datacenter
LÖSNING
DATA & AI

Real-time Analytics

Realtidbaserad Analytics upplevs inte synbart annorlunda av användaren. Det är oftast samma verktyg och vyer på användarsidan medan arkitekturen/metoden under ytan skiljer sig dramatiskt. 

Innehållet är dock av en annan dignitet. Att exempelvis direkt få reda på att den första delen av en transportrutt är försenad kan vara ovärderligt. Det gör att man kan hinna vidta åtgärder för att minimera den negativa effekten i slutändan. Detta är en stor skillnad jämfört med att studera statistik över försenade leveranser och i efterhand fundera på vad vi kunde gjort bättre för att slippa en mycket irriterad kund eller kreditfakturor.

Business Activity Monitoring

Att fånga data i realtid kräver en fundamentalt anorlunda grundarkitektur. Det är inte svårt att fånga data från en massa olika system och prylar. Men, för att kunna dra nytta av datat måste det fångas i en struktur, i ett sammanhang. Den vanligaste och enklaste strukturen är processer. En process är ett förutbestämt flöde av aktiviteter. Genom att fånga data vid start och slut av varje aktivitet skapas en helt ny dimension. Dels fångar vi datat i realtid i samband med en händelse och dels kan vi relatera detta till förväntade värden eftersom händelsen ingår i en fördefinierad process. Lösningen kan därmed direkt signalera om något avviker från förväntad process. Man kan också använda utfallet för att förutse senare händelser i processen.  Detta är den fundamentala skillnaden. Resultatet läggs i ett datalager och kan visas genom våra vanliga dashboard. En annan tankemässig skillnad är att man måste tänka tjänstelager. Utöver de vanliga frontend-verktygen behövs ett tjänstelager så att realtidsinformationen kan användas av andra applikationer.

Ett typiskt exempel på applikation som kan använda informationen från Realtids-Analytics är avvikelsehantering, hjärtat i en kvalitetschefs verksamhet. Om avvikelsehanteringsystemet kan fånga avvikelser i realtid kan den fortsatta hanteringen också automatiseras. En avvikelse av en viss typ genererar ett ärende som pushas till en ansvarig mottagare. Mottagaren vidtar åtgärd och rapporterar att åtgärd är genomförd. Kvalitetsansvarig kan då fokusera på att övervaka att avvikelsehanteringen fungerar. Det finns givetvis ytterligare grader av automation. I ovanstående fall kan mottagaren av ärendet vara ett system som baserat på ett regelverk utför justeringar av exempelvis en leveransplan automatiskt.

Advanced Analytics i realtid

Ett annat perspektiv på Analytics i realtid är göra Advanced Analytics baserat på realtidsdata. I förra exemplet bestod sammanhanget av en process. En annan form av sammanhang kan sättas ihop av person, tid och plats. En person går in i en affär och får direkt erbjudande i sin smartphone baserat på att det är löneperiod och hen är köpvillig, att det ska bli fint väder till helgen, samt att hen gillade några sajter på Facebook nyligen.

I botten av en sådan lösning ligger algoritmer som använder en kombination av strukturerade data, ostrukturerade data, öppna data och masterdata. Resultatet (erbjudandet) blir bättre ju högre aktualitet datat har. Vid sidan om algoritm och data så krävs en datorkapacitet som kan leverera ett vasst erbjudande i tid. 

Hör av dig till oss så berättar vi gärna mer om hur din verksamhet kan använda sig av Real-Time Analytics!

KONTAKTPERSON
  • Marcus Norrgren
    Marcus Norrgren
    Data & AI Lead, Sverige
    073-061 96 80

    Sorry, this content can only be visible if Functional Cookies are accepted. Please go to the Cookie Settings and change your preferences.