Real-time Analytics là gì? có ý nghĩa như thế nào với việc thiết kế phần mềm doanh nghiệp?

MỤC LỤC:
1. Real-time Analytics là gì?
2. Đối tượng sử dụng Real-time Analytics
3. Real-time Analytics có vai trò gì với việc phát triển phần mềm doanh nghiệp?
4. Thử thách lớn nhất của Real-time Analytics là gì?
5. Real-time Analytics trao quyền cho người dùng cuối

Real-time Analytics là gì?

1. Real-time Analytics là gì?

Real-time Analytics (Phân tích thời gian thực) được hiểu đơn giản là phân tích dữ liệu ngay khi dữ liệu đó có sẵn. Nói cách khác, người dùng có được thông tin chi tiết hoặc có thể đưa ra kết luận ngay lập tức/rất nhanh sau đó, gần như ngay lập tức khi dữ liệu đi vào hệ thống của họ.
Real-time Analytics cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh trước nhiều tình huống. Họ có thể nắm bắt cơ hội hoặc ngăn chặn các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Để so sánh, các phân tích theo kiểu hàng loạt có thể mất hàng giờ hoặc thậm chí vài ngày để cho ra kết quả. Do đó, các ứng dụng phân tích hàng loạt thường chỉ mang lại lợi ích sau khi có sự hiểu biết thực tế (các chỉ số tụt hậu).
Thông tin chi tiết từ Real-time Analytics có thể cho phép doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và đảm bảo có được dữ liệu chính xác.

2. Đối tượng sử dụng Real-time Analytics

Ví dụ về Real-time Analytics bao gồm:

• Ghi điểm tín dụng theo thời gian thực, giúp các tổ chức tài chính quyết định ngay lập tức có nên gia hạn tín dụng hay không.
• Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), tối đa hóa sự hài lòng và kết quả kinh doanh trong mỗi lần tương tác với khách hàng.
• Phát hiện gian lận tại các điểm bán hàng.
• Nhắm mục tiêu khách hàng cá nhân trong các cửa hàng bán lẻ với các chương trình khuyến mãi và ưu đãi.

Qua các ví dụ trên, chúng ta có thể thấy được, Real-time Analytics được sử dụng chủ yếu trong các phần mềm doanh nghiệp, hỗ trợ hoạt động kinh doanh, quản lý của các công ty. Real-time Analytics là một ứng dụng hữu ích, nâng cao hiệu suất công việc.

3. Real-time Analytics có vai trò gì với việc phát triển phần mềm doanh nghiệp?

Real-time Analytics đề cập đến việc sử dụng dữ liệu ngay khi đưa vào hệ thống. Trong các phần mềm doanh nghiệp (ERP), đặc biệt là các phần mềm lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp, Real-time Analytics có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng của các quyết định hoạt động và cách các doanh nghiệp áp dụng chúng vào quy trình kinh doanh, quản lý của họ.
Trong thế giới kinh doanh phát triển nhanh ngày nay, các công ty thường phải đối mặt với những hạn chế về thời gian và thời hạn thực hiện dự án. Báo cáo từ Real-time Analytics cung cấp những dữ liệu "tinh" quan trọng để ra quyết định ngay lập tức, cho phép các doanh nghiệp đánh giá và phản hồi dữ liệu ngay khi nó được xử lý. Khả năng này đặc biệt có giá trị trong các tình huống đòi hỏi phải ra quyết định hoặc giao tiếp nhanh chóng, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng.
Bằng cách cung cấp một luồng thông tin liên tục và cập nhật, báo cáo thời gian thực trao quyền cho các doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh - mà không cần phải hy sinh thời gian, chất lượng hoặc hiệu quả.

Vai trò của việc sử dụng Real-time Analytics để phát triển phần mềm

4. Thử thách lớn nhất của Real-time Analytics là gì?

Để thực sự có ích, các ứng dụng Real-time Analytics phải có tính sẵn sàng cao và thời gian phản hồi thấp nhất có thể. Phần mềm cũng phải có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu, lên đến cả terabyte trong khi đưa ra đáp án cho các truy vấn chỉ trong vòng vài giây.
Thời gian thực trực tuyến cũng có nghĩa là Real-time Analytics xử lý các nguồn dữ liệu thay đổi, có thể xuất hiện khi các yếu tố thị trường và kinh doanh thay đổi. Tóm lại, chúng cũng nên xử lý dữ liệu lớn (big data). Phân tích dữ liệu lớn trong thời gian thực đã được sử dụng rất nhiều trong giao dịch tài chính. Thông qua Real-time Analytics, hệ thống sử dụng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu tài chính, mạng xã hội và trạm thời tiết vệ tinh để thông báo ngay lập tức các quyết định mua và bán.

5. Real-time Analytics trao quyền cho người dùng cuối

Các doanh nghiệp đang ngày càng tích hợp các tiến bộ khoa học, kỹ thuật vào sản xuất, kinh doanh. Phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực phải xử lý rất nhiều dữ liệu đa dạng. Các công nghệ khác nhau tồn tại để giúp đáp ứng những nhu cầu này. Một số dựa trên các thiết bị chuyên dụng (hệ thống phần cứng và phần mềm). Những bên khác sử dụng kết hợp chip xử lý/bộ nhớ đặc biệt hoặc phân tích trong cơ sở dữ liệu (cơ sở dữ liệu có các khả năng phân tích được nhúng trong nó).
Tuy nhiên, cũng có thể sử dụng các hệ thống máy tính thông thường và bất kỳ nguồn dữ liệu nào. Ứng dụng Real-time Analytics phải được thiết kế đơn giản để tận dụng toàn bộ sức mạnh của bộ xử lý và bộ nhớ tiêu chuẩn. Điều này làm cho Real-time Analytics có giá cả phải chăng hơn. Khi ứng dụng cũng thân thiện với người dùng, nó trực tiếp đặt sức mạnh của trí tuệ kinh doanh trong thời gian thực vào tay người dùng doanh nghiệp.