A valós idejű nagyadat-elemzés előnyeinek és hátrányainak mérlegelése

Tartalom

Mi a nagy adat, és hogyan különbözik a valós idejű nagy adat elemzéstől?
Előnyök
Hátrányok
Következtetés
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül

Forrás: Seoterra / Dreamstime

Elvitel:

Ideális forgatókönyvnek tűnik a valós idejű adatok azonnali hozzáférhetősége, de az előnyökkel is vannak hátrányok.

Az adatrobbanás ebben a korában a szervezetek folyamatosan növekvő ütemben gyűjtik és tárolják az adatokat. Azonban az, hogy ezeket az adatokat a szervezet számára egyszerűen összegyűjti, az üzleti értéket nem jelent. E nagy adatok valós idejű elemzése és megjelenítése ezt az adatmennyiséget értékes statisztikákká változtatja. Noha ez a valós idejű betekintés nagy értéket képviselhet a szervezete számára, előnyeinek és hátrányainak egyaránt van.

Mi a nagy adat, és hogyan különbözik a valós idejű nagy adat elemzéstől?

Mielőtt tovább haladnánk, beszéljünk meg a nagy adatokról - mi ez pontosan? Hagyományosan az adatokat sokkal könnyebben tárolták, mivel sokkal kevesebb volt. Nagy adat jött létre, amikor szükségessé vált az adatkészletek sokkal nagyobb mennyiségek tárolása. Ez nem csak adat vagy adatkészlet, hanem eszközök, technikák, módszerek és keretek kombinációja.

A nagy adatok származhatnak szinte bármitől, amely adatokat generál, ideértve a keresőgépeket és a közösségi médiát, valamint néhány kevésbé nyilvánvaló forrásból, mint például az elektromos hálózatok és a szállítási infrastruktúra. Ezek az adatok három típusba sorolhatók: strukturált, félig strukturált és strukturálatlan.

A nagy adatokat általában előre meghatározott időközönként gyűjtik és elemezik. A valós idejű nagy adatok elemzésével azonban a gyűjtés és az elemzés folyamatos, így az üzleti vállalkozások számára pillanatnyi betekintést nyújt. (A nagy adatelemzéssel kapcsolatos további információkért lásd: Hogyan optimalizálhatja a nagy adatanalitika az informatikai teljesítményt.)

A Hadoop a legismertebb eszköz a nagy adatok elemzéséhez, de nem alkalmas valós idejű nagy adatok elemzésére. Néhány valós idejű nagy adat eszköz:

Storm - Ez egy valós idejű elosztott számítási rendszer, amely bármilyen programozási nyelven működik és méretezhető. Jelenleg a.
GridGain - Ez egy vállalati nyílt forrású hálózati számítástechnikai eszköz. Kompatibilis a Hadoop DFS-rel, amely helyettesíti a Hadoop MapReduce-t.

Előnyök

Most tárgyaljuk a valós idejű nagyadat-elemzések néhány előnyeit.

A hibák gyors felismerése - Tegyük fel, hogy hiba történt, és meg kell oldani az ASAP-t. A valós idejű nagyadat-elemzésekkel ez a hiba azonnal felismerhető és gyorsan kijavítható. Ez elősegítheti a számtalan és / vagy súlyosabb hiba elkerülését. Ez hosszú távon elősegíti az üzleti hírnevet - a gyors hibajavítás segíthet több ügyfél megszerzésében.
Megtakarítások - Noha a valós idejű nagyadat-elemzés végrehajtása költséges lehet, az azonnali adatelemzés magas értéke pótolhatja ezeket a kiadásokat.
Progresszív szolgáltatások - A termékek és szolgáltatások nagy adatelemzéssel történő megfigyelése magasabb konverziós arányokat eredményezhet az ügyfelek számára, ami magasabb profithoz vezethet. Az esetleges hibák és problémák könnyen megjósolhatók az elemzéssel, ami segíthet abban is, hogy jobban összpontosítson az ügyfelek igényeire.
Valós idejű csalások észlelése - A rendszerek és szerverek biztonságát kezelő csoport gyorsan és egyszerűen értesíthető a csalásról, lehetővé téve számukra, hogy valós időben intézkedéseket hozzanak, amint a csalást észlelik. (Ha többet szeretne megtudni a csalások észleléséről, olvassa el a Gépi tanulás és Hadoop című fejezetet a következő generációs csalások észlelésében.)
Stratégiák a versenytársak felé - A verseny sok ember megijeszti a mai piacon, és a nagy adatok elemzése segítséget nyújt a versenytársakról alkotott részletes képet nyújtva, például új termék bevezetésével, az árak bizonyos időtartamra történő csökkentésével / növelésével vagy az adott helyről származó felhasználókra való összpontosítással.
Betekintés - Az értékesítési betekintés nélkülözhetetlen ahhoz, hogy megtudja, hol áll az értékesítés. Ezek a betekintések további bevételeket eredményezhetnek, például hosszú távon nem veszíthetnek el ügyfelet, ellenőrizhetik a visszafordulási arányt, és a valós idejű nagyadat-elemzések elemzésével megtalálják az értékesítés növelésének optimális módjait.
Trendek - Az ügyfelek trendeinek elemzésével valós idejű nagyadat-elemzéssel lehet döntéseket hozni. Ide tartozhat ajánlatok, hirdetések, vásárlói igények, egy adott évszakra elérhető ajánlatok és mások. Ezért javíthatja a hosszú távú döntéseket.

Hátrányok

Most nézzük meg a hátrányokat.

A Hadoop nem kompatibilis - Mint korábban már említettük, a Hadoop, a nagy adatok elemzésére legszélesebb körben használt eszköz, jelenleg nem képes valós idejű adatok kezelésére. Ezért van szükség más eszközökre is, azzal a elvárással, hogy a Hadoop a jövőben funkcionálissá válik a valós idejű megközelítéshez.
Új megközelítés szükséges - Egyes szervezetek hozzászoktak ahhoz, hogy hetente egyszer kapjanak betekintést. A valós idejű nagy adatok állandó beáramlásával azonban teljesen más megközelítésre van szükség. Ez kihívást jelenthet egyes szervezetek számára, és egyes döntések és tervek átalakításához vezethet.
Lehetséges kudarc - Egyes szervezetek a valós idejű nagy adatok elemzését fényes új játéknak tekintik, és azonnal bevezetni akarják. Ha nem megfelelően hajtják végre, ez sok problémát okozhat. Ha egy vállalkozás nem szokott ilyen gyorsan kezelni az adatokat, ez hibás elemzéshez vezethet, ami nagyobb problémákat okozhat a szervezet számára.

Következtetés

A valós idejű nagy adatok elemzése óriási jelentőséggel bírhat egy vállalkozás számára, de a vállalkozásnak először meg kell határoznia, hogy az előnyeik meghaladják-e a hátrányokat az adott helyzetükben, és ha igen, hogyan lehet ezeket leküzdeni. Ez még mindig egy viszonylag új technológia, ezért várhatóan a jövőben tovább fog fejlődni, és remélhetőleg megoldja a jelenlegi kihívásait.