Gerçek Zamanlı Büyük Veri Analitiklerinin Artılarını ve Eksilerini Tartmak

İçerik

Büyük Veri Nedir ve Gerçek Zamanlı Büyük Veri Analizinden Ne Kadar Farklıdır?
Artıları
Eksileri
Sonuç
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz

Kaynak: Seoterra / Dreamstime

Paket servisi:

Anında erişilebilen gerçek zamanlı verilere sahip olmak ideal bir senaryo gibi görünebilir, ancak avantajlarla birlikte dezavantajları da vardır.

Bu veri patlaması çağında, organizasyonlar sürekli artan oranlarda veri toplar ve depolar. Ancak, yalnızca kuruluşunuz için bu verileri toplamanın herhangi bir işletme değeri yoktur. Gerçek zamanlı analiz ve bu büyük verinin görselleştirilmesi, bu veri yığınını değerli istatistiklere dönüştürür. Bu gerçek zamanlı kavrayış, kurumunuz için çok değerli olsa da, hem artıları hem de eksileri vardır.

Büyük Veri Nedir ve Gerçek Zamanlı Büyük Veri Analizinden Ne Kadar Farklıdır?

Daha fazla ilerlemeden önce, büyük verileri tartışalım - tam olarak nedir? Geleneksel olarak, veriler çok daha az olduğundan daha kolay depolandı. Veri setlerini çok daha büyük miktarlarda saklamaya ihtiyaç duyulduğunda büyük veri ortaya çıktı. Sadece veri veya veri seti değil, aynı zamanda araç, teknik, yöntem ve çerçevelerin bir birleşimidir.

Büyük veri, arama motorları ve sosyal medya dahil olmak üzere veri üreten neredeyse her şeyden ve elektrik şebekeleri ve ulaşım altyapısı gibi daha az belirgin kaynaklardan gelebilir. Bu veri üç tipe ayrılabilir: yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış.

Büyük veriler genellikle önceden tanımlanmış aralıklarla toplanır ve analiz edilir. Ancak, gerçek zamanlı büyük veri analitiği ile toplama ve analiz süreklidir ve bir işletmeye güncel bir içgörü kazandırır. (Büyük veri analitiği hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Büyük Veri Analitiği BT Performansını Nasıl Optimize Edebilir.)

Hadoop, büyük verileri analiz etmek için en iyi bilinen araçtır, ancak gerçek zamanlı büyük veri analizini yapmak için uygun değildir. Bazı gerçek zamanlı büyük veri araçları şunlardır:

Fırtına - Bu, herhangi bir programlama diliyle çalışan ve ölçeklenebilir bir gerçek zamanlı dağıtılmış hesaplama sistemidir. Şu anda tarafından sahip olunan.
GridGain - Bu kurumsal bir açık kaynak kodlu ızgara hesaplama aracıdır. Hadoop’un MapReduce’unun yerini alan Hadoop DFS ile uyumludur.

Artıları

Şimdi gerçek zamanlı büyük veri analizinin avantajlarından bazılarını tartışalım.

Hataları hızlıca tanıyın - Bir hatanın oluştuğunu ve en kısa sürede çözülmesi gerektiğini varsayalım. Gerçek zamanlı büyük veri analitiği ile bu hata hemen ve çabucak giderilebilir. Bu daha çok sayıda ve / veya daha ciddi arızaları önlemeye yardımcı olabilir. Uzun vadede, bu aynı zamanda bir işletme itibarına da yardımcı olur - hızlı hata düzeltmeleri daha fazla müşteri kazanmada yardımcı olabilir.
Tasarruf - Gerçek zamanlı büyük veri analizlerinin uygulanması pahalı olsa da, anında yapılan veri analizlerinin değeri bu harcama için telafi edilebilir.
İlerici hizmetler - Büyük veri analitiği ile ürün ve hizmetlerin izlenmesi, müşteriler için daha yüksek dönüşüm oranlarına neden olabilir ve bu da daha yüksek karlara yol açabilir. Yaklaşan hatalar ve sorunlar, daha fazla müşteri ihtiyaçlarına odaklanmaya yardımcı olan analitik ile kolayca tahmin edilebilir.
Gerçek zamanlı sahtekarlık tespiti - Sistemlerin ve sunucuların güvenliğini yöneten ekip, sahtekarlık algılanır algılanmaz gerçek zamanlı olarak önlem almalarına izin veren sahtekarlığa hızlı ve kolay bir şekilde bildirilebilir. (Sahtekarlık algılama hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Yeni Nesil Sahtekarlık Algılama'da Makine Öğrenimi ve Hadoop.)
Rakiplere yönelik stratejiler - Rekabet bugün piyasadaki birçok insanı korkutuyor ve büyük veri analizi, yeni bir ürünün piyasaya sürülmesi, belirli bir süre için fiyatların düşürülmesi / artırılması veya belirli bir bölgedeki kullanıcılara odaklanması gibi rakiplerin ayrıntılı bir resmini sağlamaya yardımcı oluyor.
Insight - Satış bilgileri, satışların nerede olduğunu bilmek için hayati öneme sahiptir. Bu öngörüler, uzun vadede bir müşteriyi kaybetmemek, hemen çıkma oranını kontrol etmek ve gerçek zamanlı büyük veri analizini analiz ederek satışları artırmanın en uygun yollarını bulmak gibi ek gelire yol açabilir.
Trendler - Müşteri trendlerini analiz ederek kararlar gerçek zamanlı büyük veri analitiği ile yapılabilir. Bu teklifleri, reklamları, müşteri ihtiyaçlarını, belirli bir sezon için mevcut olan teklifleri ve diğerlerini içerebilir. Bu nedenle uzun vadeli kararları da iyileştirebilir.

Eksileri

Şimdi eksilere bir bakalım.

Hadoop uyumlu değil - Daha önce de belirtildiği gibi, büyük veri analitiği için en yaygın kullanılan araç olan Hadoop şu anda gerçek zamanlı verileri kullanamıyor. Bu nedenle, gelecekte Hadoop'un gerçek zamanlı bir yaklaşım için işlevsellik katacağı beklentisi ile başka bazı araçlar da gereklidir.
Yeni yaklaşım gerekli - Bazı kuruluşlar haftada bir kez görüş almak için kullanılıyor. Bununla birlikte, gerçek zamanlı büyük verilerin sürekli girişi ile tamamen farklı bir yaklaşım gerekmektedir. Bu, bazı kuruluşlar için zor olabilir ve bazı kararların ve planların yeniden şekillenmesine yol açabilir.
Olası başarısızlık - Bazı kuruluşlar gerçek zamanlı büyük veri analizini yeni ve parlak bir oyuncak olarak görebilir ve bunu hemen uygulamak isteyebilir. Bununla birlikte, eğer doğru bir şekilde uygulanmadıysa, bu bir çok soruna neden olabilir. Eğer bir işletme verileri bu kadar hızlı bir şekilde tutmak için kullanılmazsa, kurum için daha büyük sorunlara neden olabilecek yanlış analizlere yol açabilir.

Sonuç

Gerçek zamanlı büyük veri analitiği bir işletme için çok büyük öneme sahip olabilir, ancak bir işletme önce profesyonellerin kendi durumlarında eksilere ağır basıp basmadıklarını ve eğer öyleyse, bu artıların nasıl üstesinden gelineceğini belirler. Bu hala nispeten yeni bir teknolojidir, bu yüzden gelecekte gelişmesi ve mevcut zorluklarının bir kısmını çözmesi bekleniyor.