เนื้อหา
- Big Data คืออะไรและแตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์อย่างไร
- ข้อดี
- จุดด้อย
- ข้อสรุป
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
ที่มา: Seoterra / Dreamstime
Takeaway:
การมีข้อมูลแบบเรียลไทม์เข้าถึงได้ทันทีอาจดูเหมือนเป็นสถานการณ์ในอุดมคติ แต่ด้วยข้อดีก็มีข้อเสียเช่นกัน
ในยุคของการกระจายข้อมูลองค์กรกำลังรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลในอัตราที่เพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตามการรวบรวมข้อมูลสำหรับองค์กรของคุณนั้นไม่มีมูลค่าทางธุรกิจ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการสร้างภาพข้อมูลขนาดใหญ่นี้เปลี่ยนข้อมูลจำนวนมากเป็นสถิติที่มีค่า แม้ว่าข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์นี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อองค์กรของคุณ แต่ก็มีทั้งข้อดีและข้อเสีย
Big Data คืออะไรและแตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์อย่างไร
ก่อนที่จะย้ายไปเพิ่มเติมให้พูดคุยข้อมูลขนาดใหญ่ - มันคืออะไรกันแน่? ตามเนื้อผ้าข้อมูลถูกเก็บไว้ได้ง่ายกว่าเนื่องจากมีน้อยกว่ามาก ข้อมูลขนาดใหญ่เกิดขึ้นเมื่อจำเป็นต้องจัดเก็บชุดข้อมูลในปริมาณที่มากขึ้น มันไม่ได้เป็นเพียงข้อมูลหรือชุดข้อมูล แต่เป็นการรวมกันของเครื่องมือเทคนิควิธีการและกรอบ
ข้อมูลขนาดใหญ่อาจมาจากเกือบทุกอย่างที่สร้างข้อมูลรวมถึงเครื่องมือค้นหาและโซเชียลมีเดียรวมถึงแหล่งที่มาที่ชัดเจนน้อยกว่าเช่นโครงข่ายพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานการขนส่ง ข้อมูลนี้สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภท: โครงสร้างกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลขนาดใหญ่มักจะรวบรวมและวิเคราะห์ตามช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อย่างไรก็ตามด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์การรวบรวมและการวิเคราะห์ยังคงดำเนินต่อไปเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกแบบทันเหตุการณ์ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ดูที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพด้านไอทีได้)
Hadoop เป็นเครื่องมือที่รู้จักกันดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ไม่เหมาะสำหรับการจัดการการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ เครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ ได้แก่ :
- Storm - นี่คือระบบการคำนวณแบบกระจายตามเวลาจริงซึ่งทำงานกับภาษาการเขียนโปรแกรมใด ๆ และสามารถปรับขนาดได้ มันเป็นเจ้าของโดยในปัจจุบัน
- GridGain - เป็นเครื่องมือประมวลผลกริดแบบโอเพนซอร์สขององค์กร สามารถใช้งานร่วมกับ Hadoop DFS ซึ่งให้บริการทดแทน MapReduce ของ Hadoop
ข้อดี
ตอนนี้ให้อภิปรายเกี่ยวกับข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์
- รับรู้ข้อผิดพลาดอย่างรวดเร็ว - สมมติว่าเกิดข้อผิดพลาดขึ้นและต้องแก้ไขโดยเร็วที่สุด ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ตามเวลาจริงข้อผิดพลาดนี้สามารถรับรู้ได้ทันทีและแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้สามารถช่วยป้องกันความล้มเหลวจำนวนมากและ / หรือรุนแรงมากขึ้น ในระยะยาวสิ่งนี้ช่วยให้ชื่อเสียงทางธุรกิจการแก้ไขข้อผิดพลาดอย่างรวดเร็วสามารถช่วยดึงดูดลูกค้าได้มากขึ้น
- การประหยัด - แม้ว่าการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์อาจมีราคาแพง แต่การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีมูลค่าสูงในทันทีสามารถชดเชยค่าใช้จ่ายนี้ได้
