Beispiele für Echtzeitanalysen: wie Unternehmen diese anwenden

Fortschritte in der Echtzeitanalyse

Die Echtzeitanalyse hat von einer Reihe technologischer Verbesserungen profitiert. Einige, wie zum Beispiel Edge Computing, stehen in direktem Zusammenhang mit Echtzeitdaten. Andere, wie zum Beispiel serverloses Computing und Automatisierung, werden in der IT-Branche breit eingesetzt, bieten aber auch Vorteile für die Echtzeitanalyse.

Automatisierung von Analysen. Die Automatisierung analytischer Prozesse ist eine entscheidende Entwicklung. Algorithmen können große Datenmengen effizienter als je zuvor verarbeiten und liefern nützliche Ergebnisse innerhalb von Sekunden statt Stunden oder Tagen. Durch die Automatisierung von Aspekten der analytischen Prozesse, wie zum Beispiel die Erkennung von Trends und Ausreißern, profitieren Unternehmen von schnelleren Durchlaufzeiten bei wichtigen Entscheidungen, verbesserter Effizienz und Kosteneinsparungen. Sie verbessern auch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit im Vergleich zu rein manuellen Analysen.

Modelle für maschinelles Lernen. Bei der Echtzeitdatenanalyse identifiziert maschinelles Lernen Muster und Anomalien und sagt zukünftige Ereignisse wie Geräteausfälle voraus. Ebenso können Modelle für maschinelles Lernen potenzielle Kundenabwanderungen erkennen. Maschinelles Lernen ist in diesen Szenarien oft automatisiert. Unternehmen können Marketingkampagnen personalisieren oder den Kunden-Support automatisieren. Große Sprachmodelle (Large Language Model, LLM) wie GPT-3 sind KI-Algorithmen, die Text zusammenfassen, übersetzen und sogar vorhersagen können, sodass die Tools Sätze generieren können, die die menschliche Sprache nachahmen.

Edge Computing. Edge Computing ist eine Möglichkeit, verteilte Rechenleistung in die Nähe des Geschehens zu bringen, anstatt große Datenmengen zur Berechnung an einen externen Standort zu senden. Edge Computing kann in Endpunkten wie Mobilgeräten, IoT-Sensorknoten oder sogar Internet-Routern erfolgen. Dadurch wird die Latenz bei der Analyse und Entscheidungsfindung erheblich reduziert.

Data Lakehouse. Die Zusammenführung von Data Lakes und Data Warehouses in einem einzigen Repository, dem sogenannten Data Lakehouse, unterstützt bei der Gewinnung von Echtzeit-Erkenntnissen aus den kombinierten Datensätzen. Die einheitliche Plattform kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten an einem Ort speichern und macht sie zugänglich, ohne dass große Datenmengen zwischen verschiedenen Systemen verschoben werden müssen. Dadurch können im Data Lakehouse Echtzeitdaten ohne zusätzliche Verarbeitung in maßgebliche Unternehmensdaten integriert werden.

Serverlose Datenverarbeitung. Serverlose Plattformen unterstützen Echtzeitanalysen, da Unternehmen keine eigenen Server oder ständig laufende Cloud-Instanzen mehr unterhalten müssen, sondern stattdessen serverlose Dienste von Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud oder anderen Anbietern nutzen können. Unternehmen können auf eine Reihe von Daten-Tools zugreifen, ohne physische Hardware bereitstellen oder verwalten oder für ungenutzte Cloud-Instanzen bezahlen zu müssen.

Darüber hinaus bieten diese Plattformen Skalierbarkeit nach Bedarf, sodass Unternehmen die Rechenleistung bei Bedarf erhöhen können. Dies ist besonders nützlich für Echtzeitanalysen, bei denen das Datenvolumen im Laufe der Zeit aufgrund von Ereignissen erheblich variieren kann.

Reale Anwendungsfälle für Echtzeitdaten

Unter Berücksichtigung dieser technologischen Entwicklungen sollten Sie Szenarien bewerten, in denen die Echtzeitdatenanalyse für das Unternehmen von Bedeutung ist.

Fertigung. Mehr als in anderen Branchen sind Hersteller auf Echtzeitanalysen angewiesen. Durch den Zugang zu schnellen Erkenntnissen können Hersteller Probleme erkennen oder vorhersagen, wann Geräte gewartet werden müssen, bevor sie ausfallen. Dies wird als vorausschauende Wartung bezeichnet, die dazu beiträgt, Ausfallzeiten zu vermeiden und die mit ungeplanten Reparaturen verbundenen Kosten zu senken.

Darüber hinaus können durch Analysen Verbesserungsmöglichkeiten innerhalb des Produktionsprozesses selbst ermittelt werden, wie zum Beispiel die Anpassung von Maschineneinstellungen. Durch die Optimierung in Echtzeit verbessern Betriebsleiter die Maßnahmen zur Qualitätskontrolle und sind kontinuierlich auf Audits des Total Quality Managements vorbereitet. Echtzeitanalysen können Produktionsprozesse überwachen, Engpässe identifizieren und Arbeitsabläufe und Personalbesetzung optimieren.

Einzelhandel. Einzelhändler nutzen Echtzeitanalysen, um Lagerbestände und Verkaufsdaten sofort zu verfolgen, und zwar über Filialen oder Produktkategorien hinweg. Sie können dann schnell auf Veränderungen der Nachfrage reagieren und ihre Bestellungen und Lagerbestände entsprechend anpassen.

Ebenso können Einzelhändler die Preisgestaltung und Werbeaktionen optimieren, nachdem sie die Leistung einer Preisstruktur im Vergleich zu Wettbewerbern überwacht haben.

Produktinhaber können zunehmend Echtzeitdatenanalyse-Tools wie Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Stimmungsanalyse von Kundenbewertungen und Feedback von sozialen Plattformen wie X oder Facebook verwenden. Diese Erkenntnisse führen nicht nur zu einem besseren Verständnis der Präferenzen ihres Zielmarktes, sondern helfen auch bei der Anpassung von Marketingkampagnen. Tatsächlich können Marketingfachleute mit maschinellen Lernmodellen, die auf Kaufmuster angewendet werden, Angebote speziell für einzelne Käufer erstellen, während diese im Internet surfen.

Finanzen. Im Bereich der Finanzdienstleistungen werden Echtzeitanalysen zur Überwachung der Finanzmärkte, zur Identifizierung von Trends und zur Information von Händlern eingesetzt. Echtzeitdaten können der Finanzdienstleistungsbranche jedoch auch auf andere Weise zugutekommen.

So können sich Finanzinstitute beispielsweise auf Echtzeiteinblicke in das Kundenverhalten und Markttrends stützen, um das Risikomanagement zu verbessern. Durch die genaue Überwachung von Transaktionen während ihres Ablaufs erhalten Manager, Prüfer und Aufsichtsbehörden Einblick in potenzielle Geldwäscheaktivitäten oder andere verdächtige Verhaltensweisen.

Ebenso können Banken prädiktive Algorithmen auf der Grundlage von Datenströmen, wie zum Beispiel Aktienkursen oder Einlagenhöhen, für effiziente Entscheidungen über die Kapitalallokation in ihren Betrieben nutzen.

Gesundheitswesen. Wer sich Echtzeitanalysen im Gesundheitswesen vorstellt, sieht den piependen Herzmonitor in der Ecke eines Krankenhauszimmers. Krankenhäuser können dank Echtzeitdaten tatsächlich die Gesundheit der Patienten überwachen und auf Warnmeldungen reagieren, aber mit Analysen können sie auch potenzielle Probleme vorhersagen, bevor sie auftreten. Sie können Muster erkennen, die auf einen Gesundheitszustand hinweisen, früher als es die traditionelle Diagnose kann.

Neben der Unterstützung bei der Diagnose kann diese Technologie auch die Betriebskosten senken, indem sie Prozesse wie die Verfolgung der Lagerbestände von Medikamenten und Verbrauchsmaterialien rationalisiert.

Während der COVID-19-Pandemie haben wir alle gesehen, wie Echtzeitdaten in Szenarien des öffentlichen Gesundheitswesens eingesetzt werden können, von der Modellierung von Epidemien bis hin zur Kontaktverfolgung einzelner Fälle.

Energiewesen. Echtzeitanalysetechnologien sind nützlich für die Überwachung erneuerbarer Energiequellen wie Solar- oder Windenergie, bei denen die Wetterbedingungen die Produktion beeinflussen. Durch die Echtzeitüberwachung und -analyse wissen die Betreiber, wie viel Strom das erneuerbare System zu einem bestimmten Zeitpunkt produzieren wird.

Durch die Echtzeitanalyse des Stromnetzbetriebs mit Sensoren können Fehler in Übertragungsleitungen schnell erkannt werden, wodurch die Sicherheit in allen Netzen verbessert und Ausfälle vermieden werden.

Auf dem Energiemarkt trägt die Analytik zu genaueren Preismodellen bei, die auf aktuellen Werten in Kombination mit historischen Trends basieren. Diese Integration von Datenquellen für die Analyse ist ein hervorragender Anwendungsfall für das Data Lakehouse.

Transportwesen. So wie ein Autofahrer eine Navigations-App verwendet, nutzen kommerzielle Systeme Echtzeitinformationen über Verkehr und Wetter, um potenziell problematische oder gefährliche Straßenbedingungen zu erkennen. Transportunternehmen verwenden zunehmend automatisierte Sensoren, nicht nur GPS, die in Fahrzeuge und Schiffscontainer eingebaut sind, um Bedingungen wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit zu überwachen.

Automatisierte Sensoren in öffentlichen Verkehrsmitteln verfolgen deren Status, Standortdaten und Passagieraufkommen und geben den Betreibern in Echtzeit Aufschluss darüber, wie die Ressourcen bei starker Nachfrage am besten auf die einzelnen Strecken verteilt werden.

Im LKW-Verkehr werden durch die Echtzeitverfolgung die Leistungsdaten der Fahrzeuge überwacht, wie zum Beispiel der Kraftstoffverbrauch und die Routeneffizienz. Tatsächlich haben einige Unternehmen diese Informationen – was umstritten ist – eingesetzt, um LKW-Fahrer zu mehr Effizienz und Kosteneffektivität zu ermutigen.

Telekommunikation. Telekommunikationsunternehmen nutzen Echtzeitdaten, um sich ein genaues Bild von der Nutzung und dem Verhalten ihrer Kunden zu machen. Dies hilft ihnen, ihr Netzwerk zu optimieren und zukünftige Änderungen oder Upgrades zu planen. Sie nutzen Echtzeitanalysen auch zur Betrugserkennung und zur Optimierung der Signalqualität, beides entscheidende Aufgaben für die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Diensten.

Natürlich sind Analysen auch bei Marketingkampagnen hilfreich. Telekommunikationsunternehmen passen ihre Angebote an das Kaufverhalten der Verbraucher an. Es ist überraschend, wie echt diese Analysen sind, aber Telekommunikationsunternehmen wollen in der Lage sein, Angebote und Werbung auf der Grundlage des Standorts einer Person anzubieten, zum Beispiel in der Nähe eines Sportstadions, eines Kinos oder eines Einkaufszentrums.

Dies sind nur einige der vielen Beispiele für Echtzeitanalysen. Viele weitere werden entstehen, da sowohl geschäftliche als auch private Geräte zunehmend miteinander verbunden werden. Optimierung und Effizienz sind die treibenden Kräfte für Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen. Es gibt auch große Vorteile bei der Verbesserung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Systemen, auf die sich alle verlassen.