Если вы имеете внутреннее решение для анализа в реальном масштабе времени, требующее покупки все более мощных машин (обычно многоядерный процессор и масса памяти), способных достаточно быстро обработать огромное количество данных, автоматически собираемых в реальном масштабе времени. Не забудьте, что вы не сможете использовать необработанные данные из журналов (веб-журналов или журналов на базе дескрипторов JavaScript).
Кроме того, чтобы высчитать в реальном масштабе времени все необходимое, придется также выполнять все более и более сложные процессы внутри и вне компании. В своей компании, например, вам может понадобиться осуществить расписание обработки и распределение ресурсов, чтобы отслеживать и контролировать все происходящее, а кроме того, необходимо создавать отчеты, чтобы предоставить обработанные данные людям.
С другой стороны, вам придется реализовать дополнительные процессы получения данных из внешних источников (скажем, от AdWords или от партнеров). Это повышает сложность ваших систем и процессов, что зачастую никак не учитывается руководством, но существенно увеличивает затраты на экосистему.
Зачастую в слово “достоверность” вкладывается неверный смысл, считается оптимальным, когда данные в реальном масштабе времени поступают на ваше устройство BlackBerry. Конечно, это происходит не в каждой организации, но чаще, чем того хотелось бы. Реальный смысл ложной достоверности в том, что мы не склонны учитывать настоящую стоимость данных и недостаток получаемых данных.
В результате получение данных в реальном масштабе времени оказывается дороже, выбор инструмента веб-анализа может оказаться не оптимален, заниматься придется большее составлением отчетов, чем анализом, и вы увеличите сложность поддержки систем и процессов, которые, в свою очередь, приведут к увеличению скрытых издержек.
Это, безусловно, вовсе не означает, что вам не нужны данные в реальном масштабе времени. Вот небольшой контрольный список, который позволит определить, нуждается ли ваша организация в данных, поступающих в реальном масштабе времени, и готовы ли вы к этому.
Достаточно ли у вашего веб-сайта посетителей, чтобы принимать статистически существенные решения, опираясь на данные в реальном масштабе времени? Для этого вы должны не только получать солидный общий трафик на сайте, но и приличный объем данных в сегментах.
Например, если вы хотите в реальном масштабе времени принимать решения по маркетинговому продвижению или кампании AdWords, то получаете ли вы для этого достаточно трафика и имеете ли результаты деятельности? Если каждые четыре часа к вам приходят 13 посетителей и вы получаете два результата деятельности по двум разным кампаниям, вы не можете с уверенностью принимать решение, не посоветовавшись с кем-нибудь еще.
Статистическая значимость относится не только к необработанным числам; не нужен миллион посетителей в день, чтобы получить значение. Но все же их должно быть достаточно, чтобы за каждые 15 минут или каждый час иметь возможность автоматически отделить ценные данные от бесполезного шума.
Вам не только необходимо собирать данные в реальном времени, понадобится еще выделить аналитиков, которые смогут анализировать их достаточно быстро, чтобы находить самородки ценного понимания, просматривая все данные, а не только их какой-нибудь фрагмент. Например, им придется просмотреть не только огромное количество данных о щелчках на своем новом произведении от кампаний PPC на Google или Yahoo!, но и тот трафик, который привлек большее заказов для соответствующих товаров, чем другие источники трафика.
Наряду с аналитическими возможностями вам также понадобятся люди, имеющие хорошую деловую хватку (возможно супер оптимальную). Числа, независимо от скорости их поступления и количества, не помогут компенсировать отсутствие решения. Поэтому необходимы люди с хорошей деловой сообразительностью (которые понимают, чем ваш бизнес действительно хорош, прекрасно осведомлены о вашей вебэкосистеме и имеют достаточно здравого смысла). Как сказал один мудрый человек, составление отчетов — это еще не анализ!