Mentre la prima fantascienza mostra come “Buck Rogers” (1939) e “The Fly” (1950) descriveva la tecnologia del teletrasporto, lo era La stanza del teletrasporto di Star Trek che ha reso il trasferimento della materia vivente in tempo reale un classico cliché della fantascienza. Sebbene non abbiamo ancora costruito una tecnologia che consenta il trasferimento di materia in tempo reale, la scienza moderna sta perseguendo concetti come la sovrapposizione e il teletrasporto quantistico per facilitare il trasferimento di informazioni su qualsiasi distanza a velocità più veloci della luce. Grazie, Albert Einstein!

Non c’è bisogno di aspettare l’arrivo di queste tecnologie future. Oggi i professionisti dei dati utilizzano già pipeline di dati in tempo reale per abilitare un'ampia gamma di casi d'uso che vanno dall'ottimizzazione del sito web all'adempimento reattivo e predittivo e al routing della consegna. I moderni flussi di dati, inclusi i servizi iPaaS ed ETL, possono raggiungere latenze di millisecondi, spostando i dati utili nelle app downstream quasi istantaneamente. L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa sta aumentando enormemente gli usi e il valore dei dati in tempo reale per applicazioni software predittive e analisi.

Dall'elaborazione batch allo streaming

L’elaborazione batch dei dati è il paradigma consolidato, una funzione dei limiti pratici sulla potenza di archiviazione e di elaborazione risalenti all’informatica con le schede perforate. Con l'avvento di il cloud computing, il passaggio dall'elaborazione batch a quella in tempo reale o “in-stream” è diventato pratico e persino conveniente. Lo streaming dei dati è oggi un motore di nuove capacità aziendali e una fonte di vantaggio competitivo. Lo streaming di dati in tempo reale può consentire alle aziende di ottimizzare decisioni e azioni in pochi secondi anziché in minuti, ore o giorni.

Il passaggio dal trasferimento dati in batch al trasferimento dati in streaming in tempo reale può servire a unificare flussi di dati disparati e potenzialmente ridondanti che in precedenza servivano al lavoro operativo (ad esempio, elaborazione dei pagamenti) e analitico (ad esempio, dashboard BI). Nel settore della vendita al dettaglio, le applicazioni per i dati in tempo reale spaziano dalla risposta istantanea al comportamento degli acquirenti alla segnalazione e alla risoluzione delle eccezioni operative non appena si verificano. 

Arrivare alle applicazioni pratiche

Ecco alcuni esempi di come i marchi direct-to-customer (DTC) e omnicanale utilizzano nella pratica oggi lo streaming di dati in tempo reale:

• Gestione dell'inventario in tempo reale: I rivenditori possono monitorare i livelli di inventario in tempo reale e attivare riordini automatizzati quando l'inventario raggiunge una determinata soglia, contribuendo a evitare rotture di stock e scorte eccessive.

• Instradamento degli ordini in tempo reale: I marchi possono utilizzare dati in tempo reale per tenere traccia del ciclo di vita dell'evasione degli ordini, determinando dove e come il prodotto deve essere prelevato, imballato, instradato e consegnato per ottimizzare i tempi di consegna e i costi di evasione.

• Marketing personalizzato: Analizzando il comportamento dei clienti in tempo reale, i rivenditori possono creare campagne di marketing personalizzate mirate ai singoli clienti.

• Rilevamento di frodi e perdite: Le piattaforme di e-commerce e POS possono utilizzare l'analisi dei dati in tempo reale per identificare e prevenire transazioni fraudolente, riducendo il rischio di perdite finanziarie e danni alla reputazione.

• Prezzi dinamici: I rivenditori possono utilizzare dati in tempo reale per adattare dinamicamente i prezzi in base alla domanda e all'offerta, alla concorrenza e ad altri fattori di mercato, ottimizzando entrate e profitti.

• Servizio Clienti: I rivenditori possono utilizzare dati in tempo reale per fornire supporto personalizzato ai clienti, offrendo consigli pertinenti e rispondendo a domande o dubbi.

• Ottimizzazione della catena di fornitura: I rivenditori possono utilizzare dati in tempo reale per ottimizzare le operazioni della catena di fornitura, migliorando i tempi di consegna e riducendo i costi.

