แนวทางที่ทำให้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ช่วยให้คุณได้รับคุณค่าจากข้อมูลของคุณได้อย่างรวดเร็ว

เรียนรู้แนวทางที่ทำให้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เหมาะกับกลยุทธ์เชิงข้อมูลของคุณ ศึกษารูปแบบการใช้งาน และทำความเข้าใจถึงเทคโนโลยีต่างๆ ที่เป็นตัวขับเคลื่อน

สิ่งที่คุณควรรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์:

  • การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะเปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกในทันทีหลังจากมีการรวบรวมข้อมูล ทำให้คุณสามารถดำเนินการกับข้อมูลดังกล่าวได้ในทันที

  • การวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูลแบบเรียลไทม์จะประมวลผลข้อมูลในระหว่างการถ่ายโอน ทำให้ได้การไหลของข้อมูลเชิงลึกอย่างมั่นคงก่อนที่จะทำการจัดเก็บข้อมูล

  • บริษัทต่างๆ เลือกกลยุทธ์การวิเคราะห์ต่างๆ ตามความต้องการทางธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แบบให้คำแนะนำ และเชิงปัญญาล้วนแต่ต้องใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

  • เทคโนโลยีในหน่วยความจำและโปรเซสเซอร์แบบปรับขนาดได้มีการวางรากฐานไว้เพื่อสนับสนุนกลยุทธ์การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่สมบูรณ์

author-image

โดย

องค์กรต่างๆ กำลังรวบรวมข้อมูลมากยิ่งขึ้น และรวดเร็วยิ่งกว่าที่เคยเป็นมา และด้วยจำนวนอุปกรณ์ IoT ที่มีการเชื่อมต่อที่คาดว่าจะถึง 241,000 ล้านชิ้นภายในปี 20301 โดยไม่มีสัญญาณว่าจะลดลง แต่บริษัทมากมายต่างประสบปัญหาในการเปลี่ยนกองข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่พวกเขาสามารถใช้เพื่อสร้างความเติบโตให้กับธุรกิจของตนได้

นี่คือจุดที่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์สามารถเข้ามาช่วยได้ ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้แนวทางที่องค์กรต่างๆ ใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ แนวทางที่ทำให้เหมาะสมกับกลยุทธ์ด้านข้อมูลของคุณ และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จในธุรกิจของคุณ

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์คืออะไร

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะเปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกในทันทีหลังจากมีการรวบรวมข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะได้รับการนำไปใช้ในเวลาที่สำคัญ หรือเป็นที่รู้จักในฐานะข้อมูลสำหรับการปฏิบัติงาน การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์สามารถคาดการณ์ได้ถึงเวลาที่อุปกรณ์กำลังจะขัดข้อง โดยจะเตือนทีมปฏิบัติการของคุณก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง เตือนผู้ค้าปลีกให้ส่งโปรโมชันบนอุปกรณ์มือถือให้กับลูกค้าเมื่อลูกค้าอยู่ในบริเวณใกล้เคียงของร้านค้า หรือตรวจจับการฉ้อโกงในบัตรเครดิตก่อนที่การทำธุรกรรมจะเสร็จสิ้น

เพื่อให้ทำความเข้าใจให้ดียิ่งขึ้นว่าการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ใช้การได้ดีเพียงใด เรามาลองเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์แบบเดิม หรือการประมวลผลแบบกลุ่มกัน ด้วยแนวทางแบบเดิม จะมีการจัดเก็บและทำดัชนีชุดข้อมูลเดิมที่มีจำนวนจำกัดไว้ เมื่อผู้ใช้ทางธุรกิจต้องการใช้ข้อมูลเชิงลึก พวกเขาจะต้องสืบค้นในระบบ โดยทั่วไปแล้ว การประมวลผลแบบกลุ่มจะได้รับการนำมาใช้กับงานที่ทำเป็นประจำ เช่น การสร้างรายงานการขายประจำเดือนหรือการทำบัญชีเงินเดือน

แม้ว่าการจัดทำรายงานแบบกลุ่มนั้นจะเหมาะสมกับงานที่ไม่มีข้อจำกัดด้านเวลา แต่การจัดทำรายงานแบบอื่นๆ นั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึกที่เป็นปัจจุบัน เช่น การติดตามความปลอดภัยของผู้ป่วยหรือการตรวจจับการฉ้อโกง นี่คือจุดที่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เข้ามามีบทบาท

