I Real Time Analytics si riferiscono alla capacità di raccogliere, elaborare e analizzare i dati nel momento stesso in cui vengono generati, permettendo alle aziende di prendere decisioni immediate e basate su informazioni sempre aggiornate. Questa tecnologia è fondamentale in contesti in cui la tempestività è cruciale, come nella personalizzazione delle campagne pubblicitarie, nella prevenzione delle frodi finanziarie e nella manutenzione predittiva degli impianti industriali.
L’innovazione abilitata dai Real Time Analytics va ben oltre il semplice monitoraggio interno: grazie a sistemi di analisi sempre più avanzati, questa tecnologia contribuisce allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, in particolare nel settore dell’Internet of Things (IoT). Dispositivi come wearable tech, smart TV e veicoli a guida autonoma sfruttano i dati in streaming per migliorare le proprie funzionalità e offrire un’esperienza utente ottimizzata.
L’obiettivo principale dei Real Time Analytics è consentire alle aziende di reagire nel momento giusto, trasformando i dati in azioni concrete. Un esempio pratico è il Proximity Marketing, che utilizza dati di geolocalizzazione per inviare offerte personalizzate ai clienti mentre si trovano nelle vicinanze di un negozio, incentivandoli all’acquisto. Questa capacità di agire in tempo reale rappresenta un vantaggio competitivo determinante in un mercato sempre più dinamico e data-driven.
Detto dell’importanza del “real time”, a che punto sono le grandi aziende italiane su questo tema? L’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence ha approfondito la variabile velocità d’analisi identificando quattro livelli, che si differenziano in base alla frequenza con cui il sistema mette a disposizione i dati raccolti, garantendone la qualità. La Ricerca 2018 è andata quindi ad indagare il posizionamento delle grandi aziende in questo percorso evolutivo.
Di seguito i principali risultati:
Ciò che è emerso è un importante incremento delle aziende che svolgono analisi in Near Real Time. Va detto che questa velocità d’analisi è sufficiente in molti contesti di business, rimane però inefficace per abilitare sistemi che diano una risposta automatizzata a determinati eventi.
Per implementare un progetto di Real Time Analytics, è fondamentale disporre di un’infrastruttura tecnologica altamente performante in tutte le fasi del processo: raccolta dei dati (ingestion), elaborazione in tempo reale e visualizzazione.
Le soluzioni disponibili oggi permettono di gestire enormi volumi di dati in streaming con tempi di risposta immediati. Strumenti open-source come Apache Kafka facilitano la raccolta e distribuzione dei dati in tempo reale, mentre framework avanzati come Apache Flink e Spark Streaming consentono di processarli rapidamente. Per archiviare ed eseguire query su dati in real-time, si utilizzano Google BigQuery Streaming API, Snowflake e Apache Druid, che garantiscono scalabilità e alte prestazioni.
A livello di Business Intelligence e visualizzazione, strumenti come Tableau, Power BI e Grafana permettono di trasformare i dati in dashboard interattive, offrendo agli utenti aziendali una visione immediata degli insight. La crescente richiesta di decisioni data-driven sta inoltre spingendo molte aziende a integrare sistemi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per analisi predittive in tempo reale, con soluzioni come Google Vertex AI e AWS SageMaker.
Grazie a queste tecnologie, il Real-Time Analytics non è più solo un’opportunità, ma una necessità per le aziende che vogliono ottimizzare i processi, ridurre i rischi e migliorare l’esperienza cliente con azioni rapide e mirate.
Il percorso di adozione dei Real-Time Analytics è entrato nel vivo, dunque. Ma quali sono le principali finalità che spingono le aziende ad avviare progetti in questa direzione? L’Osservatorio ha suddiviso gli obiettivi in tre macro-categorie.
Progettualità di monitoraggio dei dati disponibili in tempo reale, che possono comprendere anche attività di alerting automatizzati al verificarsi di determinati eventi, più o meno complessi. Alcuni esempi provengono dal mondo industriale, quali progetti di identificazione delle anomalie nel processo produttivo, o dal mondo bancario, volti alla ricerca di frodi o di eventi correlati (eventi che dall’analisi dei dati storici si sono rivelati predittivi di una frode).
Progettualità che, a partire dal monitoraggio dei dati in streaming, automatizzano determinate azioni al verificarsi di uno specifico evento. Rientrano in quest’ambito, giusto per citarne alcuni, i recommender system (“Potrebbe piacerti anche…?”) o azioni di ottimizzazione delle rotte di veicoli o persone.
Grazie alla capacità di analizzare i dati in Streaming, è possibile infine mettere sul mercato nuovi prodotti o servizi o di sfruttare al meglio le potenzialità di prodotti già esistenti. Si pensi alle smart tv, sulle quali possono essere implementati sistemi di addressable TV (contenuti pubblicitari personalizzati) basati sui comportamenti degli spettatori, o alla crescente diffusione dei wearable device, che in alcuni casi forniscono suggerimenti all’utilizzatore. L’applicazione più interessante, seppur più lontana, riguarda le automobili a guida autonoma.
Nonostante i numerosi vantaggi, adottare i Real Time Analytics presenta alcune sfide. Costi e complessità infrastrutturale possono rappresentare una barriera, richiedendo investimenti in soluzioni scalabili e ad alte prestazioni. L’integrazione tra dati storici e in streaming è un altro ostacolo, poiché unire diverse fonti in modo coerente non è sempre immediato.
La sicurezza e la conformità normativa sono anche aspetti critici, specialmente in settori regolamentati come la finanza e la sanità, dove la protezione dei dati è essenziale. Inoltre, la carenza di competenze specializzate in Data Science e Machine Learning può rallentare l’adozione di soluzioni efficaci.
Superare queste sfide richiede una strategia chiara, investimenti mirati in tecnologie adeguate e un approccio progressivo. Tuttavia, con le giuste risorse e competenze, il Real-Time Analytics può diventare un elemento chiave per ottimizzare le operazioni, migliorare l’esperienza cliente e prendere decisioni sempre più rapide e data-driven.
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