Вагање предности и недостатака аналитике великих података у стварном времену

Видео: Calling All Cars: The Flaming Tick of Death / The Crimson Riddle / The Cockeyed Killer

Садржај

Шта су велики подаци и како се разликују од аналитике великих података у стварном времену?
Прос
Цонс
Закључак
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот

Извор: Сеотерра / Дреамстиме

Одузети:

Имати тренутно доступне податке у стварном времену може се чинити идеалним сценаријем, али уз предности, постоје и недостаци.

У овом добу експлозије података, организације прикупљају и чувају податке са све већом брзином. Међутим, једноставно прикупљање тих података за вашу организацију нема никакву пословну вредност. Анализа и визуализација ових великих података у стварном времену претварају ову масу података у вредну статистику. Иако овај увид у стварном времену може бити од велике важности за вашу организацију, он има и предности и недостатке.

Шта су велики подаци и како се разликују од аналитике великих података у стварном времену?

Пре него што кренемо даље, да размотримо велике податке - шта је тачно? Традиционално се подаци чувају много лакше јер их је било тако мање. Велики подаци настали су када је постала потреба за складиштењем скупова података у много већим количинама. То нису само подаци или скупови података, већ комбинација алата, техника, метода и оквира.

Велики подаци могу доћи из готово свега што генерише податке, укључујући претраживаче и друштвене медије, као и из неких мање очигледних извора, као што су електроенергетске мреже и транспортна инфраструктура. Ови подаци могу се сврстати у три врсте: структурирани, полуструктурирани и неструктурирани.

Велики подаци се обично прикупљају и анализирају у унапред дефинисаним интервалима. Међутим, помоћу аналитике великих података у стварном времену, прикупљање и анализа су континуирана, што омогућава увид у пословање у минуту. (За више информација о аналитикама великих података, погледајте како Велика анализа података може да оптимизира ИТ перформансе.)

Хадооп је најпознатији алат за анализу великих података, али није баш погодан за обраду аналитике великих података у стварном времену. Неки алати за велике податке у реалном времену укључују:

Олуја - Ово је расподељени рачунски систем у реалном времену, који ради са било којим програмским језиком и скалабилан је. Тренутно је у власништву компаније.
ГридГаин - Ово је предузеће за рачунарску мрежу отвореног кода. Компатибилан је са Хадооп ДФС-ом који нуди замјену за Хадооп МапРедуце.

Прос

Сада ћемо разговарати о неким предностима аналитике великих података у стварном времену.

Брзо препознајте грешке - Претпоставимо да је дошло до грешке и треба је решити што пре. Помоћу аналитике великих података у стварном времену, ова грешка може се одмах препознати и брзо отклонити. То може помоћи у спречавању бројнијих и / или тежих кварова. Дугорочно, ово такође помаже пословној репутацији - брзе корекције грешака могу помоћи у придобијању више купаца.
Уштеда - Иако примјена аналитике великих података у реалном времену може бити скупа, висока вриједност непосредне анализе података може надокнадити ове трошкове.
Прогресивне услуге - Надгледање производа и услуга путем аналитике великих података може довести до већих стопа конверзије за купце, што заузврат може довести до већег профита. Непосредне грешке и проблеми могу се лако предвидјети аналитиком, што би такође могло помоћи у фокусирању више на потребе клијента.
Откривање преваре у стварном времену - Тим који управља безбедношћу система и сервера може се брзо и лако обавештити о превари, омогућавајући им да предузму мере у реалном времену, чим открију превару. (Да бисте сазнали више о откривању превара, погледајте Машинско учење и Хадооп у детекцији превара нове генерације.)
Стратегије према конкурентима - Конкуренција данас плаши многе људе на тржишту, а аналитика великих података помаже у пружању детаљне слике конкурената, попут лансирања новог производа, снижавања / повећања цена за одређено време или фокусирања на кориснике са одређене локације.
Увид - Увиди у продају кључни су за сазнање где стоји продаја. Ови увиди могу довести до додатних прихода, попут губитка купца на дужи рок, провере стопе напуштања почетне вредности и проналажења оптималних начина за повећање продаје кроз анализу аналитике великих података у стварном времену.
Трендови - Одлуке анализом трендова купаца могу се донети аналитиком великих података у стварном времену. Ово може укључивати понуде, огласе, потребе купаца, понуде доступне за одређену сезону и друге. Стога може побољшати дугорочне одлуке.

Цонс

А сада погледајмо контра.

Хадооп није компатибилан - Као што је раније споменуто, Хадооп, најчешће коришћени алат за анализу великих података, тренутно није у могућности да обрађује податке у стварном времену. Стога су потребни неки други алати, с очекивањем да ће Хадооп у будућности додати функционалност за приступ у стварном времену.
Потребан је нови приступ - Неке организације се користе да примају увиде једном недељно. Међутим, уз стални прилив великих података у стварном времену, потребан је потпуно другачији приступ. То би могло бити изазов за неке организације и могло би довести до преуређења неких одлука и планова.
Могући неуспех - Неке организације могу аналитику великих података у реалном времену видети као сјајну нову играчку и желе да је одмах примене. Међутим, ако се не спроведе правилно, то може проузроковати мноштво проблема. Ако се предузеће не користи тако брзо за обраду података, то може довести до погрешне анализе, што би могло да створи веће проблеме за организацију.

Закључак

Аналитика великих података у стварном времену може бити од огромног значаја за посао, али предузеће мора прво да утврди да ли професионалци надмашују недостатке у својој конкретној ситуацији, и ако јесте, како ће те недостатке бити превазиђене. Ово је још увек релативно нова технологија, па се очекује да ће се она развијати у будућности и надамо се да ће решити неке своје тренутне изазове.