Acquisisce perfettamente i dati dallo storage cloud con i processi batch tradizionali e i dati basati su eventi con il connettore MongoDB per Apache Kafka (con supporto per i dati delle serie temporali)
Combina, arricchisci e analizza i dati

Con MongoDB, l'analisi in tempo reale può essere derivata da più origini dati (dalle aggregazioni di base, all'apprendimento automatico, fino all'AI), e archiviata separatamente. L'analisi può essere eseguita su dati aggiornati su scala e con elevata integrità.

Le funzionalità di MongoDB includono:

  • Esecuzione di analisi e preparazione dei dati tramite il framework di aggregazione di MongoDB, comprese le funzioni della finestra sui dati delle serie temporali.
  • Soluzioni partner strettamente integrate per AI/ML, oltre al connettore MongoDB per Apache Spark per analisi più avanzate
  • Scalabilità orizzontale conveniente ed efficiente con partizionamento orizzontale, e capacità di mantenere elevate prestazioni operative con isolamento del carico di lavoro
  • Database conformi ad ACID per garantire la capacità di reagire ai nuovi dati in tempo reale e mantenere un'elevata integrità dei dati mentre vengono servite molte query simultanee
Fornisci approfondimenti orientati all'azione

Che tu voglia prevenire frodi o inviare offerte personalizzate, la tempestività è fondamentale per il successo della tua app e, in definitiva, per la tua attività. Le informazioni più approfondite devono essere fornite nel momento in cui si verificano.

Configurare e sviluppare analisi in tempo reale con un'elevata produttività (ossia, perdere meno tempo a mappare tabelle di dati o a codificare pipeline di dati monouso) significa fare dei propri dati un vantaggio competitivo.

MongoDB:

  • offre una varietà di opzioni efficienti per fornire informazioni dettagliate ai consumatori di dati in tempo reale, inclusi flussi di modifiche, trigger e GraphQL;
  • consente agli sviluppatori di codificare facilmente le informazioni dettagliate sulle app con il loro linguaggio preferito tramite Query API di MongoDB;
  • integra la ricerca full-text, la visualizzazione dei dati e i casi d'uso del data lake in un'architettura semplice;
  • fornisce elaborazione transazionale e indici potenti per garantire query a bassa latenza.

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