İlk bilimkurgu şunu gösterirken “Buck Rogers” (1939) ve “The Fly” (1950) ışınlanma teknolojisini tasvir ediyordu. Star Trek'in ışınlama odası Bu, gerçek zamanlı canlı madde transferini klasik bir bilim kurgu kinayesine dönüştürdü. Henüz gerçek zamanlı madde aktarımını mümkün kılan teknolojiyi geliştirmemiş olsak da, modern bilim, ışıktan daha yüksek hızlarda herhangi bir mesafe boyunca bilgi aktarımını kolaylaştırmak için süperpozisyon ve kuantum ışınlanma gibi kavramların peşinde koşuyor. Teşekkürler Albert Einstein!

Gelecekteki bu teknolojilerin gelmesini beklemeye gerek yok. Günümüzde veri uygulayıcıları, web sitesi optimizasyonundan reaktif ve tahmine dayalı yerine getirme ve teslimat yönlendirmesine kadar geniş bir kullanım senaryosu kümesini mümkün kılmak için gerçek zamanlı veri hatlarını zaten kullanıyor. iPaaS ve ETL hizmetleri de dahil olmak üzere modern veri akışları milisaniyelik gecikmelere ulaşarak yararlı verileri alt uygulamalara neredeyse anında taşıyabilir. Üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, tahmine dayalı yazılım uygulamaları ve analitikler için gerçek zamanlı verilerin kullanımını ve değerini büyük ölçüde artırıyor.

Toplu İşlemeden Akışa

Verilerin toplu olarak işlenmesi yerleşik bir paradigmadır; depolama ve işlem gücü üzerindeki pratik sınırlamaların bir fonksiyonudur ve geçmişi delikli kart bilişimine kadar uzanır. gelişiyle birlikte cloud computingtoplu işlemden gerçek zamanlı veya "yayın içi" işleme geçiş, pratik ve hatta uygun fiyatlı hale geldi. Veri akışı artık yeni iş yeteneklerinin itici gücü ve rekabet avantajının kaynağıdır. Gerçek zamanlı veri akışı, işletmelerin kararları ve eylemleri dakikalar, saatler veya günler yerine saniyeler içinde optimize etmesine olanak sağlayabilir.

Toplu işlerden gerçek zamanlı akışlı veri aktarımına geçiş, daha önce operasyonel (ör. ödeme işleme) ve analitik (ör. BI kontrol paneli) çalışmalara hizmet eden farklı ve potansiyel olarak yedekli veri akışlarının birleştirilmesine hizmet edebilir. Perakende sektöründe, gerçek zamanlı verilere yönelik uygulamalar, müşteri davranışına anında yanıt vermekten, operasyonel istisnaları meydana geldikçe işaretlemeye ve çözmeye kadar uzanır. 

Pratik Uygulamalara Giriş

Doğrudan müşteriye (DTC) ve çok kanallı markaların günümüzde pratikte gerçek zamanlı veri akışını nasıl kullandığına dair birkaç örnek:

• Gerçek zamanlı envanter yönetimi: Perakendeciler envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve envanter belirli bir eşiğe ulaştığında otomatik yeniden siparişleri tetikleyerek stok tükenmesini ve stok fazlasını önlemeye yardımcı olabilir.

• Gerçek zamanlı sipariş yönlendirme: Markalar, sipariş karşılama yaşam döngülerini takip etmek için gerçek zamanlı verileri kullanabilir; kapıya kadar geçen süreyi ve sipariş tamamlama maliyetlerini optimize etmek amacıyla ürünün nereden ve nasıl alınması, paketlenmesi, yönlendirilmesi ve teslim edilmesi gerektiğini belirleyebilir.

• Kişiselleştirilmiş pazarlama: Perakendeciler, müşteri davranışlarını gerçek zamanlı olarak analiz ederek bireysel müşterileri hedefleyen kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturabilir.

• Dolandırıcılık ve kayıp tespiti: E-ticaret ve POS platformları, sahte işlemleri tespit etmek ve önlemek için gerçek zamanlı veri analizini kullanabilir, böylece mali kayıp ve itibarın zarar görmesi riski azalır.

• Dinamik ücretlendirme: Perakendeciler, fiyatları arz ve talebe, rekabete ve diğer pazar faktörlerine göre dinamik olarak ayarlamak, geliri ve kârı optimize etmek için gerçek zamanlı verileri kullanabilir.

• Müşteri desteği: Perakendeciler, müşterilere kişiselleştirilmiş destek sağlamak, ilgili öneriler sunmak ve soruları veya endişeleri yanıtlamak için gerçek zamanlı verileri kullanabilir.

• Tedarik zinciri optimizasyonu: Perakendeciler, tedarik zinciri operasyonlarını optimize etmek, teslimat sürelerini iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için gerçek zamanlı verileri kullanabilir.

