Отчет “В реальном времени” в Google Analytics 4

Отчет "В реальном времени" в Google Analytics 4 Аналитика

Monitoring metrics or campaigns or behaviors

After completing your debugging process successfully, you can start to monitor its usage, metrics, and others. By monitoring the metrics or campaigns you can know how effective was the launch and what was its effect.

A/B testing

High quality and high volume applications like social site games or mobile apps can optimize their products in few minutes using real data.

Are you wondering which page of your site is driving more conversions? Need to compare the statistics of different subjects? It will help you to run split tests to find out which is more profitable and can help you make decisions.

For example, to find out how the new feature works in different versions, the developer can set up a split test. They can allow the test to run for a few minutes and then stop it. This will give you the data you want to make a decision. The tests can also be repeated in a frequent interval of time to find out the patterns of the data flow.

It will be very useful when introducing a new feature to an app or updating an app on a regular basis.

Challenges of using real-time data analytics

Not only it has advantages, but it also has some disadvantages which are mentioned below

  • Needs special computer power – New tools are required for real-time data analytics. The standard version of Hadoop is not suitable for using real-time analytics now, but it is expected to be modified in the near future to do real-time data analytics.
  • It requires a different way of working – Many organizations usually get their insights once in a week, but it gives you insights every second. This change requires a completely different approach and working method. And the new approach will have an effect on the work culture.

Examples

Examples of real-time analytics include:

Real-time analytics overview, technology, and use cases

The analytics solution stack is made up of four layers—infrastructure, data, analytics, and application. Intel® technologies span every important part of a company’s infrastructure, across the network, storage, and compute, allowing data to be efficiently managed and rapidly harnessed for competitive advantage. A consistent architecture—for example, one based on Intel® Xeon® Scalable processors across an organization—provides a predictable path to rapidly scale analytics initiatives without the need to support multiple architectures.

Traditional big data solutions, focused on data warehouses, are not suited for most real-time processing. Increasingly, cloud vendors are providing Platform-as-a-Service (PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS) offerings that can be used in support of real-time analytics. Brokered solutions across clouds allow companies to run workloads wherever they wish depending on the volume, variety, and velocity of the information.

As companies generate huge amounts of data in the cloud, they must determine which data needs to be moved back to the enterprise to make intelligent decisions. Real-time data may be processed on the edge, with data analysis occurring at or close to the collection point. However, real-time analytics in the data center requires rapid access to and analysis of increasingly large amounts of data. This means it’s essential to optimize every level of your infrastructure—from the CPU to memory and storage subsystems.

Persistent memory technologies keep more data closer to the CPU and retained in memory during power outage cycles, eliminating the latencies caused by I/O bottlenecks, fetching data from slower SSDs, and speeding up restarts.

Дополнительный анализ:  Новости Башкортостана :: РБК

Real-time analytics requires taking data from anywhere, in any format, and getting it into the right record form so that it can be processed as a whole. The key is to understand where data is created and how it will be used to improve business processes and decision-making.

Use cases for real-time analytics in customer experience management

In customer relations management and customer experience management, real-time analytics can provide up-to-the-minute information about an enterprise’s customers and present it so that better and quicker business decisions can be made — perhaps even within the time span of a customer interaction.

Here are some examples of how enterprises are tapping into real-time analytics:

Фраза дня: real-time analytics | сообщество еадрес

Аналитика в реальном времени (real-time analytics – это использование данных и связанных ресурсов для анализа, как только они попадают в систему. Прилагательное «реальное время» относится к уровню отзывчивости компьютера, который пользователь воспринимает как немедленный или почти немедленный. Этот термин часто ассоциируется с архитектурами потоковых данных и оперативными решениями в реальном времени, которые могут приниматься автоматически с помощью автоматизации процессов и применения политик.

В то время как анализ исторических данных использует набор исторических данных для пакетного анализа, аналитика в реальном времени вместо этого визуализирует и анализирует данные в том виде, в каком они отображаются в компьютерной системе. Это позволяет специалистам по обработке данных использовать аналитику в реальном времени для следующих целей:

  • Формирование оператывных решений и их применение в производственной деятельности, включая бизнес-процессы и транзакции, на постоянной основе.
  • Просмотр панели мониторинга, где информация отображается в режиме реального времени с постоянно обновляемыми наборами транзакционных данных.
  • Использование существующей предписывающей и прогнозной аналитики
  • Одновременное представление исторических и текущих данных.

Программное обеспечение для анализа в реальном времени состоит из трех основных компонентов:

  • агрегатор, который собирает потоки событий данных (и, возможно, командные файлы) из различных источников данных;
  • брокер, делающий данные доступными для потребления; а также
  • механизм аналитики, который анализирует данные, сопоставляет значения и объединяет потоки.

Система, которая принимает и отправляет потоки данных и выполняет логику приложения и аналитики в реальном времени, называется потоковым процессором.

