Väger fördelar och nackdelar med realtids Big Data Analytics

Innehåll

Vad är Big Data och hur skiljer det sig från realtids Big Data Analytics?
Pros
Nackdelar
Slutsats
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv

Källa: Seoterra / Dreamstime

Hämtmat:

Att ha realtidsdata direkt tillgängliga kan tyckas vara ett idealiskt scenario, men med fördelarna finns det också nackdelar.

I denna tid av dataexplosion samlar och lagrar organisationer data i allt högre takt. Men att helt enkelt samla in dessa uppgifter för din organisation har inget affärsvärde. Realtidsanalys och visualisering av denna stora data förvandlar denna datamassa till värdefull statistik. Även om denna realtid insikt kan vara av stort värde för din organisation, har den både fördelar och nackdelar.

Vad är Big Data och hur skiljer det sig från realtids Big Data Analytics?

Låt oss diskutera big data innan vi går vidare - vad är det egentligen? Traditionellt lagras data mycket lättare eftersom det fanns så mycket mindre av det. Big data kom till när det blev ett behov av att lagra datamängder i mycket större mängder. Det är inte bara data eller en datamängd, utan en kombination av verktyg, tekniker, metoder och ramverk.

Big data kan komma från nästan allt som genererar data, inklusive sökmotorer och sociala medier, samt några mindre uppenbara källor, som elnät och transportinfrastruktur. Dessa data kan kategoriseras i tre typer: strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade.

Stora data samlas vanligtvis in och analyseras med fördefinierade intervall. Men med realtidsanalys av big data, är insamlingen och analysen kontinuerlig, vilket ger en affärsinriktad insikt. (Mer information om big data-analys finns i Hur Big Data Analytics kan optimera IT-prestanda.)

Hadoop är det mest kända verktyget för att analysera big data, men det är inte bra lämpat för hantering av realtidsanalyser för big data. Några big data-verktyg i realtid inkluderar:

Storm - Detta är ett realtidsdistribuerat beräkningssystem som fungerar med alla programmeringsspråk och är skalbar. Det ägs för närvarande av.
GridGain - Detta är ett datorverktyg för öppen källkod för nätverksamhet. Det är kompatibelt med Hadoop DFS som erbjuder ett ersättare till Hadoops MapReduce.

Pros

Låt oss nu diskutera några av fördelarna med realtidsanalys för big data.

Genkänner snabbt fel - Låt oss anta att ett fel har inträffat och måste lösas ASAP. Med realtidsanalys av big data kan detta fel identifieras omedelbart och snabbt åtgärdas. Detta kan hjälpa till att förebygga fler och / eller mer allvarliga fel. På lång sikt hjälper detta också ett affärsanspråk - snabba felkorrigeringar kan hjälpa till att få fler kunder.
Besparingar - Trots att implementering av realtidsanalys av big data kan vara dyrt kan det höga värdet av omedelbar dataanalys kompensera för dessa utgifter.
Progressiva tjänster - Övervaka produkter och tjänster genom big data-analys kan leda till högre konverteringsgrader för kunder, vilket i sin tur kan leda till högre vinster. Överhängande fel och problem kan lätt förutsägas med analyser, vilket också kan hjälpa till att fokusera mer på kundernas behov.
Realtidsbedrägeri-upptäckt - Teamet som hanterar säkerheten för systemen och servrarna kan snabbt och enkelt meddelas om bedrägeri, vilket gör att de kan vidta åtgärder i realtid, så snart bedrägeriet upptäcks. (För mer information om upptäckt av bedrägeri, se Machine Learning & Hadoop i Next-Generation Fraud Detection.)
Strategier mot konkurrenter - Konkurrens skrämmer många människor på marknaden idag, och big data-analys hjälper till att ge en detaljerad bild av konkurrenter, som att lansera en ny produkt, sänka / höja priser under en viss tid eller fokusera på användare från en specifik plats.
Insikt - Försäljningsinsikter är avgörande för att veta var försäljningen står. Dessa insikter kan leda till ytterligare intäkter, till exempel att man inte tappar en kund på lång sikt, kontrollerar avvisningsfrekvensen och hittar optimala sätt att öka försäljningen genom att analysera realtidsanalys för big data.
Trender - Beslut genom att analysera kundtrender kan göras med realtidsanalys för big data. Detta kan inkludera erbjudanden, annonser, kundbehov, erbjudanden tillgängliga för en viss säsong och andra. Därför kan det också förbättra långsiktiga beslut.

Nackdelar

Låt oss nu titta på nackdelarna.

Hadoop inte kompatibel - Som nämnts tidigare kan Hadoop, det mest använda verktyget för analys av big data, för närvarande inte hantera data i realtid. Därför krävs vissa andra verktyg, med förväntan att Hadoop i framtiden kommer att lägga till funktionalitet för en realtidstrategi.
Nytt tillvägagångssätt krävs - Vissa organisationer är vana att få insikter en gång i veckan. Men med det ständiga inflödet av realtids big data krävs en helt annan strategi. Detta kan vara en utmaning för vissa organisationer och kan leda till ombyggnad av vissa beslut och planer.
Möjligt misslyckande - Vissa organisationer kanske ser realtidsanalys för stor data som en glänsande ny leksak och vill implementera den omedelbart. Men om den inte implementeras korrekt kan detta orsaka en mängd problem. Om ett företag inte brukar hantera data i så snabb takt kan det leda till felaktig analys, vilket kan orsaka större problem för organisationen.

Slutsats

Realtidsanalys av big data kan vara av enorm betydelse för ett företag, men ett företag måste först avgöra om proffsen uppväger nackdelarna i deras specifika situation, och i så fall hur dessa nackdelar kommer att övervinnas. Detta är fortfarande en relativt ny teknik, så det förväntas utvecklas i framtiden och förhoppningsvis lösa några av dess nuvarande utmaningar.