Terwijl vroege sciencefiction laat zien dat “Buck Rogers” (1939) en “The Fly” (1950) beeldde teleportatietechnologie af, dat was het wel De transportkamer van Star Trek waardoor de real-time overdracht van levende materie een klassieke sciencefictiontrope werd. Hoewel we nog geen technologie hebben gebouwd die real-time materieoverdracht mogelijk maakt, streeft de moderne wetenschap naar concepten als superpositie en kwantumteleportatie om informatieoverdracht over elke afstand met snelheden hoger dan het licht te vergemakkelijken. Bedankt, Albert Einstein!

U hoeft niet te wachten tot deze toekomstige technologieën er zijn. Dataprofessionals maken tegenwoordig al gebruik van realtime datapipelines om een ​​breed scala aan gebruiksscenario's mogelijk te maken, variërend van website-optimalisatie tot reactieve en voorspellende fulfilment- en leveringsroutering. Moderne gegevensstromen, waaronder iPaaS- en ETL-services, kunnen latenties van milliseconden bereiken, waardoor nuttige gegevens vrijwel onmiddellijk naar downstream-apps worden verplaatst. De komst van generatieve AI zorgt voor een enorme toename van het gebruik en de waarde van realtime gegevens voor voorspellende softwaretoepassingen en analyses.

Van batchverwerking tot streaming

Batchverwerking van gegevens is het gevestigde paradigma – een functie van praktische beperkingen aan opslag en verwerkingskracht die teruggaan tot het computergebruik met ponskaarten. Met de komst van cloud computingis de overstap van batch- naar realtime- of ‘in-stream’-verwerking praktisch en zelfs betaalbaar geworden. Datastreaming is nu een motor voor nieuwe zakelijke mogelijkheden en een bron van concurrentievoordeel. Met realtime gegevensstreaming kunnen bedrijven beslissingen en acties binnen enkele seconden optimaliseren in plaats van minuten, uren of dagen.

De verschuiving van batch- naar realtime streaming-gegevensoverdracht kan dienen om ongelijksoortige en potentieel redundante gegevensstromen te verenigen die voorheen voor operationeel (bijvoorbeeld betalingsverwerking) en analytisch (bijvoorbeeld BI-dashboard) werk dienden. In de detailhandel variëren toepassingen voor realtime gegevens van het direct reageren op winkelgedrag tot het signaleren en oplossen van operationele uitzonderingen zodra deze zich voordoen. 

Praktische toepassingen leren kennen

Hier zijn een paar voorbeelden van hoe direct-to-customer (DTC) en omnichannel-merken real-time datastreaming vandaag de dag in de praktijk gebruiken:

• Realtime voorraadbeheer: Detailhandelaren kunnen de voorraadniveaus in realtime volgen en automatisch nabestellingen activeren wanneer de voorraad een bepaalde drempel bereikt, waardoor voorraadtekorten en overbevoorrading worden voorkomen.

• Realtime orderroutering: Merken kunnen realtime gegevens gebruiken om de levenscycli van orderafhandeling bij te houden en te bepalen waar en hoe producten moeten worden verzameld, verpakt, gerouteerd en afgeleverd om de tijd tot aan de deur en de afhandelingskosten te optimaliseren.

• Gepersonaliseerde marketing: Door het gedrag van klanten in realtime te analyseren, kunnen retailers gepersonaliseerde marketingcampagnes creëren die gericht zijn op individuele klanten.

• Fraude- en verliesdetectie: E-commerce- en POS-platforms kunnen realtime data-analyse gebruiken om frauduleuze transacties te identificeren en te voorkomen, waardoor het risico op financiële verliezen en reputatieschade wordt verminderd.

• Dynamisch prijzen: Detailhandelaren kunnen realtime gegevens gebruiken om prijzen dynamisch aan te passen op basis van vraag en aanbod, concurrentie en andere marktfactoren, waardoor de omzet en winst worden geoptimaliseerd.

• Klantenondersteuning: Retailers kunnen realtime gegevens gebruiken om klanten gepersonaliseerde ondersteuning te bieden, relevante aanbevelingen te doen en vragen of zorgen te beantwoorden.

• Supply chain optimalisatie: Retailers kunnen realtime gegevens gebruiken om hun supply chain-activiteiten te optimaliseren, de levertijden te verbeteren en de kosten te verlagen.

