Tehtanje prednosti in slabosti analitike velikih podatkov v realnem času

Video.: Calling All Cars: Disappearing Scar / Cinder Dick / The Man Who Lost His Face

Vsebina

Kaj so veliki podatki in kako se razlikujejo od analitike velikih podatkov v realnem času?
Prednosti
Slabosti
Sklep
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje

Vir: Seoterra / Dreamstime

Odvzem:

Takoj dostopni podatki v realnem času se lahko zdijo idealen scenarij, vendar imajo prednosti tudi pomanjkljivosti.

V tej dobi eksplozije podatkov organizacije zbirajo in shranjujejo podatke z vedno večjimi hitrostmi. Vendar preprosto zbiranje teh podatkov za vašo organizacijo nima nobene poslovne vrednosti. V realnem času analiza in vizualizacija teh velikih podatkov pretvori to množico podatkov v dragocene statistike. Čeprav je ta vpogled v realnem času lahko za vašo organizacijo zelo koristen, ima vseeno prednosti in slabosti.

Kaj so veliki podatki in kako se razlikujejo od analitike velikih podatkov v realnem času?

Preden gremo dalje, naj razpravljamo o velikih podatkih - kaj točno je to? Tradicionalno so bili podatki shranjeni veliko lažje, saj jih je bilo toliko manj. Veliki podatki so nastali, ko se je pojavila potreba po shranjevanju naborov podatkov v veliko večjih količinah. To niso samo podatki ali nabor podatkov, ampak kombinacija orodij, tehnik, metod in okvirov.

Veliki podatki lahko prihajajo iz skoraj vsega, kar ustvarja podatke, vključno z iskalniki in socialnimi mediji, pa tudi iz nekaterih manj očitnih virov, kot so električna omrežja in prometna infrastruktura. Te podatke lahko razvrstimo v tri vrste: strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane.

Veliki podatki se običajno zbirajo in analizirajo v vnaprej določenih intervalih. Vendar pa z analitiko velikih podatkov v realnem času zbiranje in analiza poteka neprekinjeno, kar omogoča ažurni vpogled v podjetje. (Če želite več o analizi podatkov o velikih podatkih, glejte, kako velika analiza podatkov lahko optimizira delovanje IT.)

Hadoop je najbolj znano orodje za analizo velikih podatkov, vendar ni primeren za obdelavo analitike velikih podatkov v realnem času. Nekatera orodja za velike podatke v realnem času vključujejo:

Nevihta - to je sistem za računanje v realnem času, ki deluje s katerim koli programskim jezikom in je razširljiv. Trenutno je v lasti družbe.
GridGain - To je orodje za računalniško odprtokodno omrežje za podjetja. Združljiv je s Hadoop DFS, ki ponuja nadomestek Hadoop's MapReduce.

Prednosti

Zdaj pa razpravljamo o nekaterih prednostih analitike velikih podatkov v realnem času.

Hitro prepoznajte napake - predpostavimo, da je prišlo do napake in jo je treba čim prej odpraviti. Z analitiko velikih podatkov v realnem času lahko to napako takoj prepoznamo in hitro odpravimo. To lahko pomaga preprečiti številne in / ali hujše okvare. To dolgoročno pomaga tudi poslovnemu ugledu - hitri popravki napak bi lahko pomagali pri pridobivanju več strank.
Prihranki - Čeprav je izvajanje analitike velikih podatkov v realnem času lahko drago, lahko visoka vrednost takojšnje analize podatkov nadoknadi te izdatke.
Progresivne storitve - Spremljanje izdelkov in storitev z analitiko velikih podatkov bi lahko privedlo do višjih stopenj pretvorbe za kupce, kar bi posledično lahko vodilo do višjih dobičkov. Neposredne napake in težave je mogoče enostavno predvideti z analitiko, kar bi lahko pomagalo tudi pri večji osredotočenosti na potrebe strank.
Odkrivanje goljufij v realnem času - Skupina, ki upravlja varnost sistemov in strežnikov, se lahko hitro in enostavno obvesti o prevari, kar jim omogoča, da sprejmejo ukrepe v realnem času, takoj ko odkrijejo goljufijo. (Če želite izvedeti več o odkrivanju goljufij, glejte Strojno učenje in Hadoop v odkrivanju goljufij naslednje generacije.)
Strategije za konkurenco - Konkurenca danes prestraši veliko ljudi na trgu in velika analiza podatkov pomaga pri zagotavljanju podrobne slike konkurentov, na primer lansiranje novega izdelka, znižanje / zvišanje cen za določeno trajanje ali osredotočenost na uporabnike z določene lokacije.
Vpogled - Vpogled v prodajo je ključnega pomena, če vemo, kje stoji prodaja. Ti vpogledi bi lahko privedli do dodatnih prihodkov, kot so dolgoročno izguba kupca, preverjanje stopnje obiskov in iskanje optimalnih načinov za povečanje prodaje z analizo velikih podatkov v realnem času.
Trendi - Odločitev z analizo trendov strank se lahko opravi z analitiko velikih podatkov v realnem času. To lahko vključuje ponudbe, oglase, potrebe strank, ponudbe za določeno sezono in druge. Zato lahko tudi izboljša dolgoročne odločitve.

Slabosti

Zdaj si oglejmo slabosti.

Hadoop ni združljiv - Kot smo že omenili, Hadoop, najpogosteje uporabljeno orodje za analitiko velikih podatkov, trenutno ne more obdelati podatkov v realnem času. Zato so potrebna nekatera druga orodja s pričakovanjem, da bo Hadoop v prihodnosti dodal funkcionalnost za pristop v realnem času.
Potreben je nov pristop - nekatere organizacije so navajene prejemati vpogled enkrat na teden. Vendar je s stalnim dotokom velikih podatkov v realnem času potreben popolnoma drugačen pristop. To bi lahko bilo izziv za nekatere organizacije in bi lahko vodilo v preoblikovanje nekaterih odločitev in načrtov.
Možna napaka - Nekatere organizacije lahko analitiko podatkov o velikih podatkih v realnem času vidijo kot sijočo novo igračo in jo želijo takoj izvajati. Če pa se ne izvaja pravilno, lahko to povzroči številne težave. Če podjetje ne uporablja tako hitro obdelave podatkov, lahko to privede do napačne analize, kar bi lahko povzročilo večje težave organizaciji.

Sklep

Analitika velikih podatkov v realnem času je lahko za podjetje izjemnega pomena, vendar mora podjetje najprej ugotoviti, ali profesionalci odtehtajo slabosti v svojih posebnih okoliščinah, in če je odgovor pritrdilen, kako jih bodo premagali. To je še vedno relativno nova tehnologija, zato naj bi se razvijala v prihodnosti in upajmo, da bo rešila nekatere svoje trenutne izzive.