Ważenie zalet i wad analizy Big Data w czasie rzeczywistym

Wideo: [ WilData ] Integracja przetwarzania w czasie rzeczywistym z data lake’ami oczami data engineer’a

Zawartość

Co to jest Big Data i czym różni się od analizy Big Data w czasie rzeczywistym?
Plusy
Cons
Wniosek
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia

Źródło: Seoterra / Dreamstime

Na wynos:

Natychmiastowy dostęp do danych w czasie rzeczywistym może wydawać się idealnym scenariuszem, ale z zaletami są też wady.

W dobie eksplozji danych organizacje gromadzą i przechowują dane w coraz szybszym tempie. Jednak samo zbieranie tych danych dla organizacji nie ma żadnej wartości biznesowej. Analiza i wizualizacja tych dużych danych w czasie rzeczywistym przekształca tę masę danych w cenne statystyki. Chociaż wgląd w czasie rzeczywistym może być bardzo cenny dla Twojej organizacji, ma zarówno zalety, jak i wady.

Co to jest Big Data i czym różni się od analizy Big Data w czasie rzeczywistym?

Zanim przejdziemy dalej, omówmy duże zbiory danych - co to właściwie jest? Tradycyjnie dane były przechowywane znacznie łatwiej, ponieważ było ich o wiele mniej. Duże dane powstały, gdy zaszła potrzeba przechowywania zbiorów danych w znacznie większych ilościach. To nie tylko dane lub zestaw danych, ale połączenie narzędzi, technik, metod i ram.

Duże zbiory danych mogą pochodzić z niemal wszystkiego, co generuje dane, w tym z wyszukiwarek i mediów społecznościowych, a także z mniej oczywistych źródeł, takich jak sieci energetyczne i infrastruktura transportowa. Dane te można podzielić na trzy typy: uporządkowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Duże dane są zwykle gromadzone i analizowane w określonych odstępach czasu. Jednak dzięki analizie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym gromadzenie i analiza są ciągłe, co zapewnia firmie aktualny wgląd. (Aby uzyskać więcej informacji na temat analizy dużych zbiorów danych, zobacz, w jaki sposób analiza dużych zbiorów danych może zoptymalizować wydajność IT).

Hadoop jest najbardziej znanym narzędziem do analizy dużych zbiorów danych, ale nie nadaje się do obsługi analiz dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Niektóre narzędzia Big Data w czasie rzeczywistym obejmują:

Storm - jest to rozproszony system obliczeń w czasie rzeczywistym, który działa z dowolnym językiem programowania i jest skalowalny. Obecnie jest własnością.
GridGain - jest to narzędzie obliczeniowe gridowe typu open source dla przedsiębiorstw. Jest kompatybilny z Hadoop DFS, który zastępuje MapReduce firmy Hadoop.

Plusy

Omówmy teraz niektóre zalety analityki dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.

Szybkie rozpoznawanie błędów - Załóżmy, że wystąpił błąd i należy go jak najszybciej rozwiązać. Dzięki analizie danych big data w czasie rzeczywistym, ten błąd można natychmiast rozpoznać i szybko go usunąć. Pomoże to zapobiec liczniejszym i / lub poważniejszym awariom. W dłuższej perspektywie pomaga to również reputacji firmy - szybkie korekty błędów mogą pomóc w zdobyciu większej liczby klientów.
Oszczędności - Mimo że wdrożenie analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym może być kosztowne, wysoka wartość natychmiastowej analizy danych może zrekompensować te wydatki.
Usługi progresywne - monitorowanie produktów i usług za pomocą analizy dużych zbiorów danych może prowadzić do wyższych współczynników konwersji dla klientów, co z kolei może prowadzić do wyższych zysków. Bezpośrednie błędy i problemy można łatwo przewidzieć za pomocą analiz, które mogą również pomóc w większym skupieniu się na potrzebach klientów.
Wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym - Zespół zarządzający bezpieczeństwem systemów i serwerów może być szybko i łatwo powiadamiany o oszustwie, umożliwiając im podejmowanie działań w czasie rzeczywistym, jak tylko oszustwo zostanie wykryte. (Aby dowiedzieć się więcej o wykrywaniu oszustw, zobacz Machine Learning & Hadoop w Wykrywanie oszustw nowej generacji).
Strategie wobec konkurentów - konkurencja przeraża dziś wielu ludzi na rynku, a analiza dużych zbiorów danych pomaga w uzyskaniu szczegółowego obrazu konkurentów, takich jak wprowadzenie nowego produktu, obniżenie / podwyższenie cen na określony czas lub skupienie się na użytkownikach z określonej lokalizacji.
Wgląd - wgląd w sprzedaż jest niezbędny do poznania pozycji sprzedaży. Te spostrzeżenia mogą prowadzić do dodatkowych przychodów, takich jak utrata klienta w perspektywie długoterminowej, sprawdzanie współczynnika odrzuceń i znajdowanie optymalnych sposobów na zwiększenie sprzedaży poprzez analizę analityki Big Data w czasie rzeczywistym.
Trendy - decyzje poprzez analizę trendów klientów można podejmować za pomocą analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Może to obejmować oferty, reklamy, potrzeby klientów, oferty dostępne na określony sezon i inne. Dlatego może również poprawić długoterminowe decyzje.

Cons

Teraz spójrzmy na wady.

Hadoop niezgodny - jak wspomniano wcześniej, Hadoop, najczęściej używane narzędzie do analizy dużych zbiorów danych, nie jest obecnie w stanie obsłużyć danych w czasie rzeczywistym. W związku z tym wymagane są inne narzędzia, z oczekiwaniem, że w przyszłości Hadoop doda funkcjonalność do podejścia w czasie rzeczywistym.
Wymagane nowe podejście - niektóre organizacje są przyzwyczajone do otrzymywania informacji raz w tygodniu. Jednak przy stałym napływie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym wymagane jest zupełnie inne podejście. Może to stanowić wyzwanie dla niektórych organizacji i może prowadzić do przebudowy niektórych decyzji i planów.
Możliwa awaria - niektóre organizacje mogą postrzegać analizę dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym jako nową błyszczącą zabawkę i chcą ją natychmiast wdrożyć. Jeśli jednak nie zostanie poprawnie zaimplementowany, może to spowodować wiele problemów. Jeśli firma nie jest przyzwyczajona do przetwarzania danych w tak szybkim tempie, może to prowadzić do nieprawidłowej analizy, co może powodować większe problemy dla organizacji.

Wniosek

Analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym mogą mieć ogromne znaczenie dla firmy, ale firma musi najpierw ustalić, czy zalety przewyższają wady w ich konkretnej sytuacji, a jeśli tak, to w jaki sposób można je przezwyciężyć. Jest to wciąż stosunkowo nowa technologia, więc oczekuje się, że będzie ewoluować w przyszłości i, mam nadzieję, rozwiązać niektóre z obecnych wyzwań.