Menimbang Pro dan Kontra dari Big Data Analytics Real-Time

Video: 50 KW Solar Farm in Japan | Is it worth it?

Isi

Apa itu Big Data, dan Apa Bedanya Dengan Analisis Big Data Real-Time?
Pro
Cons
Kesimpulan
Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda

Sumber: Seoterra / Dreamstime

Bawa pulang:

Memiliki data real-time yang langsung dapat diakses mungkin tampak seperti skenario yang ideal, tetapi dengan kelebihannya, ada juga kelemahannya.

Dalam era ledakan data ini, organisasi mengumpulkan dan menyimpan data dengan laju yang terus meningkat. Namun, hanya mengumpulkan data untuk organisasi Anda tidak memiliki nilai bisnis. Analisis dan visualisasi waktu nyata dari data besar ini mengubah massa data ini menjadi statistik yang berharga. Meskipun wawasan waktu-nyata ini dapat sangat bermanfaat bagi organisasi Anda, ia memiliki pro dan kontra.

Apa itu Big Data, dan Apa Bedanya Dengan Analisis Big Data Real-Time?

Sebelum bergerak lebih jauh, mari kita bahas data besar - apa sebenarnya itu? Secara tradisional, data disimpan jauh lebih mudah karena jumlahnya jauh lebih sedikit. Big data muncul ketika ada kebutuhan untuk menyimpan set data dalam jumlah yang jauh lebih besar. Ini bukan hanya data atau kumpulan data, tetapi kombinasi alat, teknik, metode, dan kerangka kerja.

Data besar dapat berasal dari hampir semua hal yang menghasilkan data, termasuk mesin pencari dan media sosial, serta beberapa sumber yang kurang jelas, seperti jaringan listrik dan infrastruktur transportasi. Data ini dapat dikategorikan ke dalam tiga jenis: terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur.

Data besar biasanya dikumpulkan dan dianalisis pada interval yang telah ditentukan. Namun, dengan analitik data besar real-time, pengumpulan dan analisisnya berkelanjutan, memberikan wawasan bisnis terkini. (Untuk selengkapnya tentang analitik data besar, lihat Bagaimana Analisis Big Data Dapat Mengoptimalkan Kinerja TI.)

Hadoop adalah alat yang paling terkenal untuk menganalisis data besar, tetapi itu tidak cocok untuk menangani analitik data besar real-time. Beberapa alat data besar waktu nyata meliputi:

Storm - Ini adalah sistem komputasi terdistribusi real-time yang bekerja dengan bahasa pemrograman apa pun dan dapat diskalakan. Saat ini dimiliki oleh.
GridGain - Ini adalah alat komputasi grid sumber terbuka perusahaan. Ini kompatibel dengan Hadoop DFS yang menawarkan pengganti untuk Hadoop's MapReduce.

Pro

Sekarang mari kita bahas beberapa keuntungan analitik data besar waktu nyata.

Mengenali kesalahan dengan cepat - Mari kita asumsikan kesalahan telah terjadi, dan perlu diselesaikan secepatnya. Dengan analitik data besar waktu nyata, kesalahan ini dapat dikenali dengan cepat dan cepat diperbaiki. Ini dapat membantu mencegah kegagalan yang lebih banyak dan / atau lebih parah. Dalam jangka panjang, ini juga membantu reputasi bisnis - koreksi kesalahan yang cepat dapat membantu dalam mendapatkan lebih banyak pelanggan.
Tabungan - Meskipun penerapan analisis data besar waktu-nyata bisa mahal, nilai analisis data langsung yang tinggi dapat menebus pengeluaran ini.
Layanan progresif - Pemantauan produk dan layanan melalui analitik data besar dapat menyebabkan tingkat konversi yang lebih tinggi bagi pelanggan, yang pada gilirannya dapat menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi. Kesalahan dan masalah yang akan terjadi dapat dengan mudah diprediksi dengan analitik, yang juga dapat membantu dalam lebih fokus pada kebutuhan pelanggan.
Deteksi penipuan waktu nyata - Tim yang mengelola keamanan sistem dan server dapat dengan cepat dan mudah diberitahu tentang penipuan, yang memungkinkan mereka untuk mengambil tindakan secara waktu nyata, segera setelah penipuan terdeteksi. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang deteksi penipuan, lihat Machine Learning & Hadoop di Deteksi Penipuan Generasi Berikutnya.)
Strategi menuju pesaing - Persaingan membuat takut banyak orang di pasar saat ini, dan analisis data besar membantu dalam memberikan gambaran terperinci tentang pesaing, seperti meluncurkan produk baru, menurunkan / meningkatkan harga untuk durasi tertentu atau berfokus pada pengguna dari lokasi tertentu.
Wawasan - Wawasan penjualan sangat penting untuk mengetahui di mana posisi penjualan. Wawasan ini dapat menghasilkan pendapatan tambahan, seperti tidak kehilangan pelanggan dalam jangka panjang, memeriksa rasio pentalan dan menemukan cara optimal untuk meningkatkan penjualan melalui analisis analitik data besar waktu nyata.
Tren - Keputusan dengan menganalisis tren pelanggan dapat dilakukan dengan analitik data besar waktu nyata. Ini dapat mencakup penawaran, iklan, kebutuhan pelanggan, penawaran yang tersedia untuk musim tertentu dan lainnya. Karena itu, itu juga dapat meningkatkan keputusan jangka panjang.

Cons

Sekarang mari kita lihat kontra.

Hadoop tidak kompatibel - Seperti disebutkan sebelumnya, Hadoop, alat yang paling banyak digunakan untuk analisis data besar, saat ini tidak dapat menangani data waktu nyata. Oleh karena itu, beberapa alat lain diperlukan, dengan harapan bahwa di masa depan Hadoop akan menambah fungsionalitas untuk pendekatan waktu nyata.
Diperlukan pendekatan baru - Beberapa organisasi terbiasa menerima wawasan seminggu sekali. Namun, dengan aliran konstan data besar real-time, diperlukan pendekatan yang sama sekali berbeda. Ini bisa menjadi tantangan bagi beberapa organisasi dan dapat menyebabkan renovasi beberapa keputusan dan rencana.
Kemungkinan kegagalan - Beberapa organisasi mungkin melihat analitik data besar waktu-nyata sebagai mainan baru yang mengkilap, dan ingin segera mengimplementasikannya. Namun, jