Зважування плюсів і мінусів в реальному часі аналітики великих даних

Зміст

Що таке великі дані та чим вони відрізняються від реального часу в аналітиці великих даних?
Плюси
Мінуси
Висновок
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя

Джерело: Seoterra / Dreamstime

Винос:

Наявність миттєво доступних даних у реальному часі може здатися ідеальним сценарієм, але, маючи переваги, є і недоліки.

У цей вік вибуху даних організації збирають і зберігають дані з постійно зростаючими темпами. Однак просто збір цих даних для вашої організації не має жодної ділової цінності. Аналіз у реальному часі та візуалізація цих великих даних перетворюють цю масу даних у цінну статистику. Хоча це розуміння в режимі реального часу може мати велике значення для вашої організації, воно має як плюси, так і мінуси.

Що таке великі дані та чим вони відрізняються від реального часу в аналітиці великих даних?

Перш ніж рухатися далі, давайте обговоримо великі дані - що це саме? Традиційно дані зберігалися набагато простіше, оскільки їх було набагато менше. Великі дані виникли, коли виникла потреба зберігати набори даних у значно більших кількостях. Це не лише дані чи набір даних, а поєднання інструментів, прийомів, методів та рамок.

Великі дані можуть надходити майже з усього, що генерує дані, включаючи пошукові системи та соціальні медіа, а також деякі менш очевидні джерела, такі як електромережі та транспортна інфраструктура. Ці дані можна класифікувати на три типи: структуровані, напівструктуровані та неструктуровані.

Великі дані зазвичай збираються та аналізуються за попередньо визначеними інтервалами. Однак, використовуючи аналітику великих даних у реальному часі, збір та аналіз здійснюються безперервно, що дає можливість діловому поточному огляду. (Докладніше про аналітику великих даних див. У розділі Як велика аналітика даних може оптимізувати ефективність ІТ.)

Hadoop - найвідоміший інструмент для аналізу великих даних, але він не дуже підходить для обробки великої інформації в реальному часі. Деякі інструменти великих даних у реальному часі включають:

Шторм - це система обчислень, що розподіляється в режимі реального часу, яка працює з будь-якою мовою програмування і є масштабованою. Зараз він належить.
GridGain - це інструмент обчислення сітки з відкритим кодом для підприємства. Він сумісний з Hadoop DFS, який пропонує заміну Hadoop MapReduce.

Плюси

Тепер давайте обговоримо деякі переваги аналітики великих даних у реальному часі.

Швидке розпізнавання помилок - Припустимо, що сталася помилка, і її потрібно усунути якнайшвидше. Завдяки аналітиці великих даних у реальному часі цю помилку можна визнати негайно та швидко усунути. Це може допомогти запобігти більш численні та / або більш важкі збої. Зрештою, це також допомагає діловій репутації - швидкі виправлення помилок можуть допомогти залучити більше клієнтів.
Економія - Хоча реалізація аналітики великих даних у реальному часі може бути дорогою, великі значення негайного аналізу даних можуть компенсувати ці витрати.
Прогресивні послуги - моніторинг продуктів та послуг за допомогою аналітики великих даних може призвести до більш високих показників конверсії для клієнтів, що, в свою чергу, може призвести до збільшення прибутку. Неминучі помилки та проблеми можна легко передбачити за допомогою аналітики, що також може допомогти зосередитись на потребах замовника.
Виявлення шахрайства в режимі реального часу - Команда, яка керує безпекою систем та серверів, може бути швидко та легко повідомлена про шахрайство, що дозволяє їм вживати заходів у режимі реального часу, як тільки виявлено шахрайство. (Щоб дізнатися більше про виявлення шахрайства, див. Машинне навчання та Hadoop у розділі Виявлення шахрайства нового покоління.)
Стратегії щодо конкурентів - Конкуренція сьогодні відлякує багатьох людей на ринку, а аналітика великих даних допомагає забезпечити детальну картину конкурентів, таких як запуск нового продукту, зниження / збільшення цін на певну тривалість або орієнтація на користувачів із певного місця.
Інсайт - Інформація про продаж життєво важлива для того, щоб знати, де стоять продажі. Ці відомості можуть призвести до отримання додаткового доходу, наприклад, не втратити клієнта в довгостроковій перспективі, перевірити коефіцієнт відмов та знайти оптимальні шляхи збільшення продажів шляхом аналізу в реальному часі аналітики великих даних.
Тенденції - рішення, аналізуючи тенденції клієнтів, можна приймати за допомогою аналізу даних великих даних у реальному часі. Це може включати пропозиції, рекламу, потреби клієнта, пропозиції, доступні для певного сезону та інші. Тому він також може покращити довгострокові рішення.

Мінуси

Тепер давайте подивимося на мінуси.

Hadoop не сумісний - Як вже згадувалося раніше, Hadoop, найбільш широко використовуваний інструмент для аналізу великих даних, наразі не в змозі обробляти дані в режимі реального часу. Тому потрібні деякі інші інструменти, сподіваючись, що в майбутньому Hadoop додасть функціональність для підходу в реальному часі.
Необхідний новий підхід - Деякі організації звикли отримувати інформацію раз на тиждень. Однак при постійному надходженні великих даних у режимі реального часу потрібен зовсім інший підхід. Це може стати викликом для деяких організацій і може призвести до перероблення деяких рішень та планів.
Можливий збій - Деякі організації можуть бачити аналітику великих даних у реальному часі як нову блискучу іграшку, і хочуть її негайно реалізувати. Однак якщо його не виконати належним чином, це може спричинити безліч проблем. Якщо бізнес не використовується для обробки даних з такою швидкою швидкістю, це може призвести до неправильного аналізу, що може спричинити більші проблеми для організації.

Висновок

Аналітика великих даних у реальному часі може мати величезне значення для бізнесу, але спочатку бізнес повинен визначити, чи переважають плюси проти мінусів у їх конкретній ситуації, і якщо так, то як ці мінуси будуть подолані. Це все ще відносно нова технологія, тому очікується, що вона розвиватиметься в майбутньому та сподівається вирішити деякі її поточні проблеми.