Embora os primeiros programas de ficção científica como “Buck Rogers” (1939) e “The Fly” (1950) representava a tecnologia de teletransporte, era Sala de transporte de Star Trek que fez da transferência de matéria viva em tempo real um tropo clássico da ficção científica. Embora ainda não tenhamos construído tecnologia que permita a transferência de matéria em tempo real, a ciência moderna está a perseguir conceitos como a superposição e o teletransporte quântico para facilitar a transferência de informação através de qualquer distância a velocidades superiores à da luz. Obrigado, Albert Einstein!

Não há necessidade de esperar que essas tecnologias futuras cheguem. Os profissionais de dados hoje já estão usando pipelines de dados em tempo real para permitir um amplo conjunto de casos de uso, desde a otimização de sites até o atendimento reativo e preditivo e o roteamento de entrega. Os fluxos de dados modernos, incluindo serviços iPaaS e ETL, podem atingir latências de milissegundos, movendo dados úteis para aplicativos downstream quase instantaneamente. O advento da IA ​​generativa está aumentando enormemente os usos e o valor dos dados em tempo real para aplicações de software preditivas e análises.

Do processamento em lote ao streaming

O processamento em lote de dados é o paradigma estabelecido – uma função dos limites práticos de armazenamento e poder de processamento que remontam à computação com cartões perfurados. Com o advento de computação em nuvem, passar do processamento em lote para o processamento em tempo real ou “in-stream” tornou-se prático e até acessível. O streaming de dados é agora um impulsionador de novas capacidades empresariais e uma fonte de vantagem competitiva. O streaming de dados em tempo real pode permitir que as empresas otimizem decisões e ações em segundos, em vez de minutos, horas ou dias.

A mudança da transferência de dados em lote para streaming em tempo real pode servir para unificar fluxos de dados díspares e potencialmente redundantes que anteriormente atendiam ao trabalho operacional (por exemplo, processamento de pagamentos) e analítico (por exemplo, painel de BI). No setor de varejo, as aplicações para dados em tempo real variam desde a resposta instantânea ao comportamento do cliente até a sinalização e resolução de exceções operacionais à medida que ocorrem. 

Chegando às aplicações práticas

Aqui estão alguns exemplos de como marcas diretas ao cliente (DTC) e omnicanal estão usando streaming de dados em tempo real na prática hoje:

• Gerenciamento de estoque em tempo real: Os varejistas podem acompanhar os níveis de estoque em tempo real e acionar novos pedidos automatizados quando o estoque atingir um determinado limite, ajudando a evitar rupturas e excesso de estoque.

• Roteamento de pedidos em tempo real: As marcas podem usar dados em tempo real para rastrear os ciclos de vida de atendimento de pedidos, determinando onde e como o produto deve ser selecionado, embalado, encaminhado e entregue para otimizar o tempo até a porta e os custos de atendimento.

• Marketing personalizado: Ao analisar o comportamento do cliente em tempo real, os varejistas podem criar campanhas de marketing personalizadas direcionadas a clientes individuais.

• Detecção de fraude e perda: As plataformas de comércio eletrônico e POS podem usar análise de dados em tempo real para identificar e prevenir transações fraudulentas, reduzindo o risco de perdas financeiras e danos à reputação.

• Precificação dinâmica: Os varejistas podem usar dados em tempo real para ajustar dinamicamente os preços com base na oferta e na demanda, na concorrência e em outros fatores de mercado, otimizando receitas e lucros.

• Suporte ao cliente: Os varejistas podem usar dados em tempo real para fornecer suporte personalizado aos clientes, oferecendo recomendações relevantes e respondendo a perguntas ou preocupações.

• Otimização da cadeia de suprimentos: Os retalhistas podem utilizar dados em tempo real para otimizar as operações da sua cadeia de abastecimento, melhorando os prazos de entrega e reduzindo custos.

• Monitoramento de redes sociais: Os varejistas podem usar dados em tempo real para monitorar os canais de mídia social em busca de menções à sua marca ou produtos, respondendo rapidamente aos comentários e preocupações dos clientes.

• Otimização do layout da loja: Os varejistas podem usar dados em tempo real para analisar o comportamento do cliente nas lojas físicas, otimizando o layout da loja, a colocação dos produtos e os níveis de pessoal para obter máxima eficiência e vendas.

• Manutenção preditiva: Os varejistas podem usar dados em tempo real para identificar e prevenir falhas de equipamentos, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de manutenção.

Principais benefícios do streaming de dados em tempo real no varejo

O streaming de dados para atender a casos de uso como os descritos acima pode oferecer vantagens importantes para sua marca de varejo. Tempo real pipelines de dados permitem que as organizações respondam rapidamente às mudanças nas necessidades de negócios e nas condições do mercado, criando uma marca mais ágil e competitiva. Os pipelines de dados de streaming fornecem insights em tempo real, permitindo tomadas de decisão mais rápidas e precisas. O processamento de dados em tempo real garante que os dados sejam processados ​​e disponibilizados para análise assim que são gerados, reduzindo o tempo de processamento e a latência. O processamento em tempo real permite que as organizações simplifiquem e automatizem os fluxos de trabalho de processamento de dados, reduzindo o esforço manual e melhorando a eficiência operacional. E, talvez o mais importante, os insights em tempo real sobre o comportamento e as preferências do cliente permitem que as organizações ofereçam experiências mais personalizadas e relevantes, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente.

Para equipes de engenharia e análise de dados, o processamento de dados em tempo real pode permitir identificação e correção mais rápidas de erros de dados, garantindo maior precisão dos dados usados ​​para análise. O processamento de dados em tempo real garante que apenas dados limpos e validados estejam disponíveis para análise.

Essas vantagens se aplicam diretamente aos casos de uso de análise e business intelligence, pois permitem que as organizações processem e analisem dados com mais rapidez e precisão e respondam com mais eficácia às mudanças nas necessidades de negócios.

Otimizando o retorno do investimento em TI

Um risco importante que vale a pena observar para as organizações que buscam capacidade de dados em tempo real é o custo. O streaming de dados, em vez do processamento em lote, pode não gerar armazenamento adicional ou despesas de computação, mas a carga de engenharia para otimizar os custos dos pipelines de dados de streaming e dos modelos analíticos pode ser significativa. Os custos da computação em nuvem podem aumentar, especialmente quando o armazenamento e a computação estão concentrados em data warehouses em nuvem, como Snowflake ou Google BigQuery. 

Abordar o registro, a catalogação semântica e o mapeamento de dados de streaming no início do pipeline de dados pode ajudar a reduzir as despesas analíticas posteriores quando chegar a hora de materializar, modelar e orquestrar os dados.

Introdução aos dados em tempo real

Como uma organização adota o streaming de dados em tempo real? Muitos serviços modernos de nuvem e plataformas de dados de varejo já suportam transferência e processamento de dados por streaming. Você pode verificar com seus provedores de software e serviços de nuvem atuais para confirmar se eles suportam transferência de dados por streaming.

Imagine como será a vida quando pudermos mover instantaneamente nossas coisas e a nós mesmos de qualquer lugar para qualquer outro instantaneamente! Podemos agradecer a futuristas como Gene Roddenberry e a cientistas como Albert Einstein por promoverem a nossa visão do que é possível para a humanidade. 

Até esse futuro estelar – quando finalmente inventarmos um transportador funcional ou a computação quântica se tornar uma realidade comercial – você poderá aplicar o streaming de dados em tempo real para criar uma vantagem injusta para o seu negócio de varejo hoje.

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