Pesant els avantatges i els contres de les anàlisis de dades en temps real

Content

Què és el Big Data i en què es diferencia de les analítiques de dades en temps real?
Pros
Contres
Conclusió
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida

Font: Seoterra / Dreamstime

Emportar:

Tenir accessibles dades en temps real a l’instant pot semblar un escenari ideal, però amb els avantatges també hi ha inconvenients.

En aquesta era d'explosió de dades, les organitzacions recopilen i emmagatzemen dades a un ritme creixent. No obstant això, només recollir aquestes dades de la vostra organització no té cap valor empresarial. L’anàlisi i visualització en temps real d’aquest big data converteixen aquesta massa de dades en valuoses estadístiques. Si bé aquesta visió en temps real pot ser de gran valor per a la vostra organització, però té avantatges i avantatges.

Què és el Big Data i en què es diferencia de les analítiques de dades en temps real?

Abans d’avançar més lluny, permetem parlar de dades grans: què és exactament? Tradicionalment, les dades s’emmagatzemaven amb molta més facilitat ja que n’hi havia molt menys. Les grans dades van sorgir quan es va fer la necessitat d’emmagatzemar conjunts de dades en quantitats molt més grans. No es tracta només de dades o conjunt de dades, sinó una combinació d’eines, tècniques, mètodes i marcs.

Les dades grans poden provenir de gairebé qualsevol cosa que generi dades, inclosos els motors de cerca i els mitjans socials, i també algunes fonts menys evidents, com les xarxes elèctriques i la infraestructura de transport. Aquestes dades es poden classificar en tres tipus: estructurada, semestructurada i no estructurada.

Les dades grans normalment es recopilen i s’analitzen a intervals predefinits. Tanmateix, amb les analítiques de dades grans en temps real, la recopilació i l’anàlisi són contínues, donant una visió actual del negoci. (Per obtenir més informació sobre l’analítica de dades grans, vegeu Com les anàlisis de dades grans poden optimitzar el rendiment de les TI.)

Hadoop és l'eina més coneguda per analitzar dades grans, però no és adequada per a la realització d'anàlisis de dades de grans dades en temps real. Algunes eines de dades grans en temps real inclouen:

Storm: és un sistema de càlcul distribuït en temps real que funciona amb qualsevol llenguatge de programació i es pot escalar. Actualment és propietat de.
GridGain: és una eina informàtica empresarial de codi obert de codi obert. És compatible amb Hadoop DFS que ofereix un substitut al MapReduce de Hadoop.

Pros

Ara, discutirem alguns dels avantatges de l’anàlisi de dades de big data en temps real.

Reconeix ràpidament els errors: suposem que s’ha produït un error i s’ha de resoldre el més aviat possible. Amb les analítiques de dades grans en temps real, es pot reconèixer aquest error immediatament i ràpidament. Això pot ajudar a prevenir fallades més nombroses i / o més greus. A llarg termini, això també ajuda a la reputació empresarial: les correccions d’errors ràpids poden ajudar a guanyar més clients.
Estalvi: tot i que la implementació d’analítiques de dades grans en temps real pot ser costosa, l’elevat valor de l’anàlisi de dades immediat pot compensar aquesta despesa.
Serveis progressius: la supervisió de productes i serveis mitjançant analítica de dades grans pot comportar majors taxes de conversió per als clients, que al seu torn podrien comportar majors beneficis. Es poden predir fàcilment errors i problemes imminents amb les analítiques, que també podrien ajudar a centrar-se més en les necessitats del client.
Detecció de fraus en temps real - L'equip que gestiona la seguretat dels sistemes i servidors es pot notificar fàcilment de forma ràpida i fàcil del frau, permetent-los prendre mesures en temps real tan bon punt es detecti el frau. (Per obtenir més informació sobre la detecció de fraus, vegeu Aprenentatge automàtic i Hadoop a Detecció de fraus de nova generació.)
Estratègies envers els competidors: la competència espanta molta gent al mercat i avui en dia l’analítica de grans dades facilita una imatge detallada dels competidors, com ara llançar un producte nou, disminuir / augmentar els preus durant una durada determinada o centrar-se en usuaris des d’una ubicació concreta.
Perspectiva: els coneixements de vendes són fonamentals per saber on es troben les vendes. Aquests coneixements podrien comportar ingressos addicionals, com ara no perdre un client a llarg termini, comprovar el percentatge de rebots i trobar maneres òptimes d’augmentar les vendes mitjançant l’anàlisi d’analítiques de big data en temps real.
Tendències: les decisions analitzant les tendències dels clients es poden prendre amb anàlisis de dades grans en temps real. Això pot incloure ofertes, anuncis, necessitats del client, ofertes disponibles per a una temporada determinada i altres. Per tant, també pot millorar les decisions a llarg termini.

Contres

Ara fem una ullada als cons.

Hadoop no compatible: com s'ha dit anteriorment, Hadoop, l'eina més utilitzada per a l'analítica de dades grans, actualment no és capaç de manejar dades en temps real. Per tant, es requereixen algunes altres eines amb l'esperança que en el futur Hadoop agregui funcionalitat per a un enfocament en temps real.
Cal tenir un nou enfocament: algunes organitzacions acostumen a rebre informació una vegada per setmana. Tanmateix, amb l’entrada constant de big data en temps real, cal un enfocament completament diferent. Aquestes organitzacions poden suposar un repte i podrien conduir a la remodelació d'algunes decisions i plans.
Possible fracàs: algunes organitzacions poden veure que les analítiques de dades grans en temps real són una joguina nova i brillant i volen implementar-la immediatament. Tanmateix, si no s’implementa correctament, això pot causar multitud de problemes. Si una empresa no s’utilitza per gestionar dades a un ritme tan ràpid, pot comportar anàlisis incorrectes, que poden causar problemes més grans a l’organització.

Conclusió

Les analítiques en temps real de grans dades poden tenir una importància immensa per a una empresa, però un negoci primer ha de determinar si els pros superen els contres en la seva situació particular i, si és així, com es superaran els contres. Es tracta d'una tecnologia relativament nova, per la qual cosa s'espera que evolucioni en el futur i que esperem resoldre alguns dels seus reptes actuals.