Как работает аналитика в реальном времени
Аналитика в реальном времени часто осуществляется на границе сети, чтобы гарантировать, что анализ данных выполняется как можно ближе к источнику данных. Помимо периферийных вычислений, к другим технологиям, поддерживающим аналитику в реальном времени, относятся:

  • Обработка в памяти – архитектура микросхемы, в которой процессор интегрирован в микросхему памяти для уменьшения задержки.
  • Аналитика в базе данных – технология, которая позволяет обрабатывать данные в базе данных, встраивая аналитическую логику в саму базу данных.
  • Устройства хранилища данных – сочетание аппаратных и программных продуктов, разработанных специально для аналитической обработки. Устройство позволяет покупателю сразу же развернуть высокопроизводительное хранилище данных.
  • Аналитика в памяти – подход к запросам данных, когда они находятся в оперативной памяти, в отличие от запросов данных, которые хранятся на физических дисках.
  • Массово-параллельное программирование – скоординированная обработка программы несколькими процессорами, которые работают над разными частями программы, причем каждый процессор использует свою собственную операционную систему и память.

Чтобы данные в реальном времени были полезными, используемые аналитические приложения в реальном времени должны иметь высокую доступность и короткое время отклика. Эти приложения также должны управлять большими объемами данных, до терабайт. Все это нужно делать, возвращая ответы на запросы в течение нескольких секунд.

Термин «в реальном времени» также включает управление изменяющимися источниками данных – то, что может возникнуть при изменении рыночных и бизнес-факторов внутри компании. В результате приложения для анализа в реальном времени должны уметь обрабатывать большие данные. Внедрение аналитики больших данных в реальном времени может максимизировать прибыль бизнеса, снизить эксплуатационные расходы и ввести эру, когда машины могут взаимодействовать через Интернет IoT, используя информацию в реальном времени, чтобы принимать решения самостоятельно.

Дополнительный анализ:  Резюме аналитика системного в Москве, поиск аналитиков системных среди 830 резюме соискателей на

Существуют различные технологии, которые были разработаны для удовлетворения этих требований, включая растущие объемы и разнообразие данных. Некоторые из этих новых технологий основаны на специализированных устройствах, таких как аппаратные и программные системы. В других технологиях используется специальная комбинация процессора и микросхемы памяти или база данных с встроенными в нее аналитическими возможностями.

Преимущества аналитики в реальном времени
Аналитика в реальном времени позволяет предприятиям незамедлительно реагировать, быстро обнаруживать закономерности в поведении пользователей и реагировать на них, использовать возможности, которые в противном случае можно было бы упустить, и предотвращать проблемы до их возникновения.

Компании, использующие аналитику в реальном времени, значительно снижают риски в своей компании, поскольку система использует данные для прогнозирования результатов и предлагает альтернативы, а не полагается на сбор предположений, основанных на прошлых событиях или недавних сканированиях, как в случае с аналитикой исторических данных. Аналитика в реальном времени дает представление о том, что происходит в данный момент.

Другие преимущества аналитики в реальном времени:

  • Визуализация данных. Данные в реальном времени могут быть визуализированы и отражают события в компании по мере их возникновения, тогда как исторические данные могут быть помещены в диаграмму только для того, чтобы передать общую идею.
  • Повышение конкурентоспособности. Компании, использующие аналитику в реальном времени, могут определять тенденции и контрольные показатели быстрее, чем их конкуренты, которые все еще используют исторические данные. Аналитика в режиме реального времени также позволяет предприятиям мгновенно оценивать отчеты об эффективности своих партнеров и конкурентов.
  • Точная информация. Аналитика в реальном времени фокусируется на мгновенном анализе, который неизменно полезен для получения целевых результатов, помогая гарантировать, что время не будет потрачено впустую на сбор бесполезных данных.
  • Снижение затрат. Хотя технологии реального времени могут быть дорогими, их многочисленные и постоянные преимущества делают их более прибыльными при долгосрочном использовании. Кроме того, технологии помогают избежать задержек в использовании ресурсов или получении информации.
  • Более быстрые результаты. Возможность мгновенно классифицировать необработанные данные позволяет запросам более эффективно собирать соответствующие данные и быстро их сортировать. Это, в свою очередь, позволяет быстрее и эффективнее прогнозировать тенденции и принимать решения.

Вызовы
Одна из основных проблем, с которыми сталкивается аналитика в реальном времени, – это расплывчатое определение реального времени и противоречивые требования, возникающие в результате различных интерпретаций этого термина. В результате компании должны вкладывать много времени и усилий в сбор конкретных и подробных требований от всех заинтересованных сторон, чтобы согласовать конкретное определение реального времени, что для этого необходимо и какие источники данных следует использовать.

После того, как компания единогласно решила, что такое реальное время, перед ней встает задача создания архитектуры, способной обрабатывать данные с высокой скоростью. К сожалению, из-за источников данных и приложений требования к скорости обработки могут варьироваться от миллисекунд до минут, что затрудняет создание функциональной архитектуры. Кроме того, архитектура также должна быть способна обрабатывать быстрые изменения объема данных и должна иметь возможность масштабирования по мере роста данных.

Внедрение системы аналитики в реальном времени также может стать проблемой для внутренних процессов бизнеса. Технические задачи, необходимые для настройки аналитики в реальном времени, такие как создание архитектуры, часто заставляют компании игнорировать изменения, которые должны быть внесены во внутренние процессы. Предприятиям следует рассматривать аналитику в реальном времени как инструмент и отправную точку для улучшения внутренних процессов, а не как конечную цель бизнеса.

