Alors que les premières émissions de science-fiction comme "Buck Rogers" (1939) et "The Fly" (1950) dépeint la technologie de téléportation, c'était La salle de téléportation de Star Trek qui a fait du transfert de matière vivante en temps réel un trope classique de science-fiction. Bien que nous n'ayons pas encore construit de technologie permettant le transfert de matière en temps réel, la science moderne poursuit des concepts tels que la superposition et la téléportation quantique pour faciliter le transfert d'informations sur n'importe quelle distance à des vitesses plus rapides que la lumière. Merci Albert Einstein !

Inutile d’attendre l’arrivée de ces futures technologies. Aujourd'hui, les praticiens des données utilisent déjà des pipelines de données en temps réel pour permettre un large éventail de cas d'utilisation allant de l'optimisation de sites Web à l'exécution et au routage de livraison réactifs et prédictifs. Les flux de données modernes, notamment les services iPaaS et ETL, peuvent atteindre des latences de l'ordre de quelques millisecondes, déplaçant presque instantanément les données utiles vers les applications en aval. L’avènement de l’IA générative augmente considérablement les utilisations et la valeur des données en temps réel pour les applications logicielles prédictives et l’analyse.

Du traitement par lots au streaming

Le traitement par lots des données est le paradigme établi – en fonction des limites pratiques de stockage et de puissance de traitement qui remontent à l’informatique par carte perforée. Avec l'avènement de le cloud computing, passer du traitement par lots au traitement en temps réel ou « in-stream » est devenu pratique et même abordable. Le streaming de données est désormais un moteur de nouvelles capacités commerciales et une source d’avantage concurrentiel. Le streaming de données en temps réel peut permettre aux entreprises d'optimiser leurs décisions et leurs actions en quelques secondes plutôt qu'en quelques minutes, heures ou jours.

Le passage du transfert de données par lots au transfert de données en continu en temps réel peut servir à unifier des flux de données disparates et potentiellement redondants qui servaient auparavant au travail opérationnel (par exemple, traitement des paiements) et analytique (par exemple, tableau de bord BI). Dans le secteur de la vente au détail, les applications pour les données en temps réel vont de la réponse instantanée au comportement des acheteurs au signalement et à la résolution des exceptions opérationnelles au fur et à mesure qu'elles se produisent. 

Accéder aux applications pratiques

Voici quelques exemples de la manière dont les marques de vente directe au client (DTC) et omnicanal utilisent aujourd'hui dans la pratique le streaming de données en temps réel :

• Gestion des stocks en temps réel : Les détaillants peuvent suivre les niveaux de stock en temps réel et déclencher des réapprovisionnements automatisés lorsque le stock atteint un certain seuil, contribuant ainsi à éviter les ruptures de stock et les surstocks.

• Acheminement des commandes en temps réel : Les marques peuvent utiliser des données en temps réel pour suivre les cycles de vie d'exécution des commandes, en déterminant où et comment les produits doivent être prélevés, emballés, acheminés et livrés afin d'optimiser les délais de livraison et les coûts d'exécution.

• Commercialisation personnalisée : En analysant le comportement des clients en temps réel, les détaillants peuvent créer des campagnes marketing personnalisées ciblées sur des clients individuels.

• Détection de fraude et de perte : Les plateformes de commerce électronique et de point de vente peuvent utiliser l'analyse des données en temps réel pour identifier et prévenir les transactions frauduleuses, réduisant ainsi le risque de pertes financières et d'atteinte à la réputation.

• Tarification dynamique: Les détaillants peuvent utiliser des données en temps réel pour ajuster dynamiquement les prix en fonction de l'offre et de la demande, de la concurrence et d'autres facteurs du marché, optimisant ainsi leurs revenus et leurs bénéfices.

• Service client: Les détaillants peuvent utiliser des données en temps réel pour fournir une assistance personnalisée aux clients, en proposant des recommandations pertinentes et en répondant à leurs questions ou préoccupations.

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : Les détaillants peuvent utiliser des données en temps réel pour optimiser leurs opérations de chaîne d'approvisionnement, améliorant ainsi les délais de livraison et réduisant les coûts.