• Monitoring van sociale media: Retailers kunnen realtime gegevens gebruiken om sociale mediakanalen te monitoren op vermeldingen van hun merk of producten, en snel te reageren op feedback en zorgen van klanten.

• Optimalisatie van de winkelindeling: Detailhandelaren kunnen realtime gegevens gebruiken om het gedrag van klanten in fysieke winkels te analyseren, waardoor de winkelindeling, productplaatsing en personeelsbezetting worden geoptimaliseerd voor maximale efficiëntie en verkoop.

• Voorspellend onderhoud: Detailhandelaren kunnen realtime gegevens gebruiken om apparatuurstoringen te identificeren en te voorkomen, waardoor uitvaltijd en onderhoudskosten worden verminderd.

Belangrijkste voordelen van realtime gegevensstreaming in de detailhandel

Het streamen van gegevens om gebruiksscenario's zoals hierboven beschreven aan te pakken, kan belangrijke voordelen voor uw retailmerk opleveren. Echte tijd gegevenspijplijnen stellen organisaties in staat snel te reageren op veranderende zakelijke behoeften en marktomstandigheden, waardoor een wendbaarder en competitiever merk ontstaat. Streamingdatapijplijnen bieden realtime inzichten, waardoor snellere en nauwkeurigere besluitvorming mogelijk is. Realtime gegevensverwerking zorgt ervoor dat gegevens worden verwerkt en beschikbaar worden gemaakt voor analyse zodra deze worden gegenereerd, waardoor de verwerkingstijd en latentie worden verminderd. Met realtime verwerking kunnen organisaties de workflows voor gegevensverwerking stroomlijnen en automatiseren, waardoor handmatige inspanningen worden verminderd en de operationele efficiëntie wordt verbeterd. En misschien wel het allerbelangrijkste: realtime inzichten in het gedrag en de voorkeuren van klanten stellen organisaties in staat om meer gepersonaliseerde en relevante ervaringen te bieden, waardoor de klanttevredenheid en loyaliteit toenemen.

Voor data-engineering- en analyseteams kan realtime gegevensverwerking een snellere identificatie en correctie van gegevensfouten mogelijk maken, waardoor een grotere nauwkeurigheid wordt gegarandeerd van de gegevens die voor analyse worden gebruikt. Realtime gegevensverwerking zorgt ervoor dat alleen schone, gevalideerde gegevens beschikbaar zijn voor analyse.

Deze voordelen zijn rechtstreeks van toepassing op gebruiksscenario's op het gebied van analytics en business intelligence, omdat ze organisaties in staat stellen gegevens sneller en nauwkeuriger te verwerken en analyseren en effectiever te reageren op veranderende zakelijke behoeften.

Optimaliseren voor IT Return on Investment

Een belangrijk risico dat het vermelden waard is voor organisaties die real-time datamogelijkheden nastreven, zijn de kosten. Het streamen van gegevens in plaats van batchverwerking leidt mogelijk niet tot extra opslag- of computerkosten, maar de technische lasten voor het optimaliseren van de kosten van streaminggegevenspijplijnen en analytische modellen kunnen aanzienlijk zijn. De kosten voor cloud computing kunnen stijgen, vooral wanneer opslag en rekenkracht geconcentreerd zijn in clouddatawarehouses zoals Snowflake of Google BigQuery. 

Het aanpakken van loggen en semantische catalogisering en het in kaart brengen van streaminggegevens vroeg in de datapijplijn kan helpen de analytische kosten stroomafwaarts te verminderen als het tijd is om gegevens te materialiseren, modelleren en orkestreren.

Aan de slag met realtime gegevens

Hoe maakt een organisatie gebruik van realtime datastreaming? Veel moderne clouddiensten en retaildataplatforms ondersteunen al streaminggegevensoverdracht en -verwerking. U kunt bij uw huidige software- en cloudserviceproviders navragen of zij streaming-gegevensoverdracht ondersteunen.

Stel je voor hoe het leven eruit zal zien als we onze spullen en onszelf onmiddellijk van waar dan ook naar ergens anders kunnen verplaatsen! We kunnen futuristen als Gene Roddenberry en wetenschappers als Albert Einstein bedanken voor het bevorderen van onze visie op wat mogelijk is voor de mensheid. 

Tot die toekomstige sterrendatum – wanneer we eindelijk een werkende transporter uitvinden of quantum computing een commerciële realiteit wordt – kunt u real-time datastreaming toepassen om vandaag de dag een oneerlijk voordeel voor uw detailhandel te creëren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/