Normaal gesproken worden BI dashboard ’s nachts bijgewerkt. De data wordt dus één of enkele keren per 24 uur ververst. Echter in veel gevallen is het een stuk interessanter om de data real time te zien veranderen. Zodat het moment dat de data het systeem binnenkomt, je in jouw dashboard ziet of er actie van jouw kant wordt verlangt. Dat kan data zijn die via een sensor wordt geregistreerd (denk aan temperaturen, snelheid, draaiuren etc) of uit operationele systemen komt zoals een cliënten invoer, financieel systeem of een kassasysteem in een winkel.
Zo is het voor een ziekenhuis enorm belangrijk om real time de beschikbaarheid van bedden te weten zodat men bij een hulpvraag direct weet of ze de client kunnen opnemen of door moeten sturen. Of denk aan sensoren in de machines van een vrachtschip die aangeven of reparatie nodig is, gekoppeld aan de real time lokatie, zodat de meest efficiënte route naar de dichtstbijzijnde haven gevonden kan worden.
Naast het real time tonen van deze data kan deze ook vergeleken worden met historische gegevens. Op het moment dat de data afwijkt of een abnormaliteit gesignaleerd wordt, krijgt de desbetreffende beslisser middels een email of pop-up een seintje en kan direct actie ondernemen.
7 Voordelen Real Time Analytics
1. Sneller reageren
RTA bewijst zijn waarde bij veranderingen die opeens plaatsvinden; een machine die niet goed werkt, prijzen in een volatile markt die constant veranderen, instroom cliënten in een ziekenhuis of een afdeling die last heeft van ziekte of capaciteitsproblemen. Met real time data krijg je direct inzicht in deze verandering en kan er veel sneller gereageerd worden dan wanneer je deze informatie een dag later had gekregen.
2. Kosten besparing
Door real time data van bijvoorbeeld de draaiuren van een machine te koppelen aan de reparatie cycli kan er op tijd een alarm afgaan als een reparatie nadert. Zo kan er ingepland worden op een tijdstip dat het minst impact heeft op het productieproces. Maar denk ook aan temperatuur metingen die aangeven of een machine te heet wordt. Als je op tijd kan ingrijpen zijn de reparaties een stuk goedkoper dan als de machine in de soep was gelopen.
3. Klant ervaring verbeteren
Het proces bij de klant kan in het moment geoptimaliseerd worden. Denk bijvoorbeeld aan de handelaar van groente en fruit die real time de sensoren van een koelcontainer kan uitlezen. Hiermee weet hij tijdens transport al of een lading niet goed gekoeld is en dus bedorven zou kunnen zijn. Door hier direct op in te spelen naar de klant toe kan hij de verwachtingen managen met als resultaat een betere klantervaring. Maar denk ook aan de meer bekende track and trace service waardoor de klant real time kan zien waar de chauffeur en zijn lading zich bevinden zodat hij op het juiste moment een laad en los team klaar kan hebben staan.
4. Optimaliseren
Een proces real time kunnen analyseren maakt dat er ook real time geoptimaliseerd kan worden. Stel je kan als transporteur zien waar alle vrachtwagens rijden, hoe de stop en laadtijden zijn en waar een transport de file inrijdt. Dan kan je real time de routes aanpassen. Datzelfde geldt voor real time voorraad gegevens gebruiken, zo kan er zo efficiënt mogelijk ingekocht kan worden waardoor voorraadkosten tot het minimum worden beperkt en de klant zo min mogelijk nee wordt verkocht.
5. Logistiek & Planning meer transparant maken
Door real time te laten zien wat de capaciteit is kunnen er beloftes gemaakt worden die daadwerkelijk nagekomen kunnen worden. Denk bijvoorbeeld aan een zorginstelling die real time de beschikbaarheid voor handen heeft, komt er een telefoontje met een hulpvraag dan kan er direct vertelt worden of er plek is of niet. Te vergelijken met de real time boekingsmogelijkheden van een vakantiehuisjes of huurauto.
6. Machine Learning Real Time
Met real time data kan je ook direct jouw machine learning model uitbreiden. Hierdoor wordt je voorspelling met elke nieuwe data invoer direct scherper. Denk hierbij aan modellen die de groei van de planten op een akker voorspellen. Als blijkt dat de temperaturen dalen kan de voorspelling direct worden aangepast en ook daarmee bijvoorbeeld de prijzen en offertes opnieuw berekent worden.
7. Verandermanagement real time
Aanpassingen in een proces real time testen bijvoorbeeld in een callcenter waar men direct kan zien of een nieuwe werkwijze een minder lange wachttijd als gevolg heeft. In het moment kan er aangepast worden en gekeken worden wat het effect is. Dit scheelt enorm veel tijd binnen verandertrajecten.
Waar moet u aan denken bij het in gebruik nemen van Real Time Analytics?
Real Time Analytics en BI software
Het vergt in de meeste gevallen geen lange doorlooptijd om de BI software real time te maken. Zo werken wij met PowerBI waarin snel geïntegreerd kan worden.
On Demand
Een andere versie van real time analytics is de ‘on demand’ mogelijkheid. In dat geval bepaal je zelf met een druk op de knop wanneer de data ververst moet worden. Handig voor als u bijvoorbeeld net al uw boekingen in het financiële systeem hebt gezet maar voor de rest gedurende de dag niet perse constant nieuwe data nodig hebt.
Welke data kan real time beschikbaar worden gemaakt?
Denk aan data die uit sensoren komt, financiële systemen, cliënten dossiers of operationele data van bijvoorbeeld winkels. Het ligt aan de bronbestanden of de data daadwerkelijk per seconde ververst kan worden.
Basis data op orde
Voor alles geldt dat jouw basis wat betreft jouw data eerst op orde moet zijn; betrouwbaar en sluitend is. Dat klinkt logisch maar is binnen veel organisaties nog niet het uitgangspunt. De data moet echt kloppen voor je daar nieuwe technieken op loslaat.
Neem gerust contact met ons op om de mogelijkheden vrijblijvend te bespreken.
