Abwägen der Vor- und Nachteile von Echtzeit-Big-Data-Analysen

Inhalt

Was ist Big Data und wie unterscheidet es sich von der Echtzeit-Big-Data-Analyse?
Vorteile
Nachteile
Fazit
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Quelle: Seoterra / Dreamstime

Wegbringen:

Ein sofortiger Zugriff auf Echtzeitdaten scheint ein ideales Szenario zu sein, aber mit den Vorteilen sind auch Nachteile verbunden.

In Zeiten der Datenexplosion sammeln und speichern Unternehmen Daten mit immer höheren Raten. Das einfache Sammeln dieser Daten für Ihr Unternehmen hat jedoch keinen geschäftlichen Wert. Echtzeit-Analyse und Visualisierung dieser Big Data machen diese Datenmenge zu wertvollen Statistiken. Diese Echtzeiterkenntnis kann für Ihr Unternehmen von großem Wert sein, hat jedoch Vor- und Nachteile.

Was ist Big Data und wie unterscheidet es sich von der Echtzeit-Big-Data-Analyse?

Lassen Sie uns Big Data besprechen, bevor wir fortfahren - was genau ist das? Traditionell ließen sich Daten viel einfacher speichern, da es so viel weniger davon gab. Big Data entstand, als Datensätze in viel größeren Mengen gespeichert werden mussten. Es handelt sich nicht nur um Daten oder einen Datensatz, sondern um eine Kombination von Werkzeugen, Techniken, Methoden und Frameworks.

Big Data kann von fast allem stammen, das Daten generiert, einschließlich Suchmaschinen und sozialen Medien sowie von weniger offensichtlichen Quellen wie Stromnetzen und Verkehrsinfrastruktur. Diese Daten können in drei Typen eingeteilt werden: strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert.

Big Data wird normalerweise in vordefinierten Intervallen gesammelt und analysiert. Bei der Echtzeit-Big-Data-Analyse erfolgt die Erfassung und Analyse jedoch kontinuierlich, so dass Sie stets einen aktuellen Einblick in Ihr Unternehmen erhalten. (Weitere Informationen zur Big Data-Analyse finden Sie unter Wie Big Data-Analyse die IT-Leistung optimieren kann.)

Hadoop ist das bekannteste Tool zur Analyse von Big Data, eignet sich jedoch nicht für die Echtzeitanalyse von Big Data. Einige Echtzeit-Big-Data-Tools umfassen:

Storm - Dies ist ein verteiltes Echtzeit-Rechensystem, das mit jeder Programmiersprache funktioniert und skalierbar ist. Es ist derzeit im Besitz von.
GridGain - Dies ist ein Open-Source-Grid-Computing-Tool für Unternehmen. Es ist kompatibel mit Hadoop DFS, das einen Ersatz für MapReduce von Hadoop bietet.

Vorteile

Lassen Sie uns nun einige der Vorteile der Echtzeit-Big-Data-Analyse diskutieren.

Fehler schnell erkennen - Nehmen wir an, dass ein Fehler aufgetreten ist und umgehend behoben werden muss. Mit der Echtzeit-Big-Data-Analyse kann dieser Fehler sofort erkannt und schnell behoben werden. Dies kann dazu beitragen, mehr und / oder schwerwiegendere Fehler zu vermeiden. Langfristig trägt dies auch zur Reputation des Unternehmens bei. Schnelle Fehlerkorrekturen könnten dazu beitragen, mehr Kunden zu gewinnen.
Einsparungen - Auch wenn die Implementierung von Echtzeit-Big-Data-Analysen teuer sein kann, kann der hohe Wert der sofortigen Datenanalyse diese Ausgaben ausgleichen.
Fortschrittliche Dienste - Die Überwachung von Produkten und Diensten durch Big-Data-Analysen könnte zu höheren Konversionsraten für Kunden führen, was wiederum zu höheren Gewinnen führen könnte. Mit der Analyse können unmittelbar bevorstehende Fehler und Probleme leicht vorhergesagt werden, was auch dazu beitragen könnte, die Kundenbedürfnisse stärker in den Mittelpunkt zu rücken.
Betrugserkennung in Echtzeit - Das Team, das die Sicherheit der Systeme und Server verwaltet, kann schnell und einfach über Betrugsfälle informiert werden, sodass es in Echtzeit Maßnahmen ergreifen kann, sobald der Betrug erkannt wird. (Weitere Informationen zur Betrugserkennung finden Sie unter Maschinelles Lernen und Hadoop in Betrugserkennung der nächsten Generation.)
Strategien gegenüber Wettbewerbern - Der Wettbewerb erschreckt heute viele Marktteilnehmer, und die Big-Data-Analyse hilft dabei, ein detailliertes Bild der Wettbewerber zu erstellen, z. B. ein neues Produkt auf den Markt zu bringen, die Preise für eine bestimmte Dauer zu senken / zu erhöhen oder sich auf Benutzer von einem bestimmten Standort aus zu konzentrieren.
Einblicke - Einsichten in den Vertrieb sind unerlässlich, um zu wissen, wo der Vertrieb steht. Diese Erkenntnisse könnten zu zusätzlichen Einnahmen führen, z. B. einen Kunden langfristig nicht zu verlieren, die Absprungrate zu überprüfen und optimale Wege zur Steigerung des Umsatzes durch die Analyse von Big-Data-Analysen in Echtzeit zu finden.
Trends - Entscheidungen durch Analyse von Kundentrends können mit Echtzeit-Big-Data-Analysen getroffen werden. Dies kann Angebote, Werbung, Kundenbedürfnisse, Angebote, die für eine bestimmte Saison verfügbar sind, und andere umfassen. Daher kann es auch langfristige Entscheidungen verbessern.

Nachteile

Schauen wir uns nun die Nachteile an.

Hadoop nicht kompatibel - Wie bereits erwähnt, kann Hadoop, das am häufigsten verwendete Tool für die Big-Data-Analyse, derzeit keine Echtzeitdaten verarbeiten. Daher sind einige andere Tools erforderlich, mit der Erwartung, dass Hadoop in Zukunft Funktionen für einen Echtzeitansatz hinzufügen wird.
Neuer Ansatz erforderlich - Einige Unternehmen sind es gewohnt, einmal pro Woche Erkenntnisse zu erhalten. Mit dem ständigen Zufluss von Big Data in Echtzeit ist jedoch ein völlig anderer Ansatz erforderlich. Dies könnte für einige Organisationen eine Herausforderung sein und dazu führen, dass einige Entscheidungen und Pläne umgestaltet werden.
Möglicher Fehler - Einige Unternehmen sehen Big-Data-Analysen in Echtzeit möglicherweise als glänzendes neues Spielzeug an und möchten sie sofort implementieren. Wenn dies jedoch nicht ordnungsgemäß implementiert wird, kann dies eine Vielzahl von Problemen verursachen. Wenn ein Unternehmen nicht daran gewöhnt ist, Daten so schnell zu verarbeiten, kann dies zu fehlerhaften Analysen führen, die größere Probleme für das Unternehmen verursachen können.

Fazit

Echtzeit-Big-Data-Analysen können für ein Unternehmen von immenser Bedeutung sein. Ein Unternehmen muss jedoch zunächst feststellen, ob die Vorteile die Nachteile in seiner jeweiligen Situation überwiegen, und wenn ja, wie diese Nachteile überwunden werden. Dies ist noch eine relativ neue Technologie, sodass davon ausgegangen wird, dass sie sich in Zukunft weiterentwickelt und hoffentlich einige der aktuellen Herausforderungen löst.