Trong khi khoa học viễn tưởng thời kỳ đầu cho thấy như “Buck Rogers” (1939) và “The Fly” (1950) mô tả công nghệ dịch chuyển tức thời, đó là Phòng vận chuyển của Star Trek điều đó đã khiến việc chuyển giao vật chất sống trong thời gian thực trở thành một câu chuyện khoa học viễn tưởng cổ điển. Mặc dù chúng ta chưa xây dựng được công nghệ cho phép truyền vật chất theo thời gian thực nhưng khoa học hiện đại đang theo đuổi các khái niệm như chồng chất và dịch chuyển tức thời lượng tử để tạo điều kiện thuận lợi cho việc truyền thông tin qua mọi khoảng cách với tốc độ nhanh hơn ánh sáng. Cảm ơn, Albert Einstein!

Không cần phải đợi những công nghệ tương lai này xuất hiện. Những người thực hiện dữ liệu ngày nay đã sử dụng các đường dẫn dữ liệu thời gian thực để cho phép thực hiện nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, từ tối ưu hóa trang web đến định tuyến phân phối và thực hiện phản ứng và dự đoán. Các luồng dữ liệu hiện đại bao gồm các dịch vụ iPaaS và ETL có thể đạt độ trễ một phần nghìn giây, di chuyển dữ liệu hữu ích vào các ứng dụng hạ nguồn gần như ngay lập tức. Sự ra đời của AI tổng quát đang làm tăng đáng kể việc sử dụng và giá trị của dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng và phân tích phần mềm dự đoán.

Từ xử lý hàng loạt đến phát trực tuyến

Xử lý dữ liệu hàng loạt là mô hình đã được thiết lập - một chức năng của các giới hạn thực tế về khả năng lưu trữ và xử lý có từ thời điện toán thẻ đục lỗ. Với sự ra đời của điện toán đám mây, việc chuyển từ xử lý hàng loạt sang xử lý theo thời gian thực hoặc “trong dòng” đã trở nên thiết thực và thậm chí có giá cả phải chăng. Truyền dữ liệu hiện là động lực thúc đẩy khả năng kinh doanh mới và là nguồn lợi thế cạnh tranh. Truyền dữ liệu theo thời gian thực có thể cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa các quyết định và hành động trong vài giây thay vì phút, giờ hoặc ngày.

Việc chuyển từ truyền dữ liệu theo đợt sang truyền dữ liệu theo thời gian thực có thể giúp thống nhất các luồng dữ liệu khác nhau và có khả năng dư thừa mà trước đây phục vụ cho công việc vận hành (ví dụ: xử lý thanh toán) và phân tích (ví dụ: bảng điều khiển BI). Trong ngành bán lẻ, các ứng dụng dành cho dữ liệu thời gian thực có phạm vi từ phản hồi tức thời đến hành vi của người mua hàng đến gắn cờ và giải quyết các trường hợp ngoại lệ vận hành khi chúng xảy ra. 

Tiếp cận ứng dụng thực tế

Dưới đây là một số ví dụ về cách các thương hiệu bán hàng trực tiếp tới khách hàng (DTC) và đa kênh đang sử dụng tính năng truyền dữ liệu theo thời gian thực trong thực tế hiện nay:

• Quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực: Các nhà bán lẻ có thể theo dõi mức tồn kho trong thời gian thực và kích hoạt việc đặt hàng lại tự động khi hàng tồn kho đạt đến một ngưỡng nhất định, giúp tránh tình trạng hết hàng và tồn kho quá mức.

• Định tuyến đơn hàng theo thời gian thực: Các thương hiệu có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để theo dõi vòng đời thực hiện đơn hàng, xác định địa điểm và cách thức sản phẩm nên được chọn, đóng gói, định tuyến và giao hàng để tối ưu hóa thời gian đến tận nơi và chi phí thực hiện.

• Tiếp thị cá nhân hóa: Bằng cách phân tích hành vi của khách hàng trong thời gian thực, các nhà bán lẻ có thể tạo các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa nhắm mục tiêu đến từng khách hàng.

• Phát hiện gian lận và mất mát: Nền tảng thương mại điện tử và POS có thể sử dụng phân tích dữ liệu theo thời gian thực để xác định và ngăn chặn các giao dịch gian lận, giảm nguy cơ tổn thất tài chính và tổn hại đến danh tiếng.

• Định giá động: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để điều chỉnh giá linh hoạt dựa trên cung cầu, cạnh tranh và các yếu tố thị trường khác, tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận.

• Hỗ trợ khách hàng: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa cho khách hàng, đưa ra các đề xuất có liên quan và trả lời các câu hỏi hoặc thắc mắc.

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng, cải thiện thời gian giao hàng và giảm chi phí.

• Giám sát phương tiện truyền thông xã hội: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để theo dõi các kênh truyền thông xã hội để biết những đề cập đến thương hiệu hoặc sản phẩm của họ, phản hồi nhanh chóng các phản hồi và mối quan tâm của khách hàng.

• Tối ưu hóa bố cục cửa hàng: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để phân tích hành vi của khách hàng tại các cửa hàng thực tế, tối ưu hóa cách bố trí cửa hàng, vị trí sản phẩm và cấp độ nhân viên để đạt được hiệu quả và doanh số tối đa.

• Bảo trì dự đoán: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để xác định và ngăn ngừa lỗi thiết bị, giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.

Lợi ích chính của truyền dữ liệu thời gian thực trong bán lẻ

Truyền dữ liệu trực tuyến để giải quyết các trường hợp sử dụng như những trường hợp được nêu ở trên có thể mang lại những lợi thế chính cho thương hiệu bán lẻ của bạn. Thời gian thực đường ống dẫn dữ liệu cho phép các tổ chức phản ứng nhanh chóng với những nhu cầu kinh doanh và điều kiện thị trường đang thay đổi, tạo ra một thương hiệu linh hoạt và cạnh tranh hơn. Đường ống dữ liệu truyền trực tuyến cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý và có sẵn để phân tích ngay khi được tạo, giảm thời gian xử lý và độ trễ. Xử lý thời gian thực cho phép các tổ chức hợp lý hóa và tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu, giảm nỗ lực thủ công và nâng cao hiệu quả hoạt động. Và có lẽ quan trọng nhất, những hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực về hành vi và sở thích của khách hàng cho phép các tổ chức mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và phù hợp hơn, tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Đối với các nhóm phân tích và kỹ thuật dữ liệu, việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực có thể cho phép xác định và sửa lỗi dữ liệu nhanh hơn, đảm bảo độ chính xác cao hơn của dữ liệu được sử dụng để phân tích. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực đảm bảo rằng chỉ có dữ liệu sạch, được xác thực mới có sẵn để phân tích.

Những lợi thế này áp dụng trực tiếp cho các trường hợp sử dụng phân tích và kinh doanh thông minh, vì chúng cho phép các tổ chức xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn, đồng thời đáp ứng hiệu quả hơn trước những nhu cầu kinh doanh đang thay đổi.

Tối ưu hóa lợi tức đầu tư CNTT

Rủi ro chính đáng lưu ý đối với các tổ chức theo đuổi khả năng dữ liệu thời gian thực là chi phí. Truyền trực tuyến dữ liệu thay vì xử lý hàng loạt có thể không tạo thêm chi phí lưu trữ hoặc tính toán, nhưng gánh nặng kỹ thuật đối với các đường dẫn dữ liệu truyền phát và mô hình phân tích tối ưu hóa chi phí có thể rất đáng kể. Chi phí điện toán đám mây có thể tăng vọt, đặc biệt khi việc lưu trữ và tính toán tập trung trong kho dữ liệu đám mây như Snowflake hoặc Google BigQuery. 

Việc giải quyết sớm việc ghi nhật ký, lập danh mục ngữ nghĩa cũng như ánh xạ dữ liệu truyền trực tuyến trong đường dẫn dữ liệu có thể giúp giảm chi phí phân tích ở hạ nguồn khi cần hiện thực hóa, lập mô hình và sắp xếp dữ liệu.

Bắt đầu với dữ liệu thời gian thực

Làm thế nào để một tổ chức áp dụng truyền dữ liệu theo thời gian thực? Nhiều dịch vụ đám mây hiện đại và nền tảng dữ liệu bán lẻ đã hỗ trợ truyền và xử lý dữ liệu trực tuyến. Bạn có thể kiểm tra với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và phần mềm hiện tại của mình để xác nhận rằng họ có hỗ trợ truyền dữ liệu trực tuyến.

Hãy tưởng tượng cuộc sống sẽ như thế nào khi chúng ta có thể ngay lập tức di chuyển đồ đạc và bản thân từ nơi này đến nơi khác ngay lập tức! Chúng ta có thể cảm ơn những nhà tương lai học như Gene Roddenberry và các nhà khoa học như Albert Einstein vì đã nâng cao tầm nhìn của chúng ta về những gì có thể xảy ra cho nhân loại. 

Cho đến ngày bắt đầu trong tương lai - khi cuối cùng chúng ta phát minh ra phương tiện vận chuyển hoạt động được hoặc điện toán lượng tử trở thành hiện thực thương mại - bạn có thể áp dụng truyền dữ liệu theo thời gian thực để tạo ra lợi thế không công bằng cho doanh nghiệp bán lẻ của mình ngay hôm nay.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/