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เทียบกับ การวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูล

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์มีหลายประเภทแตกต่างกันไป รวมไปถึงการวิเคราะห์ตามความต้องการและต่อเนื่อง หรือการวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูล Gartner อธิบายว่าพวกเขามีความเชื่อมโยงกับคำจำกัดความต่อไปนี้อย่างไรบ้าง: "การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ตามความต้องการจะรอให้ผู้ใช้งานหรือระบบร้องขอการสอบถาม แล้วส่งผลลัพธ์การวิเคราะห์ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่องมีความเป็นเชิงรุกมากกว่า และเตือนผู้ใช้งานหรือทริกเกอร์การตอบสนองเมื่ออีเวนต์เกิดขขึ้น"2

เมื่อการประมวลผลที่ Edge และ Internet of Things (IoT) ส่งต่อข้อมูลไปยังธุรกิจต่างๆ ได้มากขึ้นด้วยความเร็วที่สูงกว่า ความต้องการในการประมวลผลข้อมูลดังกล่าวในช่วงเวลาระหว่างการรับส่งกับการจัดเก็บได้เพิ่มความต้องการสำหรับการวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูลได้เพิ่มสูงขึ้น นอกจากนี้ ยังมีธุรกิจอีกมากมายที่ต้องใช้การวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูลในการให้การวิเคราะห์ทางธุรกิจแบบเรียลไทม์ ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถทำการตัดสินใจได้อย่างทันท่วงทีและคว้าความได้เปรียบในการแข่งขัน

CIO จำนวน 91% กล่าวว่าการวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูลสามารถช่วยให้พวกเขายกระดับผลประกอบการของตนได้3

รูปแบบการใช้งานการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

ธุรกิจต่างๆ ตั้งแต่ร้านค้าปลีกและผู้ผลิตไปจนถึงบริษัทที่ให้บริการทางการเงินและองค์กรด้านสุขภาพต่างประสบปัญหาในการก้าวตามให้ทันข้อมูลที่รวดเร็ว เพราะมูลค่าของข้อมูลนี้อาจค่อยๆ ลดลงเมื่อเวลาผ่านไป อาจเป็นวัน ชั่วโมง นาที หรือวินาทีก็ได้ การประมวลผลแบบเกือบเรียลไทม์จึงมีส่วนสำคัญในการรับข้อมูลเชิงธุรกิจที่มีค่ามากที่สุดได้

เช่น ข้อมูล IoT ที่นำทางรถบรรทุกแบบไร้คนขับจะหมดประโยชน์ และอาจเป็นอันตรายด้วยซ้ำ หากข้อมูลนั้นไม่เป็นปัจจุบัน ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลที่ระบุความล้าของเครื่องจักรในสายการผลิตก็จะมาถึงช้าเกินไป เมื่อเครื่องจักรขัดข้องไปแล้ว

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะระบุจุดอ่อนทางธุรกิจขององค์กรได้เป็นอย่างมาก ร้านค้าปลีกออนไลน์กำลังผสมผสานกิจกรรมด้านการทำธุรกรรมและการท่องเว็บเข้าด้วยกันเพื่อพิจารณาถึงข้อเสนอถัดไปที่เหมาะสมที่สุดที่จะนำเสนอให้กับลูกค้า ธนาคารกำลังวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมเพื่อพิจารณาถึงกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงหรือตรวจจับร่องรอยที่ลูกค้าที่ทำงานกับแผนกหนึ่งๆ ของตนพร้อมสำหรับการส่งต่อแผนกอื่น การกำหนดราคาแบบไม่ตายตัว การบริหารความเสี่ยง การปรับแต่งประสิทธิภาพศูนย์บริการข้อมูลลูกค้า และการรักษาความปลอดภัยเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการที่สามารถใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อทำการปรับแต่งประสิทธิภาพได้

แม้แต่ทีมกีฬาก็ใช้การวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูลเพื่อให้จัดการกับการออกตั๋ว สิทธิประโยชน์ การขายในร้านค้าปลีก และผลงานในสนามออกมาดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น หากมีคนแออัดอยู่ที่ประตูมากเกินไป องค์กรก็สามารถส่งพนักงานจัดการตั๋วและพนักงานรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติมไปที่ประตูนั้นได้ในทันทีเพื่อช่วยลดเวลารอและสร้างความมั่นใจถึงความปลอดภัยของกลุ่มผู้ชม

