Reaaliaikaisen big data -analyysin etujen ja haittojen punnitseminen

Sisältö

Mikä on big data ja miten se eroaa reaaliaikaisesta big data Analyticsista?
Plussat
Haittoja
johtopäätös
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi

Lähde: Seoterra / Dreamstime

Ottaa mukaan:

Reaaliaikaisen tiedon heti saatavuus voi tuntua ihanteelliselta skenaarialta, mutta eduilla on myös haittoja.

Tietojen räjähdyksen iällä organisaatiot keräävät ja tallentavat tietoja yhä nopeammin. Pelkällä tietojen keräämisellä organisaatiollesi ei kuitenkaan ole mitään liikearvoa. Tämän suuren datan reaaliaikainen analysointi ja visualisointi muuttaa tämän tietomäärän arvokkaiksi tilastoiksi. Vaikka tällä reaaliaikaisella oivalluksella voi olla suuri arvo organisaatiollesi, sillä on sekä etuja että haittoja.

Mikä on big data ja miten se eroaa reaaliaikaisesta big data Analyticsista?

Ennen kuin siirrytään eteenpäin, keskustellaan isoista tiedoista - mikä se on? Perinteisesti tietoja tallennettiin paljon helpommin, koska niitä oli niin paljon vähemmän. Suuria tietoja syntyi, kun tuli tarve tallentaa tietojoukkoja paljon suurempina määrinä. Se ei ole vain data tai tietojoukko, mutta myös työkalujen, tekniikoiden, menetelmien ja kehysten yhdistelmä.

Suuri data voi tulla melkein mistä tahansa, mikä tuottaa tietoa, mukaan lukien hakukoneet ja sosiaalinen media, sekä joihinkin vähemmän ilmeisiin lähteisiin, kuten sähköverkkoihin ja kuljetusinfrastruktuuriin. Nämä tiedot voidaan luokitella kolmeen tyyppiin: jäsennellyt, puoliksi jäsennetyt ja jäsentämättömät.

Suuret tiedot kerätään ja analysoidaan yleensä ennalta määrätyin väliajoin. Reaaliaikaisen big data -analyysin avulla keruu ja analysointi on kuitenkin jatkuvaa, mikä antaa yritykselle ajankohtaisen näkemyksen. (Lisätietoja big data -analytiikasta on artikkelissa Kuinka Big Data Analytics voi optimoida IT-suorituskyvyn.)

Hadoop on tunnetuin työkalu suurten tietojen analysointiin, mutta se ei sovi hyvin reaaliaikaisen isodatanalytiikan käsittelemiseen. Joitakin reaaliaikaisia big data -työkaluja ovat:

Storm - Tämä on reaaliaikainen hajautettu laskentajärjestelmä, joka toimii minkä tahansa ohjelmointikielen kanssa ja on skaalautuva. Sen omistaa tällä hetkellä.
GridGain - Tämä on yrityksen avoimen lähdekoodin verkon laskentatyökalu. Se on yhteensopiva Hadoop DFS: n kanssa, joka korvaa Hadoopin MapReduce-sovelluksen.

Plussat

Nyt keskustellaan reaaliaikaisen big data -analyysin eduista.

Tunnista virheet nopeasti - Oletetaan, että virhe on tapahtunut, ja se on korjattava ASAP. Reaaliaikaisen big data -analyysin avulla tämä virhe voidaan tunnistaa välittömästi ja nopeasti. Tämä voi auttaa estämään useampia ja / tai vakavampia vikoja. Pitkällä aikavälillä tämä auttaa myös yrityksen mainetta - nopeat virhekorjaukset voivat auttaa saamaan lisää asiakkaita.
Säästöt - Vaikka reaaliaikaisen big data -analyysin toteuttaminen voi olla kallista, välittömän data-analyysin korkea arvo voi korvata nämä menot.
Progressiiviset palvelut - Tuotteiden ja palveluiden tarkkailu big data -analytiikan avulla voi johtaa asiakkaiden korkeampiin muuntokursseihin, mikä puolestaan voi johtaa suurempaan voittoon. Välittömät virheet ja ongelmat voidaan helposti ennustaa analytiikalla, mikä voi myös auttaa keskittymään enemmän asiakkaiden tarpeisiin.
Reaaliaikainen petosten havaitseminen - Järjestelmien ja palvelimien tietoturvaa hallinnoivalle tiimille voidaan nopeasti ja helposti ilmoittaa petoksista, jolloin he voivat toteuttaa toimenpiteitä reaaliajassa heti petosten havaitsemisen jälkeen. (Lisätietoja petosten havaitsemisesta on artikkelissa Koneoppiminen ja Hadoop seuraavan sukupolven petosten havaitsemisessa.)
Strategiat kilpailijoille - Kilpailu pelottaa nykyään monia markkinoiden ihmisiä, ja big data -analytiikka auttaa tarjoamaan yksityiskohtaisen kuvan kilpailijoista, kuten uuden tuotteen lanseerauksen, hintojen alentamisen / korottamisen tietyksi ajaksi tai keskittymisen tietystä paikasta tuleviin käyttäjiin.
Oivallukset - Myynti-näkemykset ovat elintärkeitä tietäen missä myyntitilanne on. Nämä oivallukset voivat johtaa lisätuloihin, kuten asiakkaan menettäminen pitkällä aikavälillä, poistumisprosentin tarkistaminen ja optimaalisten tapojen löytäminen myynnin kasvattamiseksi analysoimalla reaaliaikaista big data -analytiikkaa.
Trendit - Asiakassuuntauksia analysoimalla voidaan tehdä päätöksiä reaaliaikaisella big data -analytiikalla. Tähän voi sisältyä tarjouksia, mainoksia, asiakkaiden tarpeita, tietylle kaudelle saatavilla olevia tarjouksia ja muita. Siksi se voi myös parantaa pitkäaikaisia päätöksiä.

Haittoja

Katsotaan nyt miinuksia.

Hadoop ei ole yhteensopiva - Kuten aiemmin mainittiin, Hadoop, laajimmin käytetty työkalu suurten tietojen analysointiin, ei tällä hetkellä pysty käsittelemään reaaliaikaista tietoa. Siksi tarvitaan joitain muita työkaluja, odottaen, että Hadoop lisää tulevaisuudessa toimintoja reaaliaikaiseen lähestymistapaan.
Uusi lähestymistapa vaaditaan - Jotkut organisaatiot ovat tottuneet saamaan oivalluksia kerran viikossa. Reaaliaikaisen bigdatan jatkuvan virtauksen vuoksi tarvitaan kuitenkin täysin erilainen lähestymistapa. Tämä voi olla haaste joillekin organisaatioille ja saattaa johtaa joidenkin päätösten ja suunnitelmien uudistamiseen.
Mahdollinen epäonnistuminen - Jotkut organisaatiot saattavat nähdä reaaliaikaisen big data -analyysin kiiltävänä uutena leluna ja haluavat ottaa sen käyttöön välittömästi. Jos sitä ei kuitenkaan toteuteta kunnolla, se voi aiheuttaa monia ongelmia. Jos yritys ei ole tottunut käsittelemään tietoja niin nopeasti, se voi johtaa väärään analyysiin, mikä voi aiheuttaa suurempia ongelmia organisaatiolle.

johtopäätös

Reaaliaikaisella big data -analytiikalla voi olla erittäin suuri merkitys yritykselle, mutta yrityksen on ensin selvitettävä, ovatko hyödyt suuremmat kuin miinukset tietyssä tilanteessaan, ja jos on, miten nämä miinukset voitetaan. Tämä on edelleen suhteellisen uusi tekniikka, joten sen odotetaan kehittyvän tulevaisuudessa ja toivottavasti ratkaisevan osan nykyisistä haasteista.