• Monitoraggio dei social media: I rivenditori possono utilizzare dati in tempo reale per monitorare i canali dei social media per le menzioni del loro marchio o dei loro prodotti, rispondendo rapidamente al feedback e alle preoccupazioni dei clienti.

• Ottimizzazione del layout del negozio: I rivenditori possono utilizzare dati in tempo reale per analizzare il comportamento dei clienti nei negozi fisici, ottimizzando il layout del negozio, il posizionamento dei prodotti e i livelli di personale per la massima efficienza e vendite.

• Manutenzione predittiva: I rivenditori possono utilizzare dati in tempo reale per identificare e prevenire guasti alle apparecchiature, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione.

Principali vantaggi dello streaming di dati in tempo reale nel commercio al dettaglio

Lo streaming di dati per affrontare casi d'uso come quelli sopra descritti può offrire vantaggi chiave per il tuo marchio di vendita al dettaglio. Tempo reale pipeline di dati consentire alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze aziendali e alle condizioni di mercato, creando un marchio più agile e competitivo. Le pipeline di dati in streaming forniscono approfondimenti in tempo reale, consentendo un processo decisionale più rapido e accurato. L'elaborazione dei dati in tempo reale garantisce che i dati vengano elaborati e resi disponibili per l'analisi non appena vengono generati, riducendo i tempi di elaborazione e la latenza. L'elaborazione in tempo reale consente alle organizzazioni di semplificare e automatizzare i flussi di lavoro di elaborazione dei dati, riducendo lo sforzo manuale e migliorando l'efficienza operativa. E, cosa forse più importante, le informazioni in tempo reale sul comportamento e sulle preferenze dei clienti consentono alle organizzazioni di offrire esperienze più personalizzate e pertinenti, aumentando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

Per i team di ingegneria e analisi dei dati, l'elaborazione dei dati in tempo reale può consentire una più rapida identificazione e correzione degli errori dei dati, garantendo una maggiore accuratezza dei dati utilizzati per l'analisi. L'elaborazione dei dati in tempo reale garantisce che siano disponibili per l'analisi solo dati puliti e convalidati.

Questi vantaggi si applicano direttamente ai casi d’uso di analisi e business intelligence, poiché consentono alle organizzazioni di elaborare e analizzare i dati in modo più rapido e accurato e di rispondere in modo più efficace alle mutevoli esigenze aziendali.

Ottimizzazione del ritorno sull'investimento IT

Un rischio chiave degno di nota per le organizzazioni che perseguono funzionalità di dati in tempo reale è il costo. Lo streaming dei dati anziché l'elaborazione batch potrebbe non generare spese di archiviazione o di elaborazione aggiuntive, ma l'onere tecnico per ottimizzare i costi delle pipeline di dati in streaming e dei modelli analitici può essere significativo. I costi del cloud computing possono aumentare vertiginosamente, soprattutto quando l’archiviazione e l’elaborazione sono concentrati all’interno di data warehouse sul cloud come Snowflake o Google BigQuery. 

Affrontare la registrazione, la catalogazione semantica e la mappatura dei dati in streaming nelle prime fasi della pipeline dei dati può aiutare a ridurre le spese analitiche a valle quando arriva il momento di materializzare, modellare e orchestrare i dati.

Iniziare con i dati in tempo reale

In che modo un'organizzazione adotta lo streaming di dati in tempo reale? Molti moderni servizi cloud e piattaforme dati per la vendita al dettaglio supportano già il trasferimento e l’elaborazione dei dati in streaming. Puoi verificare con i tuoi attuali fornitori di software e servizi cloud per confermare che supportano il trasferimento di dati in streaming.

Immagina come sarà la vita quando potremo spostare istantaneamente le nostre cose e noi stessi da qualsiasi luogo a qualsiasi altro istantaneamente! Possiamo ringraziare futuristi come Gene Roddenberry e scienziati come Albert Einstein per aver portato avanti la nostra visione di ciò che è possibile per l'umanità. 

Fino a quella data stellare futura – quando finalmente inventeremo un trasportatore funzionante o l’informatica quantistica diventerà una realtà commerciale – puoi applicare lo streaming di dati in tempo reale per creare un vantaggio ingiusto per la tua attività di vendita al dettaglio oggi.

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/