ในกรณีเหล่านี้ ข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถส่งมอบบริการและผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่าเพิ่มขึ้นแทบจะในทันทีที่ลูกค้าต้องการ และป้องกันสถานการณ์ที่อาจเป็นอันตรายต่างๆ ได้ก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง

จะปรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ให้เข้ากับกลยุทธ์การวิเคราะห์โดยรวมได้อย่างไร

การวิเคราะห์เป็นเหมือนสเปกตรัมหลากหลายสี โดยบริษัทส่วนใหญ่ที่ปรับใช้แนวทางการวิเคราะห์ต่างๆ ร่วมกันตามประเภทข้อมูล เวิร์กโหลด และปัญหาทางธุรกิจที่พวกเขาพยายามแก้ไข ในปัจจุบัน การวิเคราะห์แตกออกเป็น 5 หมวดหมู่:

  • การวิเคราะห์แบบพื้นฐานจะตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต
  • การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุผลที่อีเวนต์ดังกล่าวเกิดขึ้น
  • การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะวิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบันและข้อมูลเดิมเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
  • การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำจะแนะนำการดำเนินการที่องค์กรสามารถใช้ได้ตามการคาดการณ์ของการวิเคราะห์นั้นๆ
  • การวิเคราะห์เชิงปัญญาจะจำลองการตัดสินใจเสมือนมนุษย์หรือนำมาใช้แบบอัตโนมัติ

หมวดหมู่ทั้ง 5 เหล่านี้สร้างต่อยอดกันมาทีละขั้นๆ โดยเปลี่ยนองค์กรไปเป็นกิจการแบบตามความต้องการที่มีการตัดสินใจที่เร็วและดียิ่งกว่า

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นจุดเริ่มต้นของ "การวิเคราะหขั้นสูง" ที่ข้อมูลแบบเรียลไทม์อาจเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจได้ ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แบบให้คำแนะนำ และเชิงปัญญาเป็นรูปแบบการใช้งานที่ใช้ประโยชน์จากขีดความสามารถของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

ไม่ว่าบริษัทต่างๆ จะใช้การวิเคราะห์ประเภทใด พวกเขาต่างก็จำเป็นต้องปรับใช้กลยุทธ์ด้านข้อมูลอันครอบคลุมที่ใช้สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เป็นพื้นฐาน ซึ่งพังทลายได้ทั้งไซโลข้อมูลและไซโลในองค์กร ชุดรูปแบบทั่วไปคือความสามารถในการบันทึก จัดเก็บ วิเคราะห์ และรักษาความปลอดภัยข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกสามารถปรับขนาดในองค์กรได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้ได้การตัดสินใจทางธุรกิจที่ทันท่วงที

ความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

ชุดโซลูชันการวิเคราะห์ประกอบด้วย 4 เลเยอร์ - โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล การวิเคราะห์ และแอปพลิเคชัน เทคโนโลยี Intel® ขยายทุกส่วนสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทไปในเครือข่าย อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล และหน่วยประมวลผล ช่วยให้ข้อมูลได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพและควบคุมได้อย่างรวดเร็วเพื่อความได้เปรียบในการแข่งขัน สถาปัตยกรรมที่สอดคล้องกัน เช่น สถาปัตยกรรมที่ใช้โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® แบบปรับขนาดได้ในองค์กร จะให้เส้นทางที่คาดการณ์ได้สำหรับการปรับขนาดที่รวดเร็วกับโครงการริเริ่มด้านการวิเคราะห์ โดยไม่จำเป็นต้องรองรับสถาปัตยกรรมเป็นจำนวนมาก

โซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่แบบเดิมๆ ที่ให้ความสำคัญกับคลังข้อมูลนั้นไม่เหมาะกับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ส่วนใหญ่ ในขณะที่ผู้ให้บริการระบบคลาวด์กำลังจัดหาข้อเสนอ Platform-as-a-Service (PaaS) และ Software-as-a-Service (SaaS) ที่สามารถนำไปใช้ในการสนับสนุนการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพิ่มมากขึ้น โซลูชันนายหน้าในระบบคลาวด์ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรันเวิร์กโหลดต่างๆ ได้ทุกที่ที่ต้องการ ตามปริมาณ ความหลากหลาย และความรวดเร็วของข้อมูล

