Afvejning af fordele og ulemper ved realtids Big Data Analytics

Video.: The Third Industrial Revolution: A Radical New Sharing Economy

Indhold

Hvad er Big Data, og hvordan adskiller det sig fra Real Data Big Data Analytics?
Fordele
Ulemper
Konklusion
Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv

Kilde: Seoterra / Dreamstime

Tag væk:

At have realtidsdata øjeblikkeligt tilgængelig kan virke som et ideelt scenario, men med fordelene er der også ulemper.

I denne tidsalder med dataeksplosion indsamler og lagrer organisationer data til stadigt stigende priser. Imidlertid har simpelthen indsamling af disse data til din organisation ikke nogen forretningsværdi. Realtidsanalyse og visualisering af disse big data gør denne masse af data til værdifuld statistik. Selvom denne real-time indsigt kan være af stor værdi for din organisation, har den både fordele og ulemper.

Hvad er Big Data, og hvordan adskiller det sig fra Real Data Big Data Analytics?

Før vi går videre, lad os diskutere big data - hvad er det egentlig? Traditionelt blev data gemt meget lettere, da der var så meget mindre af dem. Big data kom til, da der blev behov for at gemme datasæt i meget større mængder. Det er ikke kun data eller et datasæt, men en kombination af værktøjer, teknikker, metoder og rammer.

Big data kan komme fra næsten alt, hvad der genererer data, inklusive søgemaskiner og sociale medier, samt nogle mindre indlysende kilder, f.eks. Elnet og transportinfrastruktur. Disse data kan kategoriseres i tre typer: struktureret, semistruktureret og ustruktureret.

Store data indsamles og analyseres normalt med foruddefinerede intervaller. Imidlertid med realtidsanalyse af big data er indsamlingen og analysen kontinuerlig, hvilket giver en forretningsmæssig up-to-the-minute indsigt. (For mere information om big data-analyse, se Hvordan Big Data Analytics kan optimere it-ydelsen.)

Hadoop er det mest kendte værktøj til analyse af big data, men det er ikke velegnet til håndtering af big data-analyse i realtid. Nogle realtids big data-værktøjer inkluderer:

Storm - Dette er et realtidsdistribueret beregningssystem, der fungerer med ethvert programmeringssprog og er skalerbar. Det ejes i øjeblikket af.
GridGain - Dette er et enterprise open source grid computing tool. Det er kompatibelt med Hadoop DFS, der tilbyder en erstatning til Hadoops MapReduce.

Fordele

Lad os nu diskutere nogle af fordelene ved realtidsanalyse af big data.

Genkend hurtigt fejl - Lad os antage, at der er opstået en fejl, og skal løses ASAP. Med real-time big data-analyse kan denne fejl genkendes øjeblikkeligt og hurtigt afhjælpes. Dette kan hjælpe med at forhindre flere og / eller mere alvorlige fejl. På lang sigt hjælper dette også et forretningsreput - hurtige fejlkorrektioner kan hjælpe med at få flere kunder.
Besparelser - Selvom implementering af realtids big data-analyse kan være dyr, kan den høje værdi af øjeblikkelig dataanalyse kompensere for disse udgifter.
Progressive tjenester - Overvågning af produkter og tjenester gennem big data-analyse kan føre til højere konverteringsfrekvens for kunder, hvilket igen kan føre til højere fortjeneste. Overvældende fejl og problemer kan let forudsiges med analyse, hvilket også kan hjælpe med at fokusere mere på kundernes behov.
Registrering af realtidsbedrageri - Holdet, der administrerer sikkerheden på systemerne og serverne, kan hurtigt og nemt underrettes om svig, hvilket giver dem mulighed for at træffe foranstaltninger i realtid, så snart svindlen opdages. (Se Machine Learning & Hadoop i Next-Generation Fraud Detection for at lære mere om bedrageribetegnelse.)
Strategier over for konkurrenter - Konkurrence skræmmer mange mennesker på markedet i dag, og big data-analyse hjælper med at give et detaljeret billede af konkurrenter, såsom at lancere et nyt produkt, sænke / øge priser i en bestemt varighed eller fokusere på brugere fra et specifikt sted.
Indblik - Salgsindsigt er afgørende for at vide, hvor salget står. Denne indsigt kan føre til yderligere indtægter, såsom ikke at miste en kunde på lang sigt, kontrollere afvisningsprocenten og finde optimale måder at øge salget ved at analysere real-time big data-analyse.
Trends - Beslutninger ved at analysere kundetrends kan træffes med real-time big data-analyse. Dette kan omfatte tilbud, reklamer, kundebehov, tilbud, der er tilgængelige for en bestemt sæson og andre. Derfor kan det også forbedre langsigtede beslutninger.

Ulemper

Lad os nu se på ulemperne.

Hadoop ikke kompatibel - Som tidligere nævnt er Hadoop, det mest anvendte værktøj til analyse af big data, ikke i øjeblikket i stand til at håndtere data i realtid. Derfor er nogle andre værktøjer påkrævet med en forventning om, at Hadoop i fremtiden vil tilføje funktionalitet til en realtidstilgang.
Ny tilgang krævet - Nogle organisationer er vant til at modtage indsigt en gang om ugen. Med den konstante tilstrømning af realtids big data kræves der imidlertid en helt anden tilgang. Dette kan være en udfordring for nogle organisationer og kan føre til ombygning af nogle beslutninger og planer.
Mulig fiasko - Nogle organisationer kan se real-time big data-analyse som et skinnende nyt legetøj og vil implementere det med det samme. Hvis det ikke implementeres korrekt, kan dette medføre mange problemer. Hvis en virksomhed ikke er vant til at håndtere data med så hurtig hastighed, kan det føre til forkert analyse, hvilket kan medføre større problemer for organisationen.

Konklusion

Realtidsanalyse af big data kan være af enorm betydning for en virksomhed, men en virksomhed skal først afgøre, om de professionelle opvejer ulemperne i deres særlige situation, og i bekræftende fald hvordan disse ulemper vil blive overvundet. Dette er stadig en relativt ny teknologi, så den forventes at udvikle sig i fremtiden og forhåbentlig løse nogle af dens aktuelle udfordringer.