- บริการที่ก้าวหน้า - การตรวจสอบผลิตภัณฑ์และบริการผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจนำไปสู่อัตราการแปลงที่สูงขึ้นสำหรับลูกค้าซึ่งจะนำไปสู่ผลกำไรที่สูงขึ้น ข้อผิดพลาดและปัญหาที่ใกล้จะเกิดขึ้นสามารถคาดการณ์ได้อย่างง่ายดายด้วยการวิเคราะห์ซึ่งอาจช่วยในการมุ่งเน้นที่ความต้องการของลูกค้ามากขึ้น
- การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ - ทีมที่จัดการความปลอดภัยของระบบและเซิร์ฟเวอร์สามารถแจ้งเตือนการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายทำให้พวกเขาสามารถดำเนินการตามเวลาจริงได้ทันทีที่ตรวจพบการฉ้อโกง (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจจับการฉ้อโกงโปรดดูการเรียนรู้ของเครื่องและ Hadoop ในการตรวจจับการฉ้อโกงรุ่นต่อไป)
- กลยุทธ์ที่มีต่อคู่แข่ง - การแข่งขันทำให้ผู้คนจำนวนมากในตลาดกลัววันนี้และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยในการให้รายละเอียดภาพของคู่แข่งเช่นการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ลดราคา / เพิ่มขึ้นในช่วงระยะเวลาหนึ่งหรือมุ่งเน้นผู้ใช้จากสถานที่เฉพาะ
- Insight - ความเข้าใจด้านการขายมีความสำคัญต่อการทราบว่ายอดขายอยู่ที่ใด ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อาจนำไปสู่รายได้เพิ่มเติมเช่นการไม่สูญเสียลูกค้าในระยะยาวการตรวจสอบอัตราการตีกลับและการหาวิธีการเพิ่มยอดขายที่เหมาะสมผ่านการวิเคราะห์การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์
- แนวโน้ม - การตัดสินใจโดยการวิเคราะห์แนวโน้มลูกค้าสามารถทำได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ ซึ่งอาจรวมถึงข้อเสนอโฆษณาความต้องการของลูกค้าข้อเสนอพิเศษสำหรับฤดูกาลเฉพาะและอื่น ๆ ดังนั้นจึงสามารถปรับปรุงการตัดสินใจระยะยาวได้
จุดด้อย
ตอนนี้ให้ดูที่ข้อเสีย
- Hadoop เข้ากันไม่ได้ - ดังที่กล่าวก่อนหน้า Hadoop เครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบันไม่สามารถจัดการข้อมูลเรียลไทม์ได้ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้เครื่องมืออื่น ๆ โดยคาดหวังว่าในอนาคต Hadoop จะเพิ่มฟังก์ชันการทำงานสำหรับแนวทางแบบเรียลไทม์
- ต้องมีวิธีการใหม่ - บางองค์กรใช้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกสัปดาห์ละครั้ง อย่างไรก็ตามด้วยการไหลเข้าอย่างต่อเนื่องของข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์จึงจำเป็นต้องใช้วิธีการที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง นี่อาจเป็นความท้าทายสำหรับบางองค์กรและอาจนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจและแผน
- ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น - บางองค์กรอาจเห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์เป็นของเล่นใหม่ที่เป็นประกายและต้องการนำไปใช้ในทันที อย่างไรก็ตามหากดำเนินการไม่ถูกต้องอาจทำให้เกิดปัญหามากมาย หากธุรกิจไม่คุ้นเคยกับการจัดการข้อมูลในอัตราที่รวดเร็วมันอาจนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ไม่ถูกต้องซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาใหญ่ขึ้นสำหรับองค์กร
ข้อสรุป
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์อาจมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อธุรกิจ แต่ธุรกิจต้องพิจารณาก่อนว่าผู้เชี่ยวชาญมีข้อเสียมากกว่าในสถานการณ์เฉพาะของพวกเขาหรือไม่และหากเป็นเช่นนั้น นี่ยังคงเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ดังนั้นจึงคาดว่าจะมีการพัฒนาในอนาคตและหวังว่าจะสามารถแก้ไขความท้าทายในปัจจุบันได้
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์