Наконец, компании могут обнаружить, что их сотрудники сопротивляются изменениям при внедрении аналитики в реальном времени. Поэтому предприятиям следует сосредоточиться на подготовке своих сотрудников, проводя соответствующее обучение и полностью разъясняя причины перехода на аналитику в реальном времени.

Примеры использования аналитики в реальном времени для управления клиентским опытом
В управлении взаимоотношениями с клиентами и управлении клиентским опытом аналитика в реальном времени может предоставить самую последнюю информацию о клиентах предприятия и представить ее так, чтобы можно было принимать более качественные и быстрые бизнес-решения – возможно, даже в течение определенного промежутка времени. взаимодействие с клиентами.

Дополнительный анализ:  Экономика :: Новости :: РБК

Вот несколько примеров того, как предприятия используют аналитику в реальном времени:

  • Функции тонкой настройки для клиентских приложений. Аналитика в реальном времени повышает уровень сложности развертывания программного обеспечения и поддерживает решения на основе данных для управления основными функциями.
  • Управление данными о местоположении. Аналитика в реальном времени может использоваться для определения того, какие наборы данных имеют отношение к определенному географическому положению, и сигнализировать о соответствующих обновлениях.
  • Обнаружение аномалий и мошенничества. Аналитика в реальном времени может использоваться для выявления статистических выбросов, вызванных нарушениями безопасности, сбоями сети или сбоями машин.
  • Расширение возможностей рекламных и маркетинговых кампаний. Данные, собранные из рекламных ресурсов, посещений веб-сайтов, демографии и поведения клиентов, можно анализировать в режиме реального времени, чтобы выявить идеи, которые, мы надеемся, улучшат таргетинг на аудиторию, стратегии ценообразования и коэффициенты конверсии.

Примеры

  • Кредитный скоринг в реальном времени. Мгновенное обновление кредитных рейтингов отдельных лиц позволяет финансовым учреждениям немедленно решать, предоставлять ли клиенту кредит или нет.
  • Финансовая торговля. Аналитика больших данных в реальном времени используется для поддержки принятия решений в финансовой торговле. Учреждения используют финансовые базы данных, спутниковые метеостанции и социальные сети для мгновенного информирования о решениях о покупке и продаже.
  • Ориентация на рекламные акции. Компании могут использовать аналитику в реальном времени для предоставления рекламных акций и поощрений покупателям, пока они находятся в магазине в окружении товаров, чтобы увеличить шансы на продажу.
  • Медицинские услуги. Аналитика в реальном времени используется в носимых устройствах, таких как умные часы, и уже доказала, что спасает жизни благодаря возможности отслеживать статистику, например частоту сердечных сокращений, в режиме реального времени.
  • Экстренные и гуманитарные услуги. Прикрепляя аналитические механизмы реального времени к периферийным устройствам, таким как дроны, специалисты по реагированию на инциденты могут комбинировать мощную информацию, включая данные о дорожном движении, погоде и геопространственные данные, чтобы принимать более информированные и эффективные решения, которые могут улучшить их способность реагировать на чрезвычайные ситуации и другие события.

Будущее
Будущее фармацевтического маркетинга и продаж во многом зависит от использования аналитики в реальном времени. Ожидается, что все больше фармацевтических компаний начнут использовать новейшие технологии и внедрять аналитику в реальном времени вместо того, чтобы полагаться на традиционные методы для более глубокого понимания поведения клиентов и рынка. Это может снизить затраты за счет точных прогнозов, а также увеличить продажи и прибыль за счет оптимизации маркетинга.

Высшее образование также меняется с использованием аналитики в реальном времени. Организации могут начать маркетинг для потенциальных студентов, которые лучше всего подходят для их учебного заведения, исходя из таких факторов, как результаты тестов, академические показатели и финансовое положение. Прогностическая аналитика в режиме реального времени может помочь образовательным организациям оценить вероятность того, что студент закончит учебу и использует свою степень для получения оплачиваемой работы, а также спрогнозировать долговую нагрузку и доходы класса после окончания учебы.

К сожалению, постоянно увеличивающееся количество машин и технических устройств в мире и растущий объем информации, которую они собирают, все труднее и труднее усложняют получение ценной информации из данных. Одним из решений этой проблемы является Elastic Stack с открытым исходным кодом; набор продуктов, который централизует, хранит, анализирует и отображает любые требуемые журналы и машинные данные в режиме реального времени. Считается, что за открытым исходным кодом будущее компьютерных программ, особенно в областях, основанных на данных, таких как бизнес-аналитика.

This has been a guide to real-time analytics. Here we have discussed the basic concept, 4 Ways to Harness the power of real-time analytics along with advantages and disadvantages. You may also have a look at the following articles to learn more –

  1. Amazing Guide On Better Sales Development
  2. 7 Tips & Tricks to Motivate Employees to Come on Time
  3. Data Science Lifecycle
  4. Data Collection Tools
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector