Reaalajas suurandmete analüüsi plusside ja miinuste kaalumine

Sisu

Mis on suurandmed ja kuidas see erineb reaalajas suurandmete analüüsist?
Plussid
Miinused
Järeldus
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata

Allikas: Seoterra / Dreamstime

Ära võtma:

Reaalajas andmete viivitamatu kättesaadavus võib tunduda ideaalse stsenaariumina, kuid plussidega on ka puudusi.

Selles andmete plahvatuse ajastul koguvad ja salvestavad organisatsioonid andmeid üha suureneva kiirusega. Lihtsalt nende organisatsiooni jaoks andmete kogumisel pole aga mingit ärilist väärtust. Selle suurandmete analüüs reaalajas ja visualiseerimine muudavad selle andmemahu väärtuslikuks statistikaks. Kuigi see reaalajas ülevaade võib teie organisatsioonile olla väga väärtuslik, on sellel nii plusse kui miinuseid.

Mis on suurandmed ja kuidas see erineb reaalajas suurandmete analüüsist?

Enne edasi liikumist laseme arutada suurandmeid - mis see täpselt on? Traditsiooniliselt salvestati andmeid palju kergemini, kuna neid oli nii palju vähem. Suured andmed tekkisid siis, kui tekkis vajadus salvestada andmekogusid palju suuremas koguses. See pole mitte ainult andmed või andmekogum, vaid tööriistade, tehnikate, meetodite ja raamistike kombinatsioon.

Suurandmed võivad pärineda peaaegu kõigest, mis andmeid genereerib, sealhulgas otsingumootoritest ja sotsiaalmeediast, aga ka mõnedest vähem ilmsetest allikatest, näiteks elektrivõrgud ja transpordi infrastruktuur. Neid andmeid saab liigitada kolme tüüpi: struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata.

Suuri andmeid kogutakse ja analüüsitakse tavaliselt kindlaksmääratud ajavahemike järel. Reaalajas suurandmete analüüsi korral on andmete kogumine ja analüüs pidev, pakkudes ettevõttele ajakohaset teavet. (Lisateavet suurandmete analüüsi kohta leiate jaotisest Kuidas suurandmete analüüsi abil saab IT-toimivust optimeerida.)

Hadoop on kõige tuntum tööriist suurandmete analüüsimiseks, kuid see ei sobi hästi reaalajas suurandmete analüüsi haldamiseks. Mõned reaalajas suurandmete tööriistad hõlmavad järgmist:

Storm - see on reaalajas hajutatud arvutisüsteem, mis töötab mis tahes programmeerimiskeelega ja on skaleeritav. Praegu kuulub see ettevõttele.
GridGain - see on ettevõtte avatud lähtekoodiga võrguarvutite tööriist. See ühildub Hadoopi DFS-iga, mis pakub Hadoopi MapReduce asendaja.

Plussid

Nüüd saame arutada reaalajas suurandmete analüüsi eeliseid.

Vigade kiire tuvastamine - eeldame, et on ilmnenud tõrge ja see tuleb lahendada ASAP-iga. Reaalajas suurandmete analüüsi abil saab selle vea kohe ära tunda ja kiiresti parandada. See aitab vältida arvukamate ja / või raskemate tõrgete tekkimist. Pikas perspektiivis aitab see ka ettevõtte mainet - kiirete veaparandustega võiks olla rohkem kliente.
Säästud - kuigi reaalajas suurandmete analüüsi rakendamine võib olla kulukas, võib selle koheselt korvata kohese andmeanalüüsi kõrge väärtus.
Progressiivsed teenused - toodete ja teenuste jälgimine suurandmete analüüsi kaudu võib põhjustada klientide jaoks kõrgemaid konversioonimäärasid, mis omakorda võib põhjustada suuremat kasumit. Vältimatuid vigu ja probleeme saab analüütiliselt hõlpsasti ennustada, mis võib aidata ka rohkem klientide vajadustele keskenduda.
Pettuste tuvastamine reaalajas - süsteemide ja serverite turvalisust haldavale meeskonnale saab pettustest kiiresti ja hõlpsalt teada anda, võimaldades neil reaalajas meetmeid võtta kohe, kui pettused on avastatud. (Lisateavet pettuste avastamise kohta leiate jaotisest Masinõpe ja Hadoop järgmise põlvkonna pettuste tuvastamisel.)
Strateegiad konkurentide poole - konkurents hirmutab paljusid tänapäeva turul tegutsevaid inimesi ja suurandmete analüütika aitab pakkuda konkurentidest üksikasjalikku pilti, näiteks tuua turule uus toode, langetada / tõsta hindu teatud ajaks või keskenduda konkreetse asukoha kasutajatele.
Ülevaade - müügihinnangud on olulised, et teada saada, kus müük seisab. Need teadmised võivad põhjustada lisatulu, näiteks kliendi kaotamine pikas perspektiivis, põrkeprotsendi kontrollimine ja optimaalsete võimaluste leidmine müügi suurendamiseks reaalajas suurandmete analüüsi abil.
Trendid - otsuseid klientide suundumuste analüüsimise teel saab teha reaalajas suurandmete analüüsi abil. See võib hõlmata pakkumisi, kuulutusi, klientide vajadusi, konkreetsel hooajal saadaolevaid pakkumisi ja muud. Seetõttu saab see parandada ka pikaajalisi otsuseid.

Miinused

Vaatame nüüd miinuseid.

Hadoop ei ühildu - nagu varem mainitud, ei saa Hadoop, suurandmete analüüsi jaoks kõige laialdasemalt kasutatav tööriist, praegu reaalajas andmeid hallata. Seetõttu on vaja mõnda muud tööriista, eeldades, et Hadoop lisab tulevikus reaalajas lähenemiseks funktsionaalsust.
Vajalik uus lähenemisviis - mõned organisatsioonid on harjunud saama teavet kord nädalas. Reaalajas suurandmete pideva sissevoolu korral on aga vaja hoopis teistsugust lähenemist. See võib olla mõnele organisatsioonile väljakutse ja viia mõne otsuse ja plaani ümberkorraldamiseni.
Võimalik tõrge - mõned organisatsioonid võivad näha reaalajas suurandmete analüüsi läikiva uue mänguasjana ja soovivad seda kohe rakendada. Kui seda õigesti ei rakendata, võib see põhjustada hulgaliselt probleeme. Kui ettevõte ei ole harjunud andmete kiire töötlemisega, võib see põhjustada vale analüüsi, mis võib põhjustada organisatsioonile suuremaid probleeme.

Järeldus

Reaalajas suurandmete analüüs võib olla ettevõttele tohutu tähtsusega, kuid kõigepealt peab ettevõte kindlaks tegema, kas plussid kaaluvad nende konkreetses olukorras ära miinused ja kui jah, siis kuidas neist miinustest üle saada. See on endiselt suhteliselt uus tehnoloogia, seetõttu loodetakse see tulevikus areneda ja loodetavasti lahendada mõned selle praegused väljakutsed.