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Sfruttare il potenziale dei dati per la presa di decisioni aziendali informate e tempestive
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Le aziende si trovano di fronte a una crescente quantità di dati generati in tempo reale. Questa mole di informazioni rappresenta un'opportunità significativa per il business, ma può diventare un ostacolo se non gestita in modo efficiente.
In questo contesto, il concetto di Real-Time Analytics (RTA) emerge come un'arma potente per superare i limiti del Data Overloading, consentendo alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei dati per prendere decisioni più informate e tempestive.
L'adozione di tecniche RTA non è vincolata a specifici settori, ma al contrario si rivela utile ogni qual volta si richiedono interventi il cui tempismo è fondamentale. Data Reply, con la sua esperienza, può svolgere un ruolo cruciale nell'implementazione di soluzioni RTA su misura per le esigenze specifiche delle aziende.
Una tipica pipeline per l'elaborazione di dati in tempo reale comprende i seguenti passaggi:
Ingestion: i dati provenienti da diverse fonti vengono raccolti costantemente e in tempo reale. È essenziale garantire la scalabilità, l'affidabilità e la bassa latenza dei servizi utilizzati.
Pre-processing: i dati appena acquisiti possono essere puliti, trasformati, filtrati o aggregati in tempo reale per renderli utilizzabili.
Storage: i dati processati sono memorizzati in soluzioni di archiviazione apposite, ottimizzate per garantire bassa latenza nelle operazioni di lettura e scrittura.
Analisi: l'analisi in tempo reale dei dati coinvolge l'estrazione immediata di insight utili attraverso l'utilizzo di strumenti statistici o tecniche di Machine Learning.
Visualizzazione: gli insight estratti vengono resi accessibili attraverso apposite dashboard per consentire decisioni tempestive.
Una tipica pipeline per l'elaborazione di dati in tempo reale comprende i seguenti passaggi:
1. Ingestion: i dati provenienti da diverse fonti vengono raccolti costantemente e in tempo reale. È essenziale garantire la scalabilità, l'affidabilità e la bassa latenza dei servizi utilizzati.
2. Pre-processing: i dati appena acquisiti possono essere puliti, trasformati, filtrati o aggregati in tempo reale per renderli utilizzabili.
3. Storage: i dati processati sono memorizzati in soluzioni di archiviazione apposite, ottimizzate per garantire bassa latenza nelle operazioni di lettura e scrittura.
4. Analisi: l'analisi in tempo reale dei dati coinvolge l'estrazione immediata di insight utili attraverso l'utilizzo di strumenti statistici o tecniche di Machine Learning.
5. Visualizzazione: gli insight estratti vengono resi accessibili attraverso apposite dashboard per consentire decisioni tempestive.