เมื่อบริษัทต่างๆ สร้างข้อมูลปริมาณมากขึ้นในระบบคลาวด์ พวกเขาต้องพิจารณาว่าจำเป็นต้องย้ายข้อมูลใดกลับเข้าไปในองค์กรบ้างเพื่อทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ข้อมูลแบบเรียลไทม์อาจได้รับการประมวลผลที่ Edge พร้อมกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นที่หรือใกล้กับจุดที่เก็บรวบรวม อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ในศูนย์ข้อมูลจำเป็นต้องมีการเข้าใช้งานอย่างรวดเร็วและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีจำนวนเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ นั่นเท่ากับว่าการปรับประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานของคุณทุกระดับนั้นเป็นสิ่งสำคัญ ตั้งแต่ CUP ไปจนถึงหน่วยความจำและระบบย่อยของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล

เทคโนโลยีหน่วยความจำถาวรให้ข้อมูลที่มากกว่าเดิมอยู่ใกล้กับ CPU มากขึ้น พร้อมกับเก็บไว้ในหน่วยความจำในระหว่างรอบที่ไม่มีการจ่ายพลังงาน ช่วยลดความล่าช้าที่เกิดจากปัญหาคอขวด I/O, ดึงข้อมูลจาก SSD ที่มีความเร็วต่ำกว่า และเพิ่มความเร็วในการรีสตาร์ต

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จำเป็นต้องมีการดึงข้อมูลจากทุกที่ ในทุกรูปแบบ และรับเข้ามาในรูปแบบบันทึกข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถทำการประมวลผลร่วมกันทั้งหมดได้ การทำความเข้าใจจุดที่มีการสร้างข้อมูลขึ้นและแนวทางการนำไปใช้ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการยกระดับการตัดสินใจและกระบวนการทางธุรกิจ

ใครคือส่วนสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

ในฐานะพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีการวิเคราะห์ Intel มีโซลูชันด้านซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ชั้นนำของอุตสาหกรรมให้เลือกอย่างยืดหยุ่นไม่ว่าจะเป็นแบบโอเพ่นซอร์สหรือที่เป็นกรรมสิทธิ์

SAP HANA เป็นฐานข้อมูลเดี่ยวที่ผสมผสานฐานข้อมูลที่มีการประมวลผลข้อมูลขั้นสูง บริการแอปพลิเคชัน และบริการผสานรวมข้อมูลอันยืดหยุ่น HANA ใช้ประโยชน์จากซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลในหน่วยความจำ ซึ่งเป็นแนวทางในการสืบค้นข้อมูลในกรณีที่ข้อมูลอยู่ในหน่วยความจำของระบบ (ในปัจจุบันเรียกว่า RAM) แทนการสืบค้นข้อมูลที่ได้รับการเก็บไว้ในดิสก์จริงๆ

ซึ่งช่วยให้ลูกค้ามีแนวทางใหม่ๆ มากมายในการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วกว่าเดิมมาก ช่วยสร้างชุดสถานการณ์ "จะเป็นอย่างไรถ้า" เพื่อช่วยหาประโยชน์จากโอกาสหรือหลีกเลี่ยงปัญหาต่างๆ ผู้ให้บริการทางเทคโนโลยีดั้งเดิมอื่นๆ เช่น IBM หรือ Oracle ได้ปรับใช้การทำงานแบบเรียลไทม์ในแพลตฟอร์มของตนโดยใช้เทคโนโลยีใหม่แล้วด้วย

โซลูชันแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ชุดโค้ดต้นแบบ Apache Spark เป็นหลัก นำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์มาสู่ข้อมูลที่มีมีการจัดโครงสร้าง เช่น โซเชียลมีเดีย ภาพ และวิดีโอ Spark ใช้การวิเคราะห์ในหน่วยความจำที่ปรับขนาดในระบบจำนวนมาก เพื่อให้สามารถประมวลผลข้อมูลในปริมาณมากได้แบบคู่ขนาน

