Cosa sono i dati in tempo reale?
I dati in tempo reale sono informazioni disponibili per l'elaborazione e l'analisi subito dopo essere stati generati o raccolti, spesso entro pochi millisecondi.
I dati in tempo reale sono la forza trainante del processo decisionale, elemento critico per rimanere competitivi nel clima aziendale odierno. Le organizzazioni utilizzano dati in tempo reale per potenziare l'analisi in tempo reale, consentendo loro di accedere a insight attuabili con velocità e sicurezza. Secondo i dati IDC del 2025, le aziende intervistate indicano che, nel 63% dei casi d'uso, è necessario elaborare i dati in pochi minuti perché siano utili.
In tutte le aziende, i dati in tempo reale aiutano ad accelerare il rilevamento delle frodi, ottimizzare le supply chain, personalizzare le esperienze del cliente e gestire i rischi. E, nell'era dell'intelligenza artificiale, i dati in tempo reale si sono dimostrati essenziali per creare sistemi AI efficaci. I modelli AI funzionano meglio con dati aggiornati e pertinenti. Senza di essi, possono prendere decisioni sulla base di informazioni obsolete, essenzialmente, la realtà di ieri.
I dati in tempo reale possono provenire da diverse fonti, tra cui:
- Dispositivi e sensori Internet of Things (IoT)
- App mobili
- Sistemi di trasporto
- Servizi di previsioni meteo
- Settore finanziario
- Piattaforme di social media
- Banche dati sportive
- Piattaforme di intelligence di cybersecurity
- Sistemi per punti vendita ed e-commerce
Le Application programming interface (API) possono aiutare ad automatizzare la trasmissione di dati in tempo reale da varie fonti a pipeline di dati per l'elaborazione e l'archiviazione.
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Oggi, utilizzare dati storici e informazioni obsolete (anche dati raccolti il giorno prima) per prendere decisioni informate non basta più.1
Ma è esattamente ciò che le aziende sono spesso costrette a fare quando si trovano a fare i conti con gli approcci tradizionali di trattamento dei dati, vale a dire l'elaborazione in batch, per l'intelligence basata sui dati. Tramite l'elaborazione in batch, le attività vengono raccolte in determinati intervalli ed eseguite in batch in momenti specifici, ad esempio durante la notte.
Sebbene l'elaborazione in batch sia uno strumento prezioso per attività che non sono sensibili al fattore tempo, come i report di routine, ostacola la capacità delle aziende di ricavare insight immediati. Ad esempio, una banca che si affida esclusivamente al trattamento dei dati in batch come parte del suo programma di rilevamento delle frodi può essere informata di una transazione finanziaria sospetta solo dopo che si è già verificata una perdita significativa.
Lo sviluppo di tecnologie a bassa latenza in grado di elaborare i dati istantaneamente (ciò che oggi è noto come dati in tempo reale) ha rivoluzionato la velocità con cui le aziende possono rispondere a condizioni mutevoli ed eseguire iniziative di business intelligence.
Tornando all'esempio delle frodi: il trattamento dei dati in tempo reale supporta l'analisi dei dati in tempo reale (nota anche come analytics dei dati in tempo reale) per le transazioni finanziarie, avvisando le banche di attività sospette non appena si verificano. Questo, a sua volta, offre alle banche l'opportunità di intervenire rapidamente e di prevenire perdite importanti, tutelando il patrimonio dei clienti.
La crescente adozione dell'intelligenza artificiale amplifica ulteriormente l'importanza dei dati in tempo reale. Dati aggiornati e di alta qualità sono spesso parte integrante dei flussi di lavoro basati sull'AI e sul machine learning.
Ad esempio, i modelli diagnostici basati sull'AI richiedono i dati attuali dei pazienti per rilevare possibili condizioni mediche, mentre i chatbot dell'e-commerce sono dotati di informazioni sull'inventario in tempo reale per rispondere efficacemente alle domande degli acquirenti sui prodotti disponibili.
L'agentic AI, in particolare, utilizza i dati in tempo reale per supportare un processo decisionale autonomo. Ad esempio, un'azienda di spedizioni potrebbe utilizzare l'agentic AI per rettificare automaticamente i percorsi di consegna in risposta alle condizioni del traffico in tempo reale.
