Pesare i pro ei contro dell'analisi dei Big Data in tempo reale

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Che cosa sono i Big Data e in che cosa differiscono dall'analisi dei Big Data in tempo reale?
Professionisti
Contro
Conclusione
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Fonte: Seoterra / Dreamstime

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Avere dati in tempo reale immediatamente accessibili può sembrare uno scenario ideale, ma con i vantaggi ci sono anche degli svantaggi.

Nell'era dell'esplosione dei dati, le organizzazioni stanno raccogliendo e archiviando i dati a tassi sempre crescenti. Tuttavia, la semplice raccolta di tali dati per l'organizzazione non ha alcun valore commerciale. L'analisi e la visualizzazione in tempo reale di questi big data trasformano questa massa di dati in preziose statistiche. Mentre questa visione in tempo reale può essere di grande valore per la tua organizzazione, ha sia vantaggi che svantaggi.

Che cosa sono i Big Data e in che cosa differiscono dall'analisi dei Big Data in tempo reale?

Prima di proseguire, discutiamo dei big data: che cos'è esattamente? Tradizionalmente, i dati venivano archiviati molto più facilmente poiché ne esisteva molto meno. I big data sono nati quando è diventata necessaria la memorizzazione di set di dati in quantità molto maggiori. Non sono solo dati o un set di dati, ma una combinazione di strumenti, tecniche, metodi e framework.

I big data possono provenire da quasi tutto ciò che genera dati, inclusi motori di ricerca e social media, nonché alcune fonti meno ovvie, come le reti elettriche e le infrastrutture di trasporto. Questi dati possono essere classificati in tre tipi: strutturato, semi-strutturato e non strutturato.

I big data vengono generalmente raccolti e analizzati a intervalli predefiniti. Tuttavia, con l'analisi dei big data in tempo reale, la raccolta e l'analisi sono continue, fornendo un'analisi approfondita del business. (Per ulteriori informazioni sull'analisi dei big data, vedere Come l'analisi dei big data può ottimizzare le prestazioni IT.)

Hadoop è lo strumento più noto per l'analisi dei big data, ma non è adatto alla gestione di analisi dei big data in tempo reale. Alcuni strumenti di big data in tempo reale includono:

Storm - Questo è un sistema di calcolo distribuito in tempo reale che funziona con qualsiasi linguaggio di programmazione ed è scalabile. Attualmente è di proprietà di.
GridGain - Questo è uno strumento di grid computing open source aziendale. È compatibile con Hadoop DFS che offre un sostituto al MapReduce di Hadoop.

Professionisti

Ora parliamo di alcuni dei vantaggi dell'analisi dei big data in tempo reale.

Riconoscimento rapido degli errori: supponiamo che si sia verificato un errore e che debba essere risolto al più presto. Con l'analisi dei big data in tempo reale, questo errore può essere riconosciuto immediatamente e risolto rapidamente. Questo può aiutare a prevenire guasti più numerosi e / o più gravi. A lungo termine, ciò aiuta anche la reputazione di un'azienda: rapide correzioni di errori potrebbero aiutare a guadagnare più clienti.
Risparmio - Anche se l'implementazione dell'analisi dei big data in tempo reale può essere costosa, l'alto valore dell'analisi immediata dei dati può compensare questa spesa.
Servizi progressivi - Il monitoraggio di prodotti e servizi attraverso l'analisi dei big data potrebbe portare a tassi di conversione più elevati per i clienti, che a loro volta potrebbero portare a maggiori profitti. Errori e problemi imminenti possono essere facilmente previsti con l'analisi, il che potrebbe anche aiutare a concentrarsi maggiormente sulle esigenze dei clienti.
Rilevamento delle frodi in tempo reale: il team che gestisce la sicurezza dei sistemi e dei server può essere informato in modo rapido e semplice delle frodi, consentendo loro di prendere misure in tempo reale, non appena viene rilevata la frode. (Per ulteriori informazioni sul rilevamento delle frodi, vedere Apprendimento automatico e Hadoop in Rilevazione di frodi di prossima generazione.)
Strategie verso i concorrenti - La concorrenza spaventa molte persone oggi sul mercato e l'analisi dei big data aiuta a fornire un quadro dettagliato dei concorrenti, come il lancio di un nuovo prodotto, la riduzione / aumento dei prezzi per una determinata durata o l'attenzione agli utenti da una posizione specifica.
Approfondimento - Gli approfondimenti sulle vendite sono fondamentali per sapere dove si trovano le vendite. Queste intuizioni potrebbero comportare entrate aggiuntive, come non perdere un cliente a lungo termine, controllare la frequenza di rimbalzo e trovare modi ottimali per aumentare le vendite attraverso l'analisi di analisi dei big data in tempo reale.
Tendenze - Le decisioni analizzando le tendenze dei clienti possono essere prese con l'analisi dei big data in tempo reale. Ciò potrebbe includere offerte, pubblicità, esigenze dei clienti, offerte disponibili per una stagione particolare e altre. Pertanto, può anche migliorare le decisioni a lungo termine.

Contro

Ora diamo un'occhiata ai contro.

Hadoop non compatibile - Come accennato in precedenza, Hadoop, lo strumento più utilizzato per l'analisi dei big data, al momento non è in grado di gestire dati in tempo reale. Pertanto, sono necessari alcuni altri strumenti, con l'aspettativa che in futuro Hadoop aggiungerà funzionalità per un approccio in tempo reale.
Nuovo approccio richiesto: alcune organizzazioni sono abituate a ricevere approfondimenti una volta alla settimana. Tuttavia, con l'afflusso costante di big data in tempo reale, è necessario un approccio completamente diverso. Questa potrebbe essere una sfida per alcune organizzazioni e potrebbe portare al rimodellamento di alcune decisioni e piani.
Possibile fallimento - Alcune organizzazioni potrebbero vedere l'analisi dei big data in tempo reale come un nuovo brillante giocattolo e desiderano implementarlo immediatamente. Tuttavia, se non implementato correttamente, ciò potrebbe causare una moltitudine di problemi. Se un'azienda non è abituata a gestire i dati a un ritmo così rapido, potrebbe condurre a un'analisi errata, che potrebbe causare problemi maggiori all'organizzazione.

Conclusione

L'analisi dei big data in tempo reale può essere di immensa importanza per un'azienda, ma un'azienda deve prima determinare se i professionisti superano i contro nella loro situazione particolare e, in tal caso, come verranno superati. Questa è ancora una tecnologia relativamente nuova, quindi dovrebbe evolversi in futuro e, si spera, risolvere alcune delle sue attuali sfide.