Was sind Echtzeitanalysen?
Echtzeitanalyse (Real-Time Analytics) bedeutet, dass sämtliche verfügbare Daten, Ressourcen und Kapazitäten in einem Unternehmen genau zu dem Zeitpunkt für geschäftliche Auswertungen genutzt werden können, an dem sie gerade benötigt werden. Dabei handelt es sich um einen dynamischen Abfrage- und Reporting-Prozess, der zudem auf aktuellen Daten basiert, die weniger als eine Minute zuvor in das IT-System eingegeben wurden. Statt des Begriffs Echtzeitanalyse werden als Synonyme häufig auch Begriffe wie Echtzeitdatenanalyse, Datenintegration in Echtzeit oder Echtzeitintelligenz verwendet.
Unternehmen brauchen immer schneller aktuelle Daten. Historische Daten allein reichen nicht mehr aus, um rechtzeitig geschäftskritische Entscheidungen zur Steuerung des Unternehmens treffen zu können. So bemühen sich Unternehmen um die Integration von Daten in Echtzeit, damit auf Basis aktueller Informationen flexibel auf neue Situationen reagiert werden kann. Dabei ist „Echtzeit“ bzw. „Real-Time“ in Wirklichkeit immer „Near-Time“, denn je nach Anfrage vergehen Sekunden, Minuten oder mehr.
Anwendungsbereiche von Echtzeitanalysen
Beim Kundenbeziehungs-Management/CRM dienen Echtzeitanalysen den Unternehmen dazu, minutengenaue Informationen über ihre Kunden zu erhalten und diese so zu visualisieren, dass geschäftliche Entscheidungsprozesse beschleunigt und verbessert werden – idealerweise noch während man mit dem Kunden interagiert. Durch Echtzeitauswertungen wird auch die sofortige Aktualisierung von Analyse-Dashboards unterstützt. Nur so lassen sich Veränderungen im Betrieb bereits zu dem Zeitpunkt erkennen, an dem sie sich ereignen.
Im Kontext von Data Management Plattformen oder Data Warehouse Lösungen bieten Echtzeitanalysen darüber hinaus die Möglichkeit, Ad-hoc-Abfragen großer Datenmengen auszuführen.
Der Begriff „Echtzeit“ bezieht sich darauf, ob das Antwortverhalten eines IT-Systems vom Nutzer als unmittelbar oder nahezu unmittelbar empfunden wird oder ob das Computing-System mit externen Prozessen Schritt halten kann, wie etwa der Visualisierung von Aktivitäten auf Webseiten, die sich ständig ändern.
Am Beispiel eines Call Centers kann das Potenzial der Near-Time-Bereitstellung von Daten aufgezeigt werden. So benötigen die Call Center Mitarbeiter alle relevanten Kundeninformationen in ihrer Applikation um passende Up- oder Cross-Selling Angebote zu platzieren oder schnell und kompetent auf Anfragen reagieren zu können. Die Herausforderung dabei ist die Informationen Near-Time aus heterogenen Systemen zu sammeln, zu bereinigen und so aufzubereiten, dass Kundenanfragen zufrieden stellend bearbeitet werden können.
Aus Sicht des Marketings brauchen Marketers eine zentrale Lösung, um Informationen schnell über alle Kanäle hinweg verfügbar zu machen. Daten in Echtzeit zu verbinden ist essenziell, damit sie zum Zeitpunkt der Nutzung noch relevant sind. Oft sind aber Informationen nicht vernetzt: So gehen Daten von Webseiten etwa an E-Mail-Tools vorbei, funktionieren CRMs losgelöst von Display-Kampagnen oder Apps und mobile Daten zeigen verschiedene Produktempfehlungen an, als hätten sie nichts miteinander zu tun. Data Management Plattformen müssen diese Missstände beheben – und Inhalte in Echtzeit aussteuern.
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