โซลูชันเหล่านี้จำนวนมากสามารถนำไปนำเสนอในระบบคลาวด์ได้ จึงช่วยให้ทำการวิเคราะห์ได้ในจุดที่สร้างข้อมูลจากโซเชียลมีเดียและ IoT ผลลัพธ์ก็คือ บริษัทต่างๆ สามารถสืบค้นข้อมูลการทำธุรกรรมและข้อมูลออนไลน์เพื่อแสดงรูปแบบและแนวโน้มได้แบบเรียลไทม์ ช่วยให้ก้าวทันโลกและลูกค้าของพวกเขาก็ทำได้เช่นกัน

โซลูชันและผู้ให้บริการใหม่ๆ กำลังเข้าสู่ตลาดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้ได้ระบบนิเวศอันสมบูรณ์ของโซลูชันที่เตรียมไว้สำหรับการใช้ประโยชน์จากขีดความสามารถของตัวประมวลผล เครือข่าย และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่ Intel ให้ไว้เพื่อสร้างความคล่องตัวที่สูงยิ่งขึ้นในการตัดสินใจและการวิเคราะห์ขององค์กร

เทคโนโลยีการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ของ Intel

ตั้งแต่โปรเซสเซอร์แบบปรับขนาดได้ไปจนถึงเทคโนโลยีในหน่วยความจำ Intel มอบโซลูชันที่เพิ่มความเร็วให้กับประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชันที่ใช้การประมวลผลหนักๆ ที่เป็นขุมพลังให้กับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการตัดสินใจที่ฉับไว

โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® แบบปรับขนาดได้

โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® แบบปรับขนาดได้ให้ประสิทธิภาพการทำงานด้วยความเร็วสูงกับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์, AI และเวิร์กโหลดอื่นๆ ที่ต้องใช้ข้อมูลเป็นจำนวนมาก

เทคโนโลยี Intel® Optane™

เทคโนโลยี Intel® Optane™ ประกอบด้วยสื่อหน่วยความจำ Intel® 3D XPoint™, คอนโทรลเลอร์อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลและหน่วยความจำของ Intel®, Intel® Interconnect IP และซอฟต์แวร์ของ Intel® ทั้งหมดนี้ทำงานร่วมกันเพื่อให้ความหน่วงที่ต่ำกว่าและระบบที่มีความเร็วมากขึ้นสำหรับเวิร์กโหลดด้านการวิเคราะห์ที่จำเป็นต้องมีความจุเป็นจำนวนมากและอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่รวดเร็ว4

เทคโนโลยี Intel® Memory Drive

เทคโนโลยี Intel® Memory Drive เสริมหน่วยความจำระบบเพื่อข้อมูลเชิงลึกในการวิเคราะห์ที่รวดเร็วยิ่งกว่า เทคโนโลยีดังกล่าผสาน Intel® Optane™ Solid State Drive (SSD) เข้ากับระบบย่อยของหน่วยความจำอย่างตรงไปตรงมา ช่วยเพิ่มความจุให้ก้าวข้ามขีดจำกัดของ DRAM ไปได้

ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เพื่อมูลค่าแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์การส่งถ่ายข้อมูลแบบเรียลไทม์สามารถช่วยให้คุณได้รับมูลค่าจากข้อมูลของคุณได้มากกว่าและเร็วกว่า ตั้งแต่การพัฒนาการสร้างแบบจำลองคลังสินค้าไปจนถึงการรับมือกับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยของเครือข่ายล่วงหน้า ธุรกิจต่างๆ ในทุกอุตสาหกรรมกำลังนำโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าวมาใช้ ซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งกว่าและการตัดสินใจที่มั่นใจได้มากยิ่งขึ้น

ข้อมูลผลิตภัณฑ์และประสิทธิภาพ

1“Global IoT Market Will Grow to 24.1 Billion Devices in 2030, Generating $1.5 Trillion Annual Revenue,” Transforma Insights, https://www.prnewswire.com/news-releases/global-iot-market-will-grow-to-24-1-billion-devices-in-2030--generating-1-5-trillion-annual-revenue-301061873.html
3“How Real-Time Data Boosts the Bottom Line,” CIO Insight, https://www.cioinsight.com/it-management/innovation/slideshows/how-real-time-data-boosts-the-bottom-line.html