• Veille des réseaux sociaux : Les détaillants peuvent utiliser des données en temps réel pour surveiller les réseaux sociaux à la recherche de mentions de leur marque ou de leurs produits, répondant ainsi rapidement aux commentaires et aux préoccupations des clients.

• Optimisation de l'agencement du magasin : Les détaillants peuvent utiliser des données en temps réel pour analyser le comportement des clients dans les magasins physiques, optimisant ainsi l'agencement des magasins, le placement des produits et les niveaux de personnel pour une efficacité et des ventes maximales.

• Maintenance prédictive: Les détaillants peuvent utiliser des données en temps réel pour identifier et prévenir les pannes d'équipement, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts de maintenance.

Principaux avantages du streaming de données en temps réel dans le commerce de détail

Le streaming de données pour répondre à des cas d'utilisation tels que ceux décrits ci-dessus peut offrir des avantages clés pour votre marque de vente au détail. Temps réel pipelines de données permettre aux organisations de répondre rapidement à l’évolution des besoins commerciaux et des conditions du marché, créant ainsi une marque plus agile et compétitive. Les pipelines de données en streaming fournissent des informations en temps réel, permettant une prise de décision plus rapide et plus précise. Le traitement des données en temps réel garantit que les données sont traitées et mises à disposition pour analyse dès qu'elles sont générées, réduisant ainsi le temps de traitement et la latence. Le traitement en temps réel permet aux organisations de rationaliser et d'automatiser les flux de traitement des données, réduisant ainsi les efforts manuels et améliorant l'efficacité opérationnelle. Et peut-être plus important encore, des informations en temps réel sur le comportement et les préférences des clients permettent aux organisations de proposer des expériences plus personnalisées et pertinentes, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Pour les équipes d’ingénierie et d’analyse des données, le traitement des données en temps réel peut permettre une identification et une correction plus rapides des erreurs de données, garantissant ainsi une plus grande précision des données utilisées pour l’analyse. Le traitement des données en temps réel garantit que seules des données propres et validées sont disponibles pour l'analyse.

Ces avantages s'appliquent directement aux cas d'utilisation de l'analyse et de la business intelligence, car ils permettent aux organisations de traiter et d'analyser les données plus rapidement et plus précisément et de répondre plus efficacement aux besoins changeants de l'entreprise.

Optimiser le retour sur investissement informatique

Un risque clé à noter pour les organisations qui recherchent des capacités de données en temps réel est le coût. Le streaming plutôt que le traitement par lots des données peut ne pas générer de dépenses de stockage ou de calcul supplémentaires, mais la charge d'ingénierie liée à l'optimisation des coûts des pipelines de données en streaming et des modèles analytiques peut être importante. Les coûts du cloud computing peuvent exploser, en particulier lorsque le stockage et le calcul sont concentrés dans des entrepôts de données cloud comme Snowflake ou Google BigQuery. 

Aborder la journalisation, le catalogage sémantique et la cartographie des données en streaming dès le début du pipeline de données peut aider à réduire les dépenses analytiques en aval lorsque vient le temps de matérialiser, modéliser et orchestrer les données.

Premiers pas avec les données en temps réel

Comment une organisation adopte-t-elle le streaming de données en temps réel ? De nombreux services cloud modernes et plates-formes de données de vente au détail prennent déjà en charge le transfert et le traitement des données en streaming. Vous pouvez vérifier auprès de vos fournisseurs de logiciels et de services cloud actuels pour confirmer qu'ils prennent en charge le transfert de données en streaming.

Imaginez à quoi ressemblera la vie lorsque nous pourrons déplacer instantanément nos affaires et nous-mêmes de n'importe où vers n'importe où ailleurs instantanément ! Nous pouvons remercier des futuristes comme Gene Roddenberry et des scientifiques comme Albert Einstein d’avoir fait progresser notre vision de ce qui est possible pour l’humanité. 

En attendant cette date stellaire future – lorsque nous inventerons enfin un transporteur fonctionnel ou que l’informatique quantique deviendra une réalité commerciale – vous pouvez appliquer le streaming de données en temps réel pour créer un avantage injuste pour votre entreprise de vente au détail aujourd’hui.

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• La source: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/