• Sosyal medya takibi: Perakendeciler, sosyal medya kanallarında markalarından veya ürünlerinden bahsedilenleri izlemek için gerçek zamanlı verileri kullanabilir ve müşteri geri bildirimlerine ve endişelerine hızlı bir şekilde yanıt verebilir.

• Mağaza düzeni optimizasyonu: Perakendeciler, fiziksel mağazalardaki müşteri davranışını analiz etmek, maksimum verimlilik ve satış için mağaza düzenini, ürün yerleştirmeyi ve personel düzeylerini optimize etmek için gerçek zamanlı verileri kullanabilir.

• Öngörücü bakım: Perakendeciler, ekipman arızalarını tespit edip önlemek, arıza süresini ve bakım maliyetlerini azaltmak için gerçek zamanlı verileri kullanabilir.

Perakendede Gerçek Zamanlı Veri Akışının Temel Faydaları

Yukarıda özetlenenlere benzer kullanım senaryolarına yönelik veri akışı, perakende markanız için önemli avantajlar sağlayabilir. Gerçek zamanlı veri boru hatları Kuruluşların değişen iş ihtiyaçlarına ve pazar koşullarına hızla yanıt vermesini sağlayarak daha çevik ve rekabetçi bir marka yaratmasını sağlar. Akışlı veri hatları, gerçek zamanlı bilgiler sağlayarak daha hızlı ve daha doğru karar almayı mümkün kılar. Gerçek zamanlı veri işleme, verilerin oluşturulduğu anda işlenmesini ve analize hazır hale getirilmesini sağlayarak işlem süresini ve gecikmeyi azaltır. Gerçek zamanlı işleme, kuruluşların veri işleme iş akışlarını kolaylaştırmasına ve otomatikleştirmesine olanak tanır, manuel çabayı azaltır ve operasyonel verimliliği artırır. Ve belki de en önemlisi, müşteri davranışı ve tercihlerine ilişkin gerçek zamanlı bilgiler, kuruluşların daha kişisel ve ilgili deneyimler sunmasını sağlayarak müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırır.

Veri mühendisliği ve analiz ekipleri için gerçek zamanlı veri işleme, veri hatalarının daha hızlı tanımlanmasına ve düzeltilmesine olanak tanıyarak analiz için kullanılan verilerin daha yüksek doğrulukta olmasını sağlayabilir. Gerçek zamanlı veri işleme, yalnızca temiz, doğrulanmış verilerin analiz için kullanılabilir olmasını sağlar.

Bu avantajlar, kuruluşların verileri daha hızlı ve doğru bir şekilde işlemesine ve analiz etmesine ve değişen iş ihtiyaçlarına daha etkili bir şekilde yanıt vermesine olanak tanıdığından, analitik ve iş zekası kullanım senaryoları için doğrudan geçerlidir.

BT Yatırım Getirisi için Optimize Etme

Gerçek zamanlı veri yeteneği peşinde koşan kuruluşlar için dikkate alınması gereken önemli bir risk maliyettir. Verilerin toplu olarak işlenmesi yerine akış, ek depolama veya bilgi işlem masrafı yaratmayabilir, ancak akış verileri ardışık düzenlerinin ve analitik modellerin maliyet optimizasyonuna yönelik mühendislik yükü önemli olabilir. Özellikle depolama ve bilgi işlem Snowflake veya Google BigQuery gibi bulut veri ambarlarında yoğunlaştığında bulut bilişim maliyetleri artabilir. 

Veri hattının erken aşamalarında akış verilerinin günlüğe kaydedilmesi, anlamsal kataloglanması ve haritalanmasının ele alınması, verilerin gerçekleştirilmesi, modellenmesi ve düzenlenmesi zamanı geldiğinde aşağı yöndeki analitik giderlerin azaltılmasına yardımcı olabilir.

Gerçek Zamanlı Verilere Başlarken

Bir kuruluş gerçek zamanlı veri akışını nasıl benimser? Birçok modern bulut hizmeti ve perakende veri platformu halihazırda akışlı veri aktarımını ve işlemeyi desteklemektedir. Akışlı veri aktarımını desteklediklerini doğrulamak için mevcut yazılımınıza ve bulut hizmeti sağlayıcılarınıza danışabilirsiniz.

Eşyalarımızı ve kendimizi bir yerden başka bir yere anında taşıyabildiğimizde hayatın nasıl olacağını hayal edin! Gene Roddenberry gibi fütüristlere ve Albert Einstein gibi bilim adamlarına, insanlık için nelerin mümkün olduğuna dair vizyonumuzu geliştirdikleri için teşekkür edebiliriz. 

Gelecekteki yıldız tarihine kadar - nihayet çalışan bir taşıyıcı icat ettiğimizde veya kuantum hesaplama ticari bir gerçekliğe dönüştüğünde - bugün perakende işiniz için adil olmayan bir avantaj yaratmak için gerçek zamanlı veri akışını uygulayabilirsiniz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/