תוֹכֶן
- מה זה ביג דאטה וכיצד זה שונה מניתוח ביג דאטה בזמן אמת?
- מקצוענים
- חסרונות
- סיכום
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
מקור: Seoterra / Dreamstime
להסיר:
קביעת נתונים בזמן אמת נגישה באופן מיידי עשויה להיראות כתרחיש אידיאלי, אך עם היתרונות יש גם חסרונות.
בעידן זה של פיצוץ נתונים ארגונים אוספים ומאחסנים נתונים בקצב הולך וגובר. עם זאת, פשוט לאיסוף נתונים אלה לארגון שלך אין ערך עסקי. ניתוח ויזואליזציה בזמן אמת של נתונים גדולים אלה הופכים מסת נתונים זו לסטטיסטיקה חשובה. אמנם תובנה זו בזמן אמת יכולה להיות בעלת ערך רב לארגון שלך, אך יש לה יתרונות וחסרונות כאחד.
מה זה ביג דאטה וכיצד זה שונה מניתוח ביג דאטה בזמן אמת?
לפני שנמשיך הלאה, בוא נדון בנתונים גדולים - מה זה בדיוק? באופן מסורתי, הנתונים נשמרו הרבה יותר בקלות מכיוון שהיו כל כך הרבה פחות מהם. נתונים גדולים התרחשו כאשר נוצר צורך לאחסן מערכי נתונים בכמויות הרבה יותר גדולות. זה לא רק נתונים או מערך נתונים, אלא שילוב של כלים, טכניקות, שיטות ומסגרות.
נתונים גדולים יכולים להגיע כמעט מכל דבר שמייצר נתונים, כולל מנועי חיפוש ומדיה חברתית, כמו גם מקורות פחות ברורים, כמו רשתות חשמל ותשתיות תחבורה. ניתן לקטלג נתונים אלה לשלושה סוגים: מובנים, מובנים למחצה ולא מובנים.
נתונים גדולים נאספים בדרך כלל ומנותחים בפרקי זמן מוגדרים מראש. עם זאת, בעזרת ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת, האיסוף והניתוח מתמשכים, ומעניקים תובנה עדכנית של העסק. (למידע נוסף על ניתוח נתונים גדולים, ראה כיצד Big Data Analytics יכול לייעל את ביצועי ה- IT.)
Hadoop הוא הכלי הידוע ביותר לניתוח נתונים גדולים, אך הוא אינו מתאים לטיפול בניתוח נתונים גדולים בזמן אמת. כמה כלי נתונים גדולים בזמן אמת כוללים:
- סערה - זוהי מערכת חישוב מבוזרת בזמן אמת הפועלת עם כל שפת תכנות וניתנת להרחבה. כיום היא בבעלות.
- GridGain - זהו כלי מחשוב לרשת קוד פתוח ארגוני. זה תואם את Hadoop DFS שמציע תחליף ל- MapReduce של Hadoop.
מקצוענים
כעת ניתן לדון בכמה מהיתרונות של ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת.
- זיהוי שגיאות במהירות - נניח ששגיאה אירעה ויש לפתור אותה בהקדם האפשרי. בעזרת ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת, ניתן לזהות שגיאה זו באופן מיידי ובמהירות. זה יכול לעזור במניעת תקלות רבות יותר ו / או חמורות יותר. בטווח הארוך זה עוזר גם למוניטין עסקי - תיקוני שגיאות מהירים עשויים לעזור להשיג יותר לקוחות.
- חיסכון - למרות שביצוע ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת יכול להיות יקר, הערך הגבוה של ניתוח נתונים מיידי יכול לפצות על הוצאה זו.
- שירותים מתקדמים - מעקב אחר מוצרים ושירותים באמצעות ניתוח נתונים גדולים, עשוי להוביל לשיעורי המרה גבוהים יותר עבור הלקוחות, מה שבתורו יכול להביא לרווחים גבוהים יותר. ניתן לחזות בקלות שגיאות ובעיות קרובות עם ניתוחים, שיכולים גם לעזור להתמקד יותר בצרכי הלקוח.
- גילוי הונאה בזמן אמת - ניתן להודיע במהירות ובקלות על הצוות המנהל את אבטחת המערכות והשרתים על הונאה, ומאפשר להם לנקוט צעדים בזמן אמת, ברגע שמתגלה ההונאה. (למידע נוסף על גילוי הונאה, ראה Machine Learning & Hadoop בגילוי הונאה מהדור הבא.)
- אסטרטגיות כלפי מתחרים - תחרות מפחידה אנשים רבים בשוק כיום, ואנליטיקה של Big Data מסייעת במתן תמונה מפורטת של מתחרים, כמו השקת מוצר חדש, הורדת / העלאת מחירים למשך זמן מסוים או התמקדות המשתמשים ממקום מסוים.
- תובנה - תובנות מכירות חיוניות כדי לדעת היכן מכירות עומדות. תובנות אלה עלולות להוביל להכנסות נוספות, כגון אי אובדן לקוח לטווח הארוך, בדיקת שיעור הניתור ומציאת דרכים אופטימליות להגדלת מכירות באמצעות ניתוח ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת.
- מגמות - ניתן לקבל החלטות על ידי ניתוח מגמות לקוחות באמצעות ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת. זה יכול לכלול הצעות, פרסומות, צרכי לקוח, הצעות זמינות לעונה מסוימת ואחרות. לכן זה יכול גם לשפר את ההחלטות לטווח הארוך.
חסרונות
כעת נסתכל על החסרונות.
- Hadoop לא תואם - כאמור, Hadoop, הכלי הנפוץ ביותר לניתוח נתונים גדולים, אינו מסוגל כרגע לטפל בנתונים בזמן אמת. לפיכך, נדרשים כלים אחרים, בציפייה כי בעתיד Hadoop תוסיף פונקציונליות לגישה בזמן אמת.
- נדרשת גישה חדשה - ארגונים מסוימים רגילים לקבל תובנות פעם בשבוע. עם זאת, עם זרם קבוע של נתונים גדולים בזמן אמת, נדרשת גישה שונה לחלוטין. זה יכול להוות אתגר עבור ארגונים מסוימים ויכול להביא לעיצוב מחדש של כמה החלטות ותוכניות.
- כישלון אפשרי - ארגונים מסוימים עשויים לראות ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת כצעצוע חדש ומבריק, ורוצים ליישם אותו מייד. עם זאת, אם לא מיושמים כראוי, הדבר עלול לגרום לשלל בעיות. אם עסק אינו רגיל לטפל בנתונים בקצב כה מהיר, הדבר עלול להוביל לניתוח שגוי, שעלול לגרום לבעיות גדולות יותר עבור הארגון.
סיכום
ניתוח נתונים גדולים בזמן אמת יכול להיות בעל חשיבות עצומה לעסק, אך על עסק קודם לקבוע אם המקצוענים עולים על החסרונות במצבם הספציפי, ואם כן, כיצד יתגברו על אותם חסרונות. זו עדיין טכנולוגיה חדשה יחסית, כך שהיא צפויה להתפתח בעתיד ובתקווה לפתור כמה מהאתגרים הנוכחיים שלה.
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.