Взвешивание плюсов и минусов аналитики больших данных в реальном времени

Видео: Александр Гедранович. Аналитика больших данных в режиме реального времени

Содержание

Что такое большие данные и чем они отличаются от аналитики больших данных в реальном времени?
Pros
Cons
Заключение
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни

Источник: Seoterra / Dreamstime

вынос:

Мгновенный доступ к данным в реальном времени может показаться идеальным сценарием, но с преимуществами есть и недостатки.

В наш век взрыва данных организации собирают и хранят данные с постоянно растущими темпами. Однако простой сбор этих данных для вашей организации не имеет никакой коммерческой ценности. Анализ в реальном времени и визуализация этих больших данных превращают эту массу данных в ценную статистику. Хотя это понимание в реальном времени может иметь большое значение для вашей организации, оно имеет как плюсы, так и минусы.

Что такое большие данные и чем они отличаются от аналитики больших данных в реальном времени?

Прежде чем двигаться дальше, давайте обсудим большие данные - что это такое? Традиционно данные хранились намного легче, поскольку их было намного меньше. Большие данные появились, когда возникла необходимость хранить наборы данных в гораздо больших количествах. Это не только данные или набор данных, но и комбинация инструментов, методов, методов и структур.

Большие данные могут поступать практически из всего, что генерирует данные, включая поисковые системы и социальные сети, а также некоторые менее очевидные источники, такие как электросети и транспортная инфраструктура. Эти данные можно разделить на три типа: структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.

Большие данные обычно собираются и анализируются с заданными интервалами. Тем не менее, благодаря аналитике больших данных в режиме реального времени сбор и анализ данных ведутся непрерывно, что дает бизнесу самую свежую информацию. (Подробнее об аналитике больших данных см. В разделе Как аналитика больших данных может оптимизировать производительность ИТ.)

Hadoop - самый известный инструмент для анализа больших данных, но он не очень подходит для анализа больших данных в реальном времени. Некоторые инструменты для работы с большими данными в реальном времени:

Storm - это система распределенных вычислений в реальном времени, которая работает с любым языком программирования и является масштабируемой. В настоящее время он принадлежит.
GridGain - это корпоративный инструмент для работы с сетками с открытым исходным кодом. Он совместим с Hadoop DFS, который предлагает замену Hadoop MapReduce.

Pros

Теперь давайте обсудим некоторые преимущества анализа больших данных в реальном времени.

Быстрое распознавание ошибок. Предположим, что произошла ошибка, и ее необходимо устранить как можно скорее. Благодаря анализу больших данных в режиме реального времени эта ошибка может быть немедленно обнаружена и быстро исправлена. Это может помочь предотвратить более многочисленные и / или более серьезные сбои. В долгосрочной перспективе это также помогает деловой репутации - быстрое исправление ошибок может помочь привлечь больше клиентов.
Экономия. Несмотря на то, что внедрение анализа больших данных в режиме реального времени может быть дорогостоящим, высокая стоимость немедленного анализа данных может компенсировать эти расходы.
Прогрессивные услуги. Мониторинг продуктов и услуг с помощью анализа больших данных может привести к более высоким показателям конверсии для клиентов, что, в свою очередь, может привести к увеличению прибыли. Грядущие ошибки и проблемы можно легко предсказать с помощью аналитики, которая также может помочь сосредоточиться на потребностях клиентов.
Обнаружение мошенничества в реальном времени. Группа, управляющая безопасностью систем и серверов, может быть быстро и легко уведомлена о мошенничестве, что позволяет им принимать меры в режиме реального времени, как только обнаруживается мошенничество. (Чтобы узнать больше об обнаружении мошенничества, см. Машинное обучение и Hadoop в Обнаружении мошенничества следующего поколения.)
Стратегии по отношению к конкурентам. Конкуренция сегодня пугает многих людей на рынке, а анализ больших данных помогает получить детальное представление о конкурентах, таких как запуск нового продукта, снижение / повышение цен в течение определенного периода времени или ориентация на пользователей из определенного местоположения.
Понимание - Проницательность продаж жизненно важна для того, чтобы знать, где продажи стоят. Такое понимание может привести к дополнительному доходу, такому как не потерять клиента в долгосрочной перспективе, проверить показатель отказов и найти оптимальные способы увеличения продаж посредством анализа аналитики больших данных в реальном времени.
Тенденции. Решения, основанные на анализе тенденций клиентов, могут приниматься с помощью анализа больших данных в режиме реального времени. Это может включать предложения, рекламные объявления, потребности клиентов, предложения, доступные для определенного сезона и другие. Следовательно, это также может улучшить долгосрочные решения.

Cons

Теперь давайте посмотрим на минусы.

Hadoop не совместим. Как упоминалось ранее, Hadoop, наиболее широко используемый инструмент для анализа больших данных, в настоящее время не может обрабатывать данные в реальном времени. Поэтому требуются некоторые другие инструменты, и ожидается, что в будущем Hadoop добавит функциональность для подхода в реальном времени.
Требуется новый подход - некоторые организации привыкли получать информацию один раз в неделю. Однако при постоянном притоке больших данных в реальном времени требуется совершенно иной подход. Это может быть проблемой для некоторых организаций и может привести к перестройке некоторых решений и планов.
Возможный сбой. Некоторые организации могут рассматривать аналитику больших данных в режиме реального времени как новую блестящую игрушку и хотят немедленно ее реализовать. Однако, если не реализовано должным образом, это может вызвать множество проблем. Если бизнес не используется для обработки данных с такой высокой скоростью, это может привести к неправильному анализу, что может вызвать большие проблемы для организации.

Заключение

Аналитика больших данных в реальном времени может иметь огромное значение для бизнеса, но бизнес должен сначала определить, перевешивают ли плюсы минусы в их конкретной ситуации, и если да, то как эти минусы будут преодолены. Это все еще относительно новая технология, поэтому ожидается, что она будет развиваться в будущем и, надеюсь, решить некоторые из ее текущих проблем.