Cân nhắc ưu và nhược điểm của phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực

NộI Dung

Dữ liệu lớn là gì và nó khác với phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực như thế nào?
Ưu
Nhược điểm
Phần kết luận
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn

Nguồn: Seoterra / Dreamstime

Lấy đi:

Có dữ liệu thời gian thực có thể truy cập ngay lập tức có vẻ như là một kịch bản lý tưởng, nhưng với những lợi thế, cũng có những hạn chế.

Trong thời đại bùng nổ dữ liệu này, các tổ chức đang thu thập và lưu trữ dữ liệu với tốc độ ngày càng tăng. Tuy nhiên, chỉ đơn giản là thu thập dữ liệu đó cho tổ chức của bạn không có bất kỳ giá trị kinh doanh nào. Phân tích thời gian thực và trực quan hóa dữ liệu lớn này biến khối dữ liệu này thành số liệu thống kê có giá trị. Mặc dù cái nhìn sâu sắc thời gian thực này có thể có giá trị lớn cho tổ chức của bạn, nhưng nó có cả ưu và nhược điểm.

Dữ liệu lớn là gì và nó khác với phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực như thế nào?

Trước khi di chuyển xa hơn, hãy thảo luận về dữ liệu lớn - chính xác nó là gì? Theo truyền thống, dữ liệu được lưu trữ dễ dàng hơn nhiều vì có rất ít dữ liệu. Dữ liệu lớn ra đời khi có nhu cầu lưu trữ các tập dữ liệu với số lượng lớn hơn nhiều. Nó không chỉ là dữ liệu hoặc tập dữ liệu, mà là sự kết hợp của các công cụ, kỹ thuật, phương pháp và khung.

Dữ liệu lớn có thể đến từ gần như mọi thứ tạo ra dữ liệu, bao gồm các công cụ tìm kiếm và phương tiện truyền thông xã hội, cũng như một số nguồn ít rõ ràng hơn, như lưới điện và cơ sở hạ tầng giao thông. Dữ liệu này có thể được phân loại thành ba loại: có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc.

Dữ liệu lớn thường được thu thập và phân tích theo các khoảng thời gian được xác định trước. Tuy nhiên, với các phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, việc thu thập và phân tích diễn ra liên tục, mang lại cho doanh nghiệp cái nhìn sâu sắc từng phút. (Để biết thêm về phân tích dữ liệu lớn, hãy xem Cách phân tích dữ liệu lớn có thể tối ưu hóa hiệu suất CNTT.)

Hadoop là công cụ nổi tiếng nhất để phân tích dữ liệu lớn, nhưng nó không phù hợp để xử lý các phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực. Một số công cụ dữ liệu lớn thời gian thực bao gồm:

Storm - Đây là một hệ thống tính toán phân tán thời gian thực, hoạt động với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào và có khả năng mở rộng. Nó hiện đang thuộc sở hữu của.
GridGain - Đây là một công cụ điện toán lưới nguồn mở dành cho doanh nghiệp. Nó tương thích với Hadoop DFS cung cấp thay thế cho Hadoop từ MapReduce.

Ưu

Bây giờ hãy thảo luận về một số lợi thế của phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực.

Nhanh chóng nhận ra lỗi - Hãy cho rằng đã xảy ra lỗi và cần được giải quyết càng sớm càng tốt. Với các phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, lỗi này có thể được nhận ra ngay lập tức và được khắc phục nhanh chóng. Điều này có thể giúp ngăn ngừa nhiều thất bại và / hoặc thất bại nghiêm trọng hơn. Về lâu dài, điều này cũng giúp uy tín doanh nghiệp - sửa lỗi nhanh có thể giúp thu hút nhiều khách hàng hơn.
Tiết kiệm - Mặc dù việc thực hiện phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực có thể tốn kém, giá trị cao của phân tích dữ liệu ngay lập tức có thể bù đắp cho chi tiêu này.
Dịch vụ tiến bộ - Giám sát sản phẩm và dịch vụ thông qua phân tích dữ liệu lớn có thể dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn cho khách hàng, từ đó có thể dẫn đến lợi nhuận cao hơn. Các lỗi và sự cố sắp xảy ra có thể dễ dàng dự đoán bằng các phân tích, điều này cũng có thể giúp tập trung hơn vào nhu cầu của khách hàng.
Phát hiện gian lận trong thời gian thực - Nhóm quản lý bảo mật hệ thống và máy chủ có thể được thông báo nhanh chóng và dễ dàng về gian lận, cho phép họ thực hiện các biện pháp trong thời gian thực, ngay khi phát hiện gian lận. (Để tìm hiểu thêm về phát hiện gian lận, hãy xem Machine Learning & Hadoop trong Phát hiện gian lận thế hệ tiếp theo.)
Chiến lược hướng tới đối thủ cạnh tranh - Cạnh tranh khiến nhiều người trên thị trường sợ hãi và phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ cung cấp một bức tranh chi tiết về các đối thủ cạnh tranh, như tung ra một sản phẩm mới, hạ / tăng giá trong một thời gian cụ thể hoặc tập trung vào người dùng từ một địa điểm cụ thể.
Thông tin chi tiết - Thông tin chi tiết bán hàng rất quan trọng để biết doanh số bán hàng đứng ở đâu. Những hiểu biết này có thể dẫn đến doanh thu bổ sung, chẳng hạn như không mất khách hàng trong thời gian dài, kiểm tra tỷ lệ thoát và tìm cách tối ưu để tăng doanh số thông qua phân tích phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực.
Xu hướng - Quyết định bằng cách phân tích xu hướng của khách hàng có thể được thực hiện với phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực. Điều này có thể bao gồm các dịch vụ, quảng cáo, nhu cầu của khách hàng, ưu đãi có sẵn cho một mùa cụ thể và những người khác. Do đó, nó cũng có thể cải thiện các quyết định dài hạn.

Nhược điểm

Bây giờ hãy xem xét các khuyết điểm.

Hadoop không tương thích - Như đã đề cập trước đó, Hadoop, công cụ được sử dụng rộng rãi nhất để phân tích dữ liệu lớn, hiện không thể xử lý dữ liệu thời gian thực. Do đó, một số công cụ khác là bắt buộc, với kỳ vọng rằng trong tương lai Hadoop sẽ thêm chức năng cho cách tiếp cận thời gian thực.
Yêu cầu phương pháp mới - Một số tổ chức được sử dụng để nhận thông tin chi tiết mỗi tuần một lần. Tuy nhiên, với dòng dữ liệu lớn thời gian thực liên tục, một cách tiếp cận hoàn toàn khác là bắt buộc. Đây có thể là một thách thức đối với một số tổ chức và có thể dẫn đến việc tu sửa một số quyết định và kế hoạch.
Thất bại có thể - Một số tổ chức có thể xem phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực như một món đồ chơi mới sáng bóng và muốn triển khai ngay lập tức. Tuy nhiên, nếu không được thực hiện đúng cách, điều này có thể gây ra vô số vấn đề. Nếu một doanh nghiệp không được sử dụng để xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh như vậy, nó có thể dẫn đến phân tích không chính xác, điều này có thể gây ra vấn đề lớn hơn cho tổ chức.

Phần kết luận

Phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực có thể có tầm quan trọng to lớn đối với một doanh nghiệp, nhưng trước tiên một doanh nghiệp phải xác định xem những ưu điểm có vượt trội hơn những nhược điểm trong tình huống cụ thể của họ hay không, và nếu vậy, những nhược điểm đó sẽ được khắc phục như thế nào. Đây vẫn là một công nghệ tương đối mới, vì vậy nó dự kiến sẽ phát triển trong tương lai và hy vọng sẽ giải quyết một số thách thức hiện tại của nó.