Ζυγίζοντας τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα του Big Data Analytics σε πραγματικό χρόνο

Βίντεο: SAP BTP - Business Tech Platform to Design Logistics Cockpit to Track & Trace end to end Logistics.

Περιεχόμενο

Τι είναι τα μεγάλα δεδομένα και πώς είναι διαφορετικό από το Real-Time Big Data Analytics;
Πλεονεκτήματα
Μειονεκτήματα
συμπέρασμα
No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας

Πηγή: Seoterra / Dreamstime

Πάρε μακριά:

Η ύπαρξη δεδομένων σε πραγματικό χρόνο άμεσα προσβάσιμων μπορεί να φαίνεται σαν ένα ιδανικό σενάριο, αλλά με τα πλεονεκτήματα, υπάρχουν και μειονεκτήματα.

Σε αυτήν την εποχή έκρηξης δεδομένων, οι οργανισμοί συλλέγουν και αποθηκεύουν δεδομένα με συνεχώς αυξανόμενα ποσοστά. Ωστόσο, η συλλογή αυτών των δεδομένων για τον οργανισμό σας δεν έχει καμία επιχειρηματική αξία. Η ανάλυση και απεικόνιση σε πραγματικό χρόνο αυτών των μεγάλων δεδομένων μετατρέπει αυτή τη μάζα δεδομένων σε πολύτιμα στατιστικά στοιχεία. Αν και αυτή η διορατικότητα σε πραγματικό χρόνο μπορεί να έχει μεγάλη αξία για τον οργανισμό σας, έχει και τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα.

Τι είναι τα μεγάλα δεδομένα και πώς είναι διαφορετικό από το Real-Time Big Data Analytics;

Πριν προχωρήσετε, αφήστε τα μεγάλα δεδομένα - τι ακριβώς είναι; Παραδοσιακά, τα δεδομένα αποθηκεύτηκαν πολύ πιο εύκολα, αφού υπήρχαν πολύ λιγότερα από αυτά. Τα μεγάλα δεδομένα δημιουργήθηκαν όταν έγινε ανάγκη αποθήκευσης συνόλων δεδομένων σε πολύ μεγαλύτερες ποσότητες. Δεν είναι μόνο δεδομένα ή σύνολο δεδομένων, αλλά ένας συνδυασμός εργαλείων, τεχνικών, μεθόδων και πλαισίων.

Τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να προέρχονται από σχεδόν οτιδήποτε παράγει δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των μηχανών αναζήτησης και των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης, καθώς και μερικές λιγότερο προφανείς πηγές, όπως τα δίκτυα ηλεκτρικής ενέργειας και η υποδομή μεταφορών. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να κατηγοριοποιηθούν σε τρεις τύπους: δομημένα, ημιδομημένα και αδόμητα.

Τα μεγάλα δεδομένα συνήθως συλλέγονται και αναλύονται σε προκαθορισμένα χρονικά διαστήματα. Ωστόσο, με τις μεγάλες αναλύσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, η συλλογή και η ανάλυση είναι συνεχείς, προσφέροντας μια διαρκή επιχειρηματική γνώση. (Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις μεγάλες αναλύσεις δεδομένων, ανατρέξτε στην ενότητα Πώς μπορεί να βελτιστοποιηθεί η απόδοση της πληροφορίας με βάση τα μεγάλα δεδομένα Analytics).

Το Hadoop είναι το πιο γνωστό εργαλείο για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων, αλλά δεν είναι κατάλληλο για τη διαχείριση μεγάλων αναλύσεων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Μερικά μεγάλα εργαλεία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο περιλαμβάνουν:

Storm - Πρόκειται για ένα κατανεμημένο σύστημα υπολογισμού σε πραγματικό χρόνο το οποίο λειτουργεί με οποιαδήποτε γλώσσα προγραμματισμού και είναι κλιμακωτό. Αυτή τη στιγμή ανήκει.
GridGain - Πρόκειται για ένα επιχειρηματικό εργαλείο υπολογιστών ανοικτού κώδικα. Είναι συμβατό με το Hadoop DFS το οποίο προσφέρει ένα υποκατάστατο του Hadoop's MapReduce.

Πλεονεκτήματα

Τώρα μπορείτε να συζητήσετε μερικά από τα πλεονεκτήματα των μεγάλων αναλύσεων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

Γρήγορη αναγνώριση σφαλμάτων - Ας υποθέσουμε ότι έχει συμβεί κάποιο σφάλμα και πρέπει να επιλυθεί ASAP. Με τις μεγάλες αναλύσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, αυτό το σφάλμα μπορεί να αναγνωριστεί αμέσως και να διορθωθεί γρήγορα. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη περισσότερων και / ή πιο σοβαρών αποτυχιών. Μακροπρόθεσμα, αυτό βοηθά επίσης τη φήμη των επιχειρήσεων - οι διορθώσεις ραγδαίων σφαλμάτων θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην απόκτηση περισσότερων πελατών.
Εξοικονόμηση πόρων - Παρά το γεγονός ότι η εφαρμογή μεγάλων αναλυτικών στοιχείων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μπορεί να είναι δαπανηρή, η υψηλή αξία της άμεσης ανάλυσης δεδομένων μπορεί να αντισταθμίσει αυτές τις δαπάνες.
Προοδευτικές υπηρεσίες - Η παρακολούθηση προϊόντων και υπηρεσιών μέσω μεγάλων αναλύσεων δεδομένων θα μπορούσε να οδηγήσει σε υψηλότερα ποσοστά μετατροπής για τους πελάτες, γεγονός που με τη σειρά του θα μπορούσε να οδηγήσει σε υψηλότερα κέρδη. Τα επικείμενο λάθη και ζητήματα μπορούν εύκολα να προβλεφθούν με τα αναλυτικά στοιχεία, τα οποία θα μπορούσαν επίσης να βοηθήσουν στην εστίαση περισσότερο στις ανάγκες των πελατών.
Ανίχνευση απάτης σε πραγματικό χρόνο - Η ομάδα που διαχειρίζεται την ασφάλεια των συστημάτων και των διακομιστών μπορεί να ειδοποιηθεί γρήγορα και εύκολα για την απάτη, επιτρέποντάς τους να λαμβάνουν μέτρα σε πραγματικό χρόνο, μόλις εντοπιστεί η απάτη. (Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με την ανίχνευση απάτης, ανατρέξτε στην ενότητα Machine Learning & Hadoop στην ανίχνευση απάτης νέας γενιάς.)
Στρατηγικές προς τους ανταγωνιστές - Ο ανταγωνισμός φοβάται πολλούς ανθρώπους στην αγορά σήμερα και οι μεγάλες αναλύσεις δεδομένων βοηθούν στην παροχή λεπτομερούς εικόνας των ανταγωνιστών, όπως η δρομολόγηση ενός νέου προϊόντος, η μείωση / αύξηση των τιμών για συγκεκριμένη διάρκεια ή η εστίαση στους χρήστες από μια συγκεκριμένη τοποθεσία.
Insight - Οι πληροφορίες σχετικά με τις πωλήσεις είναι ζωτικής σημασίας για τη γνώση του πού βρίσκονται οι πωλήσεις. Αυτές οι πληροφορίες θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε πρόσθετα έσοδα, όπως η μακροπρόθεσμη απώλεια πελάτη, ο έλεγχος του ποσοστού εγκατάλειψης και η εύρεση των βέλτιστων τρόπων αύξησης των πωλήσεων μέσω της ανάλυσης μεγάλων αναλυτικών στοιχείων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
Τάσεις - Οι αποφάσεις με την ανάλυση των τάσεων των πελατών μπορούν να γίνουν με μεγάλες αναλύσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει προσφορές, διαφημίσεις, ανάγκες πελατών, προσφορές διαθέσιμες για μια συγκεκριμένη εποχή και άλλες. Ως εκ τούτου, μπορεί επίσης να βελτιώσει τις μακροπρόθεσμες αποφάσεις.

Μειονεκτήματα

Τώρα μπορείτε να ρίξετε μια ματιά στα μειονεκτήματα.

Το Hadoop δεν είναι συμβατό - Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, το Hadoop, το πιο ευρέως χρησιμοποιούμενο εργαλείο για μεγάλες αναλύσεις δεδομένων, δεν είναι σε θέση να χειριστεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Επομένως, απαιτούνται ορισμένα άλλα εργαλεία, με την προσδοκία ότι στο μέλλον ο Hadoop θα προσθέσει λειτουργικότητα για προσέγγιση σε πραγματικό χρόνο.
Απαιτείται νέα προσέγγιση - Ορισμένες οργανώσεις χρησιμοποιούνται για να λαμβάνουν πληροφορίες μία φορά την εβδομάδα. Ωστόσο, με τη συνεχή ροή μεγάλων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, απαιτείται μια εντελώς διαφορετική προσέγγιση. Αυτό θα μπορούσε να αποτελέσει πρόκληση για ορισμένους οργανισμούς και θα μπορούσε να οδηγήσει σε αναδιαμόρφωση ορισμένων αποφάσεων και σχεδίων.
Πιθανή αποτυχία - Ορισμένες οργανώσεις ενδέχεται να δουν αναλυτικές αναλύσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο ως λαμπερό νέο παιχνίδι και θέλουν να το εφαρμόσουν αμέσως. Ωστόσο, εάν δεν εφαρμοστεί σωστά, αυτό θα μπορούσε να προκαλέσει πολλά προβλήματα. Εάν μια επιχείρηση δεν χρησιμοποιείται για τη διαχείριση δεδομένων με τόσο γρήγορο ρυθμό, θα μπορούσε να οδηγήσει σε λανθασμένη ανάλυση, η οποία θα μπορούσε να προκαλέσει μεγαλύτερα προβλήματα για τον οργανισμό.

συμπέρασμα

Οι μεγάλες αναλύσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μπορούν να έχουν τεράστια σημασία για μια επιχείρηση, αλλά μια επιχείρηση πρέπει πρώτα να καθορίσει εάν τα υπέρ πλεονεκτήματα υπερβαίνουν τα μειονεκτήματα στην ιδιαίτερη κατάστασή τους και αν ναι, πώς θα τα ξεπεράσουν. Αυτή εξακολουθεί να είναι σχετικά νέα τεχνολογία, επομένως αναμένεται να εξελιχθεί στο μέλλον και ελπίζουμε να επιλύσουμε μερικές από τις τρέχουσες προκλήσεις της.