Informationsverarbeitung

Die 5 wichtigsten Anforderungen an Realtime Analytics

Realtime ist ein gerne genutztes Buzzword in der Business-Intelligence-Szene. Alle Anbieter haben Realtime Analytics im Angebot, und alle Nutzer wollen in der täglichen Arbeit ihre Daten in Echtzeit durchforsten. Der Mensch ist ein Jäger und Sammler.

Das Sammeln von Daten wird immer populärer. Dabei ist echtes Realtime zwar machbar, wird aber oft nicht implementiert. Ralf Schneider, CIO der Allianz, hat gewettet, dass Realtime Analytics in zehn Jahren die Spielregeln des gesamten Geschäfts verändert haben werden. Im neuen Bitkom Leitfaden für Big-Data werden die Daten als der vierte Produktionsfaktor neben Kapital, Arbeitskraft und Rohstoffen benannt.

In der Verbindung von Big-Data-Technologien und Erkenntnissen der »Behavioral Economics« werden neue Werbe- und Recommendation-Algorithmen entwickelt, die in der Lage sind, die Präferenzen des Nutzers und seine individuellen Aufmerksamkeits- und Zeitprofile zu berücksichtigen.

Das Analystenunternehmen Gartner meint dazu "Data-Driven targeting can boost the ROI, effectiveness, efficiency and accountability of your marketing efforts".

Die Daten müssen ermittelt und ausgewertet werden und diese Auswertungen in Maßnahmen transformiert werden. Dies kann zu sehr kurzfristigen Ergebnissen führen, die sich im Vertrieb und Marketing messen lassen.

Realtime ist nicht gleich Realtime

Gemeinhin verstehen Experten unter Realtime-Business-Intelligence, dass Informationen für Analysen in Echtzeit zur Verfügung stehen. Streng genommen bedeutet dies, dass Daten schon in Mikro- oder gar Millisekunden nach Eintritt eines Ereignisses analysierbar sind und man direkt darauf reagieren kann. In der Fertigungsbranche ist das auch notwendig. Da müssen große Datenmengen in Echtzeit ausgewertet und Maschinen basierend auf den Ergebnissen gesteuert werden. Ein anderes Beispiel sind die Assistenzsysteme im Auto, die aus vielen Sensoren Entscheidungen zum Eingreifen in den Fahrbetrieb treffen. Da kommt es auf Millisekunden an.

Bei der Interaktion mit Kunden beim E-Commerce kann Echtzeit auf einige Sekunden ausgedehnt werden, zum Beispiel wenn eine Entscheidung zum Live-Chat getätigt werden soll. Da reicht es nicht aus, wenn am Ende des Tages die Zugriffe gezählt werden.

Atasoy Altinci vom BI-Anbieter NewElements aus Nürnberg betont, dass erst die Kombination aus wirklicher Echtzeitanalyse der User im Web und der Auswertung der CRM-Daten einen Mehrwert bieten, der umgehend zu mehr Conversionen führen. Mehr Umsätze und bessere Serviceleistungen sind das Ergebnis.
"Durch die Self-Service-Fähigkeit sind die Fachabteilungen in der Lage, ihre Auswertungen bei Bedarf selber zu erstellen, ohne die IT-Abteilungen mit Programmieraufgaben beauftragen zu müssen. Das erhöht die Akzeptanz ganz erheblich", weiß Altinci.

Webanalyse hat als ein Instrument für das Marketing und den Vertrieb die Konversionssteigerung zum Ziel. Business Intelligence hingegen bringt alle Einflussgrößen eines (E-)Business in Beziehung und ermöglicht ein umfassendes Controlling. Die reine Webanalyse zeigt nur Warenkorbinhalte und verkaufte Artikel an. Nachgelagerte Geschäftsprozesse kann eine solche Software nicht erfassen. Mit BI erschließen Sie die gesamte Wertschöpfungskette und ermitteln alle mit einem Verkauf verbundenen Kosten.

Realtime-Analytics bei höchster Skalierbarkeit

Realtime User Tracking ist somit eigentlich nichts Neues. Aber bei höchster Skalierbarkeit gleichzeitig die Echtzeitfähigkeit zu wahren ist schon etwas Besonderes. Die Menge an verfügbaren Daten verzehnfacht sich alle fünf Jahre. Immer mehr Quellen liefern Input, Social Media, Weblogs, Kontextinformationen, Ortsinformationen und vieles mehr. Der Begriff "Big Data" beschreibt dieses Phänomen und definiert sich über die "V" Volume, Velocity und Variety.