初期のSFは次のようなものを示していますが、 『バック・ロジャース』 (1939) そして「ザ・フライ」（1950年）はテレポーテーション技術を描いたものでした。 スタートレックのトランスポータールーム これにより、リアルタイムの生命体が古典的な SF の比喩に移りました。リアルタイムの物質転送を可能にする技術はまだ構築されていませんが、現代科学は、光より速い速度であらゆる距離を越えて情報転送を容易にする重ね合わせや量子テレポーテーションなどの概念を追求しています。ありがとう、アルバート・アインシュタイン！

こうした将来のテクノロジーの登場を待つ必要はありません。今日のデータ実務者はすでにリアルタイム データ パイプラインを使用して、Web サイトの最適化から事後対応および予測的なフルフィルメントや配信ルーティングに至るまで、幅広いユースケースを実現しています。 iPaaS や ETL サービスを含む最新のデータ フローは、ミリ秒単位のレイテンシーを実現し、有用なデータをほぼ瞬時にダウンストリーム アプリに移動できます。生成 AI の出現により、予測ソフトウェア アプリケーションと分析におけるリアルタイム データの使用と価値が大幅に増加しています。

バッチ処理からストリーミングへ

データのバッチ処理は確立されたパラダイムであり、パンチカード コンピューティングに遡るストレージと処理能力の実際的な制限の関数です。の出現により、 クラウドコンピューティング、バッチからリアルタイムまたは「インストリーム」処理への移行は実用的であり、手頃な価格ですらあります。データ ストリーミングは現在、新しいビジネス機能を推進し、競争上の優位性の源となっています。リアルタイムのデータ ストリーミングにより、企業は意思決定とアクションを、分、時間、日ではなく数秒で最適化できます。

バッチからリアルタイムのストリーミング データ転送への移行は、以前は運用 (例: 支払い処理) および分析 (例: BI ダッシュボード) 作業を提供していた、異種で潜在的に冗長なデータ フローを統合するのに役立ちます。小売業界では、リアルタイム データのアプリケーションは、買い物客の行動に即座に対応することから、運用上の例外が発生したときにフラグを立てて解決することまで多岐にわたります。 

実用化への取り組み

以下に、顧客直接 (DTC) およびオムニチャネル ブランドが現在実際にどのようにリアルタイム データ ストリーミングを使用しているかを示す例をいくつか示します。

• リアルタイムの在庫管理: 小売業者は在庫レベルをリアルタイムで追跡し、在庫が特定のしきい値に達したときに自動再注文をトリガーできるため、在庫切れや過剰在庫を回避できます。

• リアルタイムの注文ルーティング: ブランドは、リアルタイム データを使用して注文履行ライフサイクルを追跡し、製品をどこでどのようにピッキング、梱包、配送、配送するかを決定して、玄関までの時間と履行コストを最適化できます。

• パーソナライズされたマーケティング: 顧客の行動をリアルタイムで分析することで、小売業者は個々の顧客を対象としたパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを作成できます。

• 不正行為と損失の検出: e コマースおよび POS プラットフォームは、リアルタイムのデータ分析を使用して不正取引を特定して防止し、経済的損失や評判の低下のリスクを軽減できます。

• 動的な価格設定: 小売業者はリアルタイム データを使用して、需要と供給、競争、その他の市場要因に基づいて価格を動的に調整し、収益と利益を最適化できます。

• 顧客サポート： 小売業者はリアルタイム データを使用して、顧客に個別のサポートを提供し、関連する推奨事項を提供したり、質問や懸念事項に答えたりすることができます。

• サプライチェーンの最適化： 小売業者はリアルタイム データを使用してサプライ チェーンの運用を最適化し、納期を短縮し、コストを削減できます。

• ソーシャル メディアの監視: 小売業者はリアルタイム データを使用してソーシャル メディア チャネルで自社のブランドや製品への言及を監視し、顧客のフィードバックや懸念に迅速に対応できます。

• 店舗レイアウトの最適化: 小売業者はリアルタイム データを使用して実店舗での顧客の行動を分析し、店舗レイアウト、商品配置、人員配置レベルを最適化し、効率と売上を最大化できます。

• 予知保全： 小売業者はリアルタイム データを使用して機器の故障を特定して防止し、ダウンタイムとメンテナンス コストを削減できます。

小売業におけるリアルタイム データ ストリーミングの主な利点

データをストリーミングして上記のようなユースケースに対応すると、小売ブランドに重要な利点をもたらすことができます。リアルタイム データパイプライン 組織が変化するビジネス ニーズや市場状況に迅速に対応し、より機敏で競争力のあるブランドを構築できるようにします。ストリーミング データ パイプラインはリアルタイムの洞察を提供し、より迅速かつ正確な意思決定を可能にします。リアルタイム データ処理により、データが生成されるとすぐに処理されて分析に利用できるようになり、処理時間と遅延が削減されます。リアルタイム処理により、組織はデータ処理ワークフローを合理化および自動化し、手作業を削減し、業務効率を向上させることができます。そしておそらく最も重要なことは、顧客の行動や好みに関するリアルタイムの洞察により、組織がよりパーソナライズされた関連性の高いエクスペリエンスを提供できるようになり、顧客の満足度とロイヤルティが向上することです。

データ エンジニアリングおよび分析チームにとって、リアルタイム データ処理により、データ エラーの迅速な特定と修正が可能になり、分析に使用されるデータの精度が向上します。リアルタイムのデータ処理により、クリーンで検証されたデータのみが分析に利用可能になります。

これらの利点は、組織がより迅速かつ正確にデータを処理および分析し、変化するビジネス ニーズにより効果的に対応できるため、分析およびビジネス インテリジェンスのユースケースに直接当てはまります。

IT 投資収益率の最適化

リアルタイム データ機能を追求する組織にとって注目に値する主なリスクはコストです。データをバッチ処理ではなくストリーミングすることで、追加のストレージやコンピューティング費用が発生することはありませんが、ストリーミング データ パイプラインと分析モデルのコストを最適化するためのエンジニアリングの負担が大きくなる可能性があります。特にストレージとコンピューティングが Snowflake や Google BigQuery などのクラウド データ ウェアハウス内に集中している場合、クラウド コンピューティングのコストが高騰する可能性があります。 

データ パイプラインの早い段階でストリーミング データのロギング、セマンティック カタログ化、マッピングに対処することは、データの具体化、モデル化、オーケストレーションの際に、下流での分析費用を削減するのに役立ちます。

リアルタイム データの使用を開始する

組織はどのようにしてリアルタイム データ ストリーミングを導入するのでしょうか?最新のクラウド サービスや小売データ プラットフォームの多くは、ストリーミング データの転送と処理をすでにサポートしています。現在使用しているソフトウェアおよびクラウド サービス プロバイダーに問い合わせて、ストリーミング データ転送をサポートしているかどうかを確認してください。

私たちが自分のものや自分自身をどこからでもどこへでも瞬時に移動できるようになったら、人生がどのようなものになるか想像してみてください。人類に何が可能になるかというビジョンを前進させてくれたジーン・ロッデンベリーのような未来学者やアルバート・アインシュタインのような科学者に感謝したいと思います。 

私たちが最終的に実用的なトランスポーターを発明するか、量子コンピューティングが商用化される未来のスターデイまで、リアルタイム データ ストリーミングを適用して、今日の小売ビジネスに不当な優位性を生み出すことができます。

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