Le aziende che utilizzano i dati in tempo reale ottengono diversi benefici, tra cui:
Informazioni aggiornate e di alta qualità offrono insight e previsioni più accurati, soprattutto nei casi in cui anche dati vecchi di qualche ore perdono di rilevanza. Ad esempio, nel trading azionario, i broker spesso si affidano a feed di dati di mercato in tempo reale per cogliere le opportunità di investimento.
Con dati in tempo reale, le aziende possono apportare modifiche rapide che consentono di risparmiare tempo e denaro, per esempio ottimizzando i livelli di inventario e identificando i colli di bottiglia nella produzione.
L'accesso ai dati in tempo reale aiuta le aziende a individuare rapidamente rischi e minacce, dalle condizioni meteorologiche avverse ai tentativi di attacco informatico, e a prevenire conseguenze gravi.
I dati in tempo reale possono essere combinati con dati storici per alimentare l'analytics predittiva e la pianificazione a lungo termine. Questo approccio completo all'analisi dei dati può informare un'ampia gamma di decisioni, da quelle legate al personale alla pubblicità.
I termini dati in tempo reale, dati quasi in tempo reale e dati in streaming vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile, ma presentano sottili distinzioni.
Mentre i dati in tempo reale sono disponibili immediatamente dopo essere stati generati o raccolti, i dati quasi in tempo reale possono richiedere qualche minuto o addirittura qualche ora prima di essere accessibili per l'analytics o per altri scopi.
Per esempio, la NASA considera i dati quasi in tempo reale come dati disponibili da una a tre ore dopo l'acquisizione da parte di uno strumento su una piattaforma spaziale2
Al contrario, Forrester descrive i dati per l'analytics in tempo reale come disponibili in meno di 15 o 5 minuti, a seconda della fonte dei dati.3 (È importante notare che, quando la latenza associata alla consegna dei dati è di pochi minuti, può essere definita "in tempo reale" anche se in realtà si tratta di un processo quasi in tempo reale.)
Il dati in streaming, noti anche come data streaming in tempo reale, sono dati che vengono generati in modo continuo e che fluiscono in pipeline di dati da varie fonti. In genere, questi si tratta di dati in tempo reale, come le registrazioni dei dispositivi IoT o l'attività sui social media.
Tuttavia, non tutti i dati in tempo reale sono necessariamente dati in streaming: i dati in tempo reale che non fanno parte di un flusso continuo ma vengono prodotti e trasmessi come un singolo evento non sono considerati dati in streaming. L'utente di telefono cellulare che utilizza un'app per condividere la propria posizione attuale con un amico una tantum (quindi non in modo continuo) può essere considerato un esempio di dati in tempo reale non in streaming.
Una raccolta di processi e strumenti di gestione dei dati può aiutare le organizzazioni a gestire le pipeline di dati in tempo reale.
Data ingestion in tempo reale
La data ingestion è il processo di raccolta e importazione di file di dati da varie fonti in un database per lo storage, l'elaborazione e l'analisi. La data ingestion in tempo reale si riferisce alla raccolta di dati da diverse fonti con latenza minima. I principali strumenti per la data ingestion in tempo reale includono Apache Kafka e AWS Kinesis.
Elaborazione dei dati in tempo reale
L'elaborazione dei dati è la conversione di dati non elaborati in informazioni utilizzabili attraverso fasi strutturate quali raccolta, preparazione, analisi e storage dei dati. Il trattamento dei dati in tempo reale comporta l'esecuzione di questi passaggi non appena i dati vengono generati o raccolti. I framework per l'elaborazione in tempo reale più diffusi includono Apache Hadoop e Spark.
Elaborazione dei flussi
L'elaborazione dei flussi può essere considerata una forma di elaborazione dei dati in tempo reale. Nell'elaborazione in streaming, i dati vengono elaborati mentre sono "in movimento". Trasformazioni come il filtraggio, l'arricchimento e la formattazione avvengono quando i dati fluiscono attraverso la pipeline di dati. I framework come Apache Flink consentono alle organizzazioni di elaborare eventi complessi in tempo reale ed eseguire l'aggregazione dei dati su larga scala.
Integrazione dei dati in tempo reale
L'integrazione dei dati in tempo reale prevede la cattura e l'elaborazione dei dati da più fonti non appena disponibili, per poi integrarli immediatamente in un sistema target. Gli strumenti e i metodi di integrazione dei dati in tempo reale includono l'integrazione dei dati in streaming (SDI), Change Data Capture (CDC), l'integrazione delle applicazioni e la virtualizzazione dei dati. Gli strumenti e le piattaforme per semplificare l'integrazione in tempo reale includono Apache Kafka e IBM® Streamsets.
Analytics dei dati in tempo reale
L'analytics dei dati equivale all'interrogazione, interpretazione e visualizzazione di set di dati. L'analytics dei dati in tempo reale implica l'esecuzione di queste attività sui set di dati man mano che i dati vengono generati, ottenendo insight in tempo reale che possono consentire decisioni migliori. Gli strumenti di real-time analytics si basano su data ingestion, elaborazione e integrazione dei dati in tempo reale, nonché su metodi di storage ottimizzati per soluzioni di analisi, come i data warehouse basati su cloud.
I dati in tempo reale supportano processi e funzioni importanti in diversi settori.
I dati di cybersecurity in tempo reale aiutano i team di sicurezza aziendale ad adottare un approccio proattivo per rilevare, prevenire e contrastare gli attacchi informatici. I team possono abbonarsi ai feed di threat intelligence, cioè flussi di informazioni sulle minacce in tempo reale provenienti da servizi di threat intelligence open source e commerciali.
Gli algoritmi dinamici di determinazione dei prezzi utilizzano dati in tempo reale per aiutare aziende che vanno dalle piattaforme di ride hailing alle attrazioni turistiche a determinare prezzi che massimizzeranno i ricavi in determinati momenti. I dati inseriti negli algoritmi dinamici di determinazione dei prezzi possono includere modelli di acquisto dei consumatori, prezzi della concorrenza e tendenze sui social media.4
L'analisi dei dati in tempo reale sulle transazioni aiuta gli istituti finanziari e altre imprese a rilevare rapidamente le anomalie e a intervenire prima che si verifichino perdite legate alle frodi. Nel frattempo, il monitoraggio e l'analisi dei dati in tempo reale sul comportamento degli utenti possono prevenire le frodi: velocità di digitazione e movimenti del mouse insoliti, ad esempio, possono avvisare una banca che un truffatore sta fingendo di essere un cliente.5
I dati in tempo reale sul comportamento dei clienti aiutano le aziende a fornire istantaneamente esperienze personalizzate ai clienti, ad esempio offrendo consigli pertinenti sui prodotti mentre un cliente fa acquisti online. La personalizzazione si estende anche ai pazienti: i dati sulla salute in tempo reale, compresi quelli raccolti dai dispositivi indossabili come gli smartwatch, possono informare le decisioni terapeutiche e migliorare le interazioni tra operatori e pazienti.
La manutenzione predittiva ottimizza le prestazioni e la durata delle apparecchiature valutandone continuamente l'integrità in tempo reale. Queste valutazioni sono basate su dati in tempo reale raccolti dai sensori e analizzati da modelli di machine learning. Tale analisi aiuta le aziende a identificare e riparare o sostituire rapidamente le attrezzature poco performanti, a evitare costosi tempi di inattività e guasti alle attrezzature.
I dati in tempo reale sull'inventario, il monitoraggio delle spedizioni, le interruzioni meteorologiche e altro aiutano le aziende ad apportare modifiche fondamentali alla supply chain in modo rapido. Questa capacità è migliorata dall'AI: il 63% dei Chief Supply Chain Officers si aspetta che gli agenti AI presto miglioreranno in modo continuo le prestazioni della supply chain apportando modifiche basate sul feedback, secondo un report del 2025 dell'IBM Institute for Business Value.
Risorse
Per prosperare, le aziende devono utilizzare i dati per fidelizzare i clienti, automatizzare i processi aziendali e innovare con soluzioni basate sull'AI.
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Introduzione a Cognos Analytics 12.0, insight basati sull'AI per prendere decisioni migliori.
Note a piè di pagina
1 “Real-Time Data Integration for Business in Real Time.” IDC. Giugno 2025.
2 “Near Real-Time vs. Standard Data Products.” NASA. Consultato il 18 luglio 2025.
3 “Demystifying Real-Time Data For Analytics And Operational Workloads.” Forrester. 8 settembre 2023.
4 “Harnessing AI For Dynamic Pricing For Your Business.” Forbes. 24 giugno 2024.
5 “How AI Can Revamp Behavioral Biometrics Security.” BankInfoSecurity. 12 maggio 2025.