Vaganje prednosti i nedostataka analitike velikih podataka u stvarnom vremenu

Sadržaj

Što su veliki podaci i kako se razlikuju od analitike velikih podataka u stvarnom vremenu?
prozodija
kontra
Zaključak
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života

Izvor: Seoterra / Dreamstime

Oduzeti:

Imati trenutno dostupne podatke u stvarnom vremenu može se činiti idealnim scenarijem, ali uz to postoje i nedostaci.

U ovo doba eksplozije podataka, organizacije prikupljaju i pohranjuju podatke sa sve većom brzinom. Međutim, jednostavno prikupljanje tih podataka za vašu organizaciju nema nikakvu poslovnu vrijednost. Analiza i vizualizacija ovih velikih podataka u stvarnom vremenu pretvaraju ovu masu podataka u vrijedne statistike. Iako ovaj uvid u stvarnom vremenu može biti od velike vrijednosti za vašu organizaciju, on ima i prednosti i nedostatke.

Što su veliki podaci i kako se razlikuju od analitike velikih podataka u stvarnom vremenu?

Prije nego što krenemo dalje, razmotrimo velike podatke - što je to točno? Tradicionalno se podaci pohranjuju mnogo lakše jer ih je bilo tako manje. Veliki podaci nastali su kada je postalo potreba za pohranjivanjem skupova podataka u mnogo većim količinama. To nisu samo podaci ili skupovi podataka, već kombinacija alata, tehnika, metoda i okvira.

Veliki podaci mogu potjecati iz gotovo svega što generira podatke, uključujući tražilice i društvene medije, kao i iz nekih manje očitih izvora, poput elektroenergetskih mreža i prometne infrastrukture. Ti se podaci mogu svrstati u tri vrste: strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani.

Veliki se podaci obično prikupljaju i analiziraju u unaprijed definiranim intervalima. Međutim, pomoću analitike velikih podataka u stvarnom vremenu, prikupljanje i analiza su kontinuirana, što omogućuje uvid u tvrtku u trenutku. (Za više informacija o analizi podataka velikih podataka pogledajte kako Velika analiza podataka može optimizirati IT performanse.)

Hadoop je najpoznatiji alat za analizu velikih podataka, ali nije pogodan za obradu analitike velikih podataka u stvarnom vremenu. Neki alati za velike podatke u stvarnom vremenu uključuju:

Oluja - ovo je računski sustav raspodijeljen u stvarnom vremenu, koji radi s bilo kojim programskim jezikom i skalabilan je. Trenutno je u vlasništvu tvrtke.
GridGain - Ovo je alat za računarski mrežni računar otvorenog koda. Kompatibilan je s Hadoop DFS koji nudi zamjenu za Hadoop MapReduce.

prozodija

Sada razmotrimo neke od prednosti analitike velikih podataka u stvarnom vremenu.

Brzo prepoznajte pogreške - Pretpostavimo da je došlo do pogreške i treba je riješiti što prije. Pomoću analitike velikih podataka u stvarnom vremenu ova se greška može odmah prepoznati i brzo otkloniti. To može spriječiti brojne i / ili teže pogreške. To dugoročno pomaže i poslovnoj reputaciji - brze ispravke pogrešaka mogle bi pomoći u pridobijanju više kupaca.
Ušteda - Iako provedba analitike velikih podataka u stvarnom vremenu može biti skupa, visoka vrijednost neposredne analize podataka može nadoknaditi ove troškove.
Progresivne usluge - Nadgledanje proizvoda i usluga analitikom velikih podataka moglo bi dovesti do većih stopa konverzije za kupce, što zauzvrat može dovesti do većih profita. Neposredne pogreške i problemi mogu se lako predvidjeti analitikom, što bi moglo također pomoći u fokusiranju više na potrebe kupca.
Otkrivanje prijevara u stvarnom vremenu - Tim koji upravlja zaštitom sustava i poslužitelja može se brzo i lako obavijestiti o prijevari, omogućujući im da poduzmu mjere u stvarnom vremenu, čim otkriju prijevaru. (Da biste saznali više o otkrivanju prijevara, pogledajte Strojno učenje i Hadoop u Detekciji prijevara nove generacije.)
Strategije prema konkurentima - Konkurencija plaši mnoge ljude na tržištu danas, a analitika velikih podataka pomaže u pružanju detaljne slike konkurenata, poput pokretanja novog proizvoda, snižavanja / povećanja cijena za određeno razdoblje ili usredotočenosti na korisnike s određenog mjesta.
Uvid - Uvidi u prodaju ključni su za saznanje gdje stoji prodaja. Ovi uvidi mogli bi dovesti do dodatnih prihoda, poput gubitka kupca u dugoročnom razdoblju, provjere stope napuštanja početne stranice i pronalaženja optimalnih načina za povećanje prodaje analizom analitike velikih podataka u stvarnom vremenu.
Trendovi - Odluke analizom trendova kupaca mogu se donijeti analizom velikih podataka u stvarnom vremenu. To može uključivati ponude, oglase, potrebe kupaca, ponude dostupne za određenu sezonu i druge. Stoga može poboljšati i dugoročne odluke.

kontra

A sada pogledajmo kontre.

Hadoop nije kompatibilan - Kao što je spomenuto ranije, Hadoop, najčešće korišteni alat za analizu velikih podataka, trenutno ne može obraditi podatke u stvarnom vremenu. Stoga su potrebni neki drugi alati s očekivanjem da će Hadoop u budućnosti dodati funkcionalnost pristupu u stvarnom vremenu.
Potreban je novi pristup - Neke su organizacije navikle primati uvide jednom tjedno. Međutim, uz stalni priliv velikih podataka u stvarnom vremenu, potreban je potpuno drugačiji pristup. To bi moglo biti izazov za neke organizacije i moglo bi dovesti do preuređenja nekih odluka i planova.
Mogući neuspjeh - Neke organizacije mogu u stvarnom vremenu analitiku podataka vidjeti kao sjajnu novu igračku i žele je odmah implementirati. No ako se ne provede pravilno, to bi moglo uzrokovati mnoštvo problema. Ako se poduzeće ne koristi za tako brzu obradu podataka, to može dovesti do pogrešne analize, što bi moglo stvoriti veće probleme organizaciji.

Zaključak

Analitika velikih podataka u stvarnom vremenu može biti od ogromne važnosti za posao, ali posao prvo mora utvrditi jesu li profesionalci nadmašili nedostatke u svojoj konkretnoj situaciji, i ako jeste, kako će te nedostatke biti prevladane. To je još uvijek relativno nova tehnologija, pa se očekuje da će se ona razvijati u budućnosti i nadamo se riješiti neke svoje trenutne izazove.