Saturs
- Kas ir lielie dati un kā tas atšķiras no reālā laika lielo datu analītikas?
- Plusi
- Mīnusi
- Secinājums
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Avots: Seoterra / Dreamstime
Izņemšana:
Reāllaika datu tūlītēja pieejamība var šķist ideāls scenārijs, taču ar priekšrocībām ir arī trūkumi.
Šajā datu eksplozijas laikmetā organizācijas vāc un glabā datus ar aizvien pieaugošu ātrumu. Tomēr, vienkārši vācot šos datus par jūsu organizāciju, nav nekādas biznesa vērtības. Šo lielo datu analīze reāllaikā un vizualizācija pārvērš šo datu masu vērtīgā statistikā. Kaut arī šim reāllaika ieskatam var būt liela vērtība jūsu organizācijai, tam ir gan plusi, gan mīnusi.
Kas ir lielie dati un kā tas atšķiras no reālā laika lielo datu analītikas?
Pirms pārejat tālāk, ļaujiet apspriest lielos datus - kas tas īsti ir? Tradicionāli dati tika glabāti daudz vienkāršāk, jo to bija tik daudz mazāk. Lieli dati radās, kad radās nepieciešamība glabāt datu kopas daudz lielākos apjomos. Tas nav tikai dati vai datu kopa, bet arī rīku, paņēmienu, metožu un ietvaru kombinācija.
Liela apjoma datus var iegūt no gandrīz jebkura, kas ģenerē datus, tostarp meklētājprogrammas un sociālie mediji, kā arī daži mazāk acīmredzami avoti, piemēram, elektrotīkli un transporta infrastruktūra. Šos datus var iedalīt trīs veidos: strukturēti, daļēji strukturēti un nestrukturēti.
Lielus datus parasti vāc un analizē ar iepriekš noteiktiem intervāliem. Tomēr, izmantojot reāllaika lielo datu analītiku, datu vākšana un analīze notiek nepārtraukti, sniedzot jaunāko ieskatu biznesā. (Plašāku informāciju par lielo datu analītiku skatiet sadaļā Kā lielo datu analīze var optimizēt IT veiktspēju.)
Hadoop ir vispazīstamākais rīks lielo datu analīzei, taču tas nav labi piemērots, lai apstrādātu reālā laika lielo datu analīzi. Daži reālā laika lielās datu rīki ietver:
- Vētra - šī ir reālā laika sadalīta aprēķina sistēma, kas darbojas ar jebkuru programmēšanas valodu un ir pielāgojama. Patlaban tas pieder uzņēmumam.
- GridGain - tas ir uzņēmuma atvērtā koda režģa skaitļošanas rīks. Tas ir savietojams ar Hadoop DFS, kas piedāvā Hadoop MapReduce aizstājēju.
Plusi
Tagad varēsim apspriest dažas reālā laika lielo datu analīzes priekšrocības.
- Ātri atpazīt kļūdas - pieņemsim, ka ir notikusi kļūda, un tā jāatrisina ASAP. Izmantojot reāllaika lielo datu analīzi, šo kļūdu var atpazīt nekavējoties un ātri novērst. Tas var palīdzēt novērst daudz vairāk un / vai smagāku kļūmju. Ilgtermiņā tas palīdz arī uzlabot uzņēmuma reputāciju - ātras kļūdu korekcijas varētu palīdzēt iegūt vairāk klientu.
- Ietaupījumi - kaut arī reāllaika lielo datu analīzes ieviešana var būt dārga, tūlītējās datu analīzes lielā vērtība var kompensēt šos izdevumus.
- Progresīvie pakalpojumi - produktu un pakalpojumu uzraudzība, izmantojot lielo datu analītiku, klientiem varētu izraisīt lielākus reklāmguvumu līmeņus, kas savukārt varētu radīt lielāku peļņu. Ar analītiku var viegli paredzēt iespējamās kļūdas un problēmas, kas arī varētu palīdzēt vairāk koncentrēties uz klientu vajadzībām.
- Krāpšanas atklāšana reāllaikā - komandai, kas pārvalda sistēmu un serveru drošību, var ātri un viegli paziņot par krāpšanu, ļaujot tām veikt pasākumus reālajā laikā, tiklīdz krāpšana ir atklāta. (Lai uzzinātu vairāk par krāpšanas atklāšanu, skatiet sadaļu Machine Learning & Hadoop sadaļā Krāpšanās atklāšana nākamās paaudzes laikā.)
- Stratēģijas attiecībā uz konkurentiem - Konkurence biedē daudzus tirgus dalībniekus šodien, un lielo datu analītika palīdz sniegt detalizētu konkurentu ainu, piemēram, jauna produkta palaišana, cenu pazemināšana / palielināšana uz noteiktu laiku vai koncentrēšanās uz lietotājiem no noteiktas vietas.
- Ieskats - izpratne par pārdošanu ir būtiska, lai zinātu pārdošanas vietu. Šīs atziņas varētu radīt papildu ienākumus, piemēram, ilgtermiņā nezaudēt klientu, pārbaudīt atlēcienu līmeni un atrast optimālus pārdošanas apjoma palielināšanas veidus, analizējot reālā laika lielo datu analīzi.
- Tendences - lēmumus, analizējot klientu tendences, var izdarīt, izmantojot reāllaika lielo datu analīzi. Tas varētu ietvert piedāvājumus, sludinājumus, klientu vajadzības, piedāvājumus, kas pieejami noteiktā sezonā, un citus. Tāpēc tas var arī uzlabot ilgtermiņa lēmumus.
Mīnusi
Tagad apskatīsim mīnusus.
- Hadoop nav savietojams - kā minēts iepriekš, Hadoop, visplašāk izmantotais rīks lielo datu analītikai, pašlaik nespēj apstrādāt reāllaika datus. Tāpēc ir nepieciešami daži citi rīki ar cerību, ka nākotnē Hadoop pievienos funkcionalitāti reāllaika pieejai.
- Nepieciešama jauna pieeja - dažas organizācijas ir pieradušas saņemt ieskatu reizi nedēļā. Tomēr ar pastāvīgu reālā laika lielo datu pieplūdumu ir nepieciešama pavisam cita pieeja. Tas varētu būt izaicinājums dažām organizācijām un varētu izraisīt dažu lēmumu un plānu pārveidi.
- Iespējamā kļūme - dažas organizācijas var redzēt reāllaika lielo datu analīzi kā spīdīgu jaunu rotaļlietu un vēlas to nekavējoties ieviest. Tomēr, ja tas netiek pareizi ieviests, tas var radīt daudz problēmu. Ja bizness nav pieradis tik ātri apstrādāt datus, tas var izraisīt nepareizu analīzi, kas var radīt lielākas problēmas organizācijai.
Secinājums
Reāllaika lielo datu analītikai uzņēmējdarbībā var būt milzīga nozīme, taču uzņēmumam vispirms ir jānosaka, vai plusi pārspēj mīnusus konkrētajā situācijā, un, ja jā, tad kā šie mīnusi tiks pārvarēti. Šī joprojām ir salīdzinoši jauna tehnoloģija, tāpēc ir paredzams, ka tā nākotnē attīstīsies un, cerams, atrisinās dažus no tās pašreizējiem izaicinājumiem.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.