В то время как ранние научно-фантастические шоу вроде «Бак Роджерс» (1939) и «Муха» (1950) изображали технологию телепортации. Транспортная комната «Звездного пути» это превратило передачу живой материи в реальном времени в классический научно-фантастический образ. Хотя мы еще не создали технологию, позволяющую передавать материю в реальном времени, современная наука разрабатывает такие концепции, как суперпозиция и квантовая телепортация, чтобы облегчить передачу информации на любое расстояние со скоростью, превышающей скорость света. Спасибо, Альберт Эйнштейн!

Не нужно ждать появления этих технологий будущего. Сегодня специалисты по обработке данных уже используют конвейеры данных в реальном времени, чтобы обеспечить широкий набор вариантов использования, начиная от оптимизации веб-сайтов и заканчивая реактивным и прогнозным выполнением и маршрутизацией доставки. Современные потоки данных, включая службы iPaaS и ETL, могут достигать миллисекундных задержек, практически мгновенно перемещая полезные данные в последующие приложения. Появление генеративного искусственного интеллекта значительно увеличивает использование и ценность данных в реальном времени для прогнозных программных приложений и аналитики.

От пакетной обработки к потоковой передаче

Пакетная обработка данных — это устоявшаяся парадигма — функция практических ограничений на хранение и вычислительную мощность, восходящая к вычислениям с перфокартами. С появлением облачных вычисленийПереход от пакетной обработки к обработке в реальном времени или «поточной» обработке стал практичным и даже доступным. Потоковая передача данных сегодня является движущей силой новых бизнес-возможностей и источником конкурентных преимуществ. Потоковая передача данных в реальном времени может позволить компаниям оптимизировать решения и действия за секунды, а не за минуты, часы или дни.

Переход от пакетной передачи данных к потоковой передаче в реальном времени может служить для унификации разрозненных и потенциально избыточных потоков данных, которые ранее служили оперативной (например, обработка платежей) и аналитической (например, панель BI) работе. В сфере розничной торговли приложения для получения данных в режиме реального времени варьируются от мгновенного реагирования на поведение покупателей до маркировки и разрешения операционных исключений по мере их возникновения. 

Переходим к практическому применению

Вот несколько примеров того, как бренды, ориентированные непосредственно на клиента (DTC) и омниканальные бренды, сегодня на практике используют потоковую передачу данных в реальном времени:

• Управление запасами в режиме реального времени: Розничные продавцы могут отслеживать уровень запасов в режиме реального времени и запускать автоматические повторные заказы, когда запасы достигают определенного порога, помогая избежать дефицита и затоваривания.

• Маршрутизация заказов в реальном времени: Бренды могут использовать данные в реальном времени для отслеживания жизненного цикла выполнения заказов, определяя, где и как продукт следует отбирать, упаковывать, маршрутизировать и доставлять, чтобы оптимизировать время доставки к порогу и затраты на выполнение.

• Персонализированный маркетинг: Анализируя поведение клиентов в режиме реального времени, ритейлеры могут создавать персонализированные маркетинговые кампании, ориентированные на отдельных клиентов.

• Обнаружение мошенничества и убытков: Платформы электронной коммерции и POS-терминалы могут использовать анализ данных в режиме реального времени для выявления и предотвращения мошеннических транзакций, снижая риск финансовых потерь и ущерба репутации.

• Динамическое ценообразование: Розничные торговцы могут использовать данные в режиме реального времени для динамической корректировки цен на основе спроса и предложения, конкуренции и других рыночных факторов, оптимизируя доходы и прибыль.

• Служба поддержки: Розничные торговцы могут использовать данные в режиме реального времени для предоставления индивидуальной поддержки клиентам, предлагая соответствующие рекомендации и отвечая на вопросы или проблемы.

• Оптимизация цепочки поставок: Розничные торговцы могут использовать данные в реальном времени для оптимизации операций своей цепочки поставок, сокращения сроков доставки и снижения затрат.

• Мониторинг социальных сетей: Розничные торговцы могут использовать данные в режиме реального времени для мониторинга каналов социальных сетей на предмет упоминаний их бренда или продуктов, быстро реагируя на отзывы и проблемы клиентов.

• Оптимизация планировки магазина: Розничные торговцы могут использовать данные в реальном времени для анализа поведения покупателей в обычных магазинах, оптимизации планировки магазина, размещения продукции и уровня укомплектования персоналом для максимальной эффективности и продаж.

• Профилактическое обслуживание: Розничные торговцы могут использовать данные в реальном времени для выявления и предотвращения сбоев оборудования, сокращая время простоев и затраты на техническое обслуживание.

Ключевые преимущества потоковой передачи данных в реальном времени в розничной торговле

Потоковая передача данных для решения случаев использования, подобных описанным выше, может обеспечить ключевые преимущества для вашего розничного бренда. В режиме реального времени конвейеры данных позволяют организациям быстро реагировать на меняющиеся потребности бизнеса и рыночные условия, создавая более гибкий и конкурентоспособный бренд. Конвейеры потоковой передачи данных предоставляют ценную информацию в режиме реального времени, позволяя быстрее и точнее принимать решения. Обработка данных в режиме реального времени гарантирует, что данные обрабатываются и становятся доступными для анализа сразу после их создания, что сокращает время обработки и задержку. Обработка в режиме реального времени позволяет организациям оптимизировать и автоматизировать рабочие процессы обработки данных, сокращая ручные усилия и повышая эффективность работы. И, пожалуй, самое главное, понимание поведения и предпочтений клиентов в режиме реального времени позволяет организациям предоставлять более персонализированный и актуальный опыт, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.

Для групп инженеров и аналитиков данных обработка данных в реальном времени может обеспечить более быстрое выявление и исправление ошибок в данных, обеспечивая более высокую точность данных, используемых для анализа. Обработка данных в режиме реального времени гарантирует, что для анализа доступны только чистые и проверенные данные.

Эти преимущества применимы непосредственно к сценариям использования аналитики и бизнес-аналитики, поскольку они позволяют организациям быстрее и точнее обрабатывать и анализировать данные, а также более эффективно реагировать на меняющиеся потребности бизнеса.

Оптимизация окупаемости инвестиций в ИТ

Ключевой риск, на который стоит обратить внимание организациям, стремящимся получить данные в реальном времени, — это стоимость. Потоковая обработка данных вместо пакетной обработки может не привести к увеличению затрат на хранение или вычисления, но инженерные затраты на оптимизацию затрат на конвейеры потоковой передачи данных и аналитические модели могут быть значительными. Затраты на облачные вычисления могут стремительно расти, особенно когда хранение и вычисления сосредоточены в облачных хранилищах данных, таких как Snowflake или Google BigQuery. 

Решение вопросов ведения журналов, семантической каталогизации и отображения потоковых данных на ранних этапах конвейера данных может помочь сократить аналитические расходы на последующих этапах, когда придет время материализовать, смоделировать и организовать данные.

Начало работы с данными в реальном времени

Как организация внедряет потоковую передачу данных в реальном времени? Многие современные облачные сервисы и платформы розничных данных уже поддерживают потоковую передачу и обработку данных. Вы можете уточнить у своих текущих поставщиков программного обеспечения и облачных услуг, поддерживают ли они потоковую передачу данных.

Представьте себе, какой будет жизнь, когда мы сможем мгновенно перемещать свои вещи и самих себя из любого места в любое другое! Мы можем поблагодарить футуристов, таких как Джин Родденберри, и учёных, таких как Альберт Эйнштейн, за развитие нашего видения того, что возможно для человечества. 

До той будущей звездной даты – когда мы наконец изобретем работающий транспортер или квантовые вычисления станут коммерческой реальностью – вы можете применять потоковую передачу данных в реальном времени, чтобы создать несправедливое преимущество для своего розничного бизнеса сегодня.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/