وزن إيجابيات وسلبيات تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي

المحتوى

ما هي البيانات الضخمة ، وكيف تختلف عن تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي؟
الايجابيات
سلبيات
خاتمة
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك

المصدر: Seoterra / Dreamstime

يبعد:

قد يبدو الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي على الفور سيناريو مثاليًا ، ولكن مع المزايا ، هناك أيضًا عيوب.

في عصر انفجار البيانات هذا ، تقوم المنظمات بجمع وتخزين البيانات بمعدلات متزايدة. ومع ذلك ، فإن جمع تلك البيانات لمؤسستك ببساطة ليس له أي قيمة أعمال. في الوقت الحقيقي تحليل وتصور هذه البيانات الكبيرة تحويل هذه الكتلة من البيانات إلى إحصاءات قيمة. على الرغم من أن هذه الرؤية في الوقت الفعلي يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة لمؤسستك ، إلا أنها تتمتع بمزايا وعيوب.

ما هي البيانات الضخمة ، وكيف تختلف عن تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي؟

قبل الانتقال إلى أبعد من ذلك ، يتيح مناقشة البيانات الضخمة - ما هو بالضبط؟ تقليديًا ، تم تخزين البيانات بسهولة أكبر نظرًا لوجود كمية أقل منها. ظهرت البيانات الكبيرة إلى حيز الوجود عندما أصبحت هناك حاجة لتخزين مجموعات البيانات بكميات أكبر بكثير. لا يقتصر الأمر على البيانات أو مجموعة البيانات ، ولكنه مزيج من الأدوات والتقنيات والأساليب والأطر.

يمكن أن تأتي البيانات الضخمة من أي شيء ينتج عنه بيانات ، بما في ذلك محركات البحث والوسائط الاجتماعية ، وكذلك بعض المصادر الأقل وضوحًا ، مثل شبكات الطاقة والبنية التحتية للنقل. يمكن تصنيف هذه البيانات إلى ثلاثة أنواع: منظمة ، شبه منظمة وغير منظمة.

عادة ما يتم جمع البيانات الكبيرة وتحليلها على فترات محددة مسبقًا. ومع ذلك ، مع تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي ، يكون الجمع والتحليل مستمرين ، مما يوفر نظرة ثاقبة للأعمال. (لمزيد من المعلومات حول تحليلات البيانات الضخمة ، راجع كيف يمكن لتحليلات البيانات الكبيرة تحسين أداء تكنولوجيا المعلومات.)

Hadoop هي الأداة الأكثر شهرة لتحليل البيانات الضخمة ، لكنها ليست مناسبة للتعامل مع تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي. بعض أدوات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي تشمل:

العاصفة - هذا هو نظام حساب موزعة في الوقت الحقيقي والذي يعمل مع أي لغة برمجة وقابلة للتطوير. وهي مملوكة حاليا من قبل.
GridGain - هذا هو أداة حوسبة شبكة مفتوحة المصدر. وهو متوافق مع Hadoop DFS الذي يقدم بديلاً عن Hadoop’s MapReduce.

الايجابيات

الآن ، دعونا نناقش بعض مزايا تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي.

التعرف على الأخطاء بسرعة - لنفترض حدوث خطأ ، ويجب حلها في أسرع وقت ممكن. مع تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي ، يمكن التعرف على هذا الخطأ على الفور وبسرعة. هذا يمكن أن يساعد في منع المزيد من الفشل و / أو أكثر حدة. على المدى الطويل ، يساعد هذا أيضًا سمعة العمل - تصحيحات الخطأ السريعة يمكن أن تساعد في كسب المزيد من العملاء.
التوفير - على الرغم من أن تنفيذ تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي قد يكون مكلفًا ، إلا أن القيمة العالية لتحليل البيانات الفوري يمكن أن تعوض عن هذه النفقات.
الخدمات التقدمية - مراقبة المنتجات والخدمات من خلال تحليلات البيانات الكبيرة يمكن أن تؤدي إلى ارتفاع معدلات التحويل للعملاء ، الأمر الذي قد يؤدي بدوره إلى ارتفاع الأرباح. يمكن التنبؤ بالأخطاء والقضايا الوشيكة بسهولة من خلال التحليلات ، والتي يمكن أن تساعد أيضًا في التركيز أكثر على احتياجات العملاء.
الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي - يمكن إخطار الفريق الذي يدير أمان الأنظمة والخوادم بسرعة وسهولة عن الاحتيال ، مما يتيح لهم اتخاذ تدابير في الوقت الفعلي بمجرد اكتشاف الاحتيال. (لمعرفة المزيد حول الكشف عن الاحتيال ، راجع Machine Learning & Hadoop في الكشف عن الاحتيال من الجيل التالي.)
الاستراتيجيات تجاه المنافسين - تخيف المنافسة الكثير من الأشخاص في السوق اليوم ، وتساعد تحليلات البيانات الضخمة في تقديم صورة مفصلة للمنافسين ، مثل إطلاق منتج جديد ، وخفض / زيادة الأسعار لفترة معينة أو التركيز على المستخدمين من موقع معين.
البصيرة - رؤى المبيعات ضرورية لمعرفة أين تقف المبيعات. يمكن أن تؤدي هذه الأفكار إلى إيرادات إضافية ، مثل عدم فقد العميل على المدى الطويل ، والتحقق من معدل الارتداد وإيجاد الطرق المثلى لزيادة المبيعات من خلال تحليل تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي.
الاتجاهات - يمكن إجراء القرارات من خلال تحليل اتجاهات العملاء من خلال تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي. قد يشمل ذلك العروض والإعلانات واحتياجات العملاء والعروض المتاحة لموسم معين وغيرها. لذلك ، يمكنه أيضًا تحسين القرارات طويلة الأجل.

سلبيات

الآن دعونا نلقي نظرة على سلبيات.

Hadoop غير متوافق - كما ذكر سابقًا ، Hadoop ، الأداة الأكثر استخدامًا لتحليلات البيانات الضخمة ، غير قادرة حاليًا على التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي. لذلك ، هناك حاجة إلى بعض الأدوات الأخرى ، مع توقع أن تضيف Hadoop في المستقبل وظائف لنهج في الوقت الحقيقي.
مطلوب نهج جديد - تستخدم بعض المنظمات لتلقي رؤى مرة واحدة في الأسبوع. ومع ذلك ، مع التدفق المستمر للبيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي ، يلزم اتباع نهج مختلف تمامًا. قد يكون هذا تحديًا لبعض المنظمات وقد يؤدي إلى إعادة عرض بعض القرارات والخطط.
عطل محتمل - قد ترى بعض المؤسسات تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي لعبة جديدة لامعة وتريد تنفيذها على الفور. ومع ذلك ، إذا لم يتم تنفيذها بشكل صحيح ، فقد يتسبب ذلك في العديد من المشكلات. إذا لم يتم استخدام الأعمال للتعامل مع البيانات بمثل هذا المعدل السريع ، فقد يؤدي ذلك إلى تحليل غير صحيح ، مما قد يسبب مشاكل أكبر للمؤسسة.

خاتمة

يمكن أن تكون تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي ذات أهمية كبيرة بالنسبة إلى العمل التجاري ، ولكن يجب على الشركة أولاً تحديد ما إذا كانت إيجابيات تفوق سلبيات في وضعهم الخاص ، وإذا كان الأمر كذلك ، كيف سيتم التغلب على هذه السلبيات. لا تزال هذه تقنية جديدة نسبيًا ، لذلك من المتوقع أن تتطور في المستقبل ونأمل في حل بعض التحديات الحالية.