即時訪問實時數(shù)據(jù)可能看起來像是一個理想的場景

在這個數(shù)據(jù)爆炸的時代，組織正在以不斷增長的速度收集和存儲數(shù)據(jù)。但是，僅為您的組織收集數(shù)據(jù)并不具有任何業(yè)務(wù)價值。這些大數(shù)據(jù)的實時分析和可視化將這一大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。雖然這種實時洞察對您的組織具有重要價值，但它確實有利有弊。

什么是大數(shù)據(jù)，它與實時大數(shù)據(jù)分析有什么不同?

在進(jìn)一步討論之前，讓我們討論大數(shù)據(jù) - 究竟是什么?傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)存儲起來要容易得多，因為它的數(shù)量要少得多。當(dāng)需要以更大的數(shù)量存儲數(shù)據(jù)集時，大數(shù)據(jù)才出現(xiàn)。它不僅是數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集，還包括工具，技術(shù)，方法和框架的組合。

大數(shù)據(jù)幾乎可以來自任何產(chǎn)生數(shù)據(jù)的東西，包括搜索引擎和社交媒體，以及一些不太明顯的來源，如電網(wǎng)和交通基礎(chǔ)設(shè)施。該數(shù)據(jù)可以分為三種類型：結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。

通常以預(yù)定義的間隔收集和分析大數(shù)據(jù)。然而，通過實時大數(shù)據(jù)分析，收集和分析是連續(xù)的，為企業(yè)提供最新的洞察力。

Hadoop是用于分析大數(shù)據(jù)的最著名的工具，但它不適合處理實時大數(shù)據(jù)分析。一些實時大數(shù)據(jù)工具包括：

Storm - 這是一個實時分布式計算系統(tǒng)，可以與任何編程語言一起使用，并且可以擴(kuò)展。它目前由Twitter擁有。

GridGain - 這是一個企業(yè)開源網(wǎng)格計算工具。它與Hadoop DFS兼容，后者為Hadoop的MapReduce提供了替代品。

優(yōu)點

現(xiàn)在讓我們討論實時大數(shù)據(jù)分析的一些優(yōu)勢。

快速識別錯誤 - 假設(shè)發(fā)生了錯誤，需要盡快解決。通過實時大數(shù)據(jù)分析，可以立即識別此錯誤并快速解決。這可以幫助防止更多和/或更嚴(yán)重的故障。從長遠(yuǎn)來看，這也有助于企業(yè)的聲譽 - 快速糾錯可以幫助贏得更多客戶。

節(jié)省 - 即使實時大數(shù)據(jù)分析的實施成本很高，立即數(shù)據(jù)分析的高價值也可以彌補(bǔ)這一支出。

漸進(jìn)式服務(wù) - 通過大數(shù)據(jù)分析監(jiān)控產(chǎn)品和服務(wù)可以為客戶帶來更高的轉(zhuǎn)換率，從而可以帶來更高的利潤。通過分析可以輕松預(yù)測即將發(fā)生的錯誤和問題，這也有助于更多地關(guān)注客戶需求。

實時欺詐檢測 - 管理系統(tǒng)和服務(wù)器安全性的團(tuán)隊可以快速，輕松地通知欺詐行為，一旦檢測到欺詐行為，就可以實時采取措施。

針對競爭對手的策略 - 競爭嚇跑了當(dāng)今市場中的許多人，大數(shù)據(jù)分析有助于提供競爭對手的詳細(xì)信息，例如推出新產(chǎn)品，降低/提高特定時間段的價格或關(guān)注特定地點的用戶。

洞察力 - 銷售見解對于了解銷售情況至關(guān)重要。這些見解可以帶來額外的收入，例如不會長期失去客戶，檢查跳出率并通過分析實時大數(shù)據(jù)分析找到增加銷售的最佳方式。

趨勢 - 通過分析客戶趨勢做出的決策可以通過實時大數(shù)據(jù)分析來完成。這可能包括產(chǎn)品，廣告，客戶需求，特定季節(jié)和其他可用的優(yōu)惠。因此，它也可以改善長期決策。

缺點

現(xiàn)在讓我們來看看缺點。

Hadoop不兼容 - 如前所述，Hadoop是最廣泛使用的大數(shù)據(jù)分析工具，目前無法處理實時數(shù)據(jù)。因此，需要一些其他工具，期望將來Hadoop將為實時方法添加功能。

需要新方法 - 一些組織習(xí)慣于每周一次接收見解。但是，隨著實時大數(shù)據(jù)的不斷流入，需要采用完全不同的方法。這對某些組織來說可能是一個挑戰(zhàn)，并可能導(dǎo)致某些決策和計劃的重塑。

可能的失敗 - 有些組織可能會將實時大數(shù)據(jù)分析視為一個閃亮的新玩具，并希望立即實施。但是，如果沒有正確實施，這可能會導(dǎo)致許多問題。如果企業(yè)不習(xí)慣以如此快的速度處理數(shù)據(jù)，則可能導(dǎo)致錯誤的分析，這可能會給組織帶來更大的問題。

結(jié)論

實時大數(shù)據(jù)分析對于企業(yè)來說可能是非常重要的，但企業(yè)必須首先確定專業(yè)人員在特定情況下是否超過缺點，如果是，那么這些缺點將如何克服。這仍然是一項相對較新的技術(shù)，因此有望在未來發(fā)展，并有望解決目前的一些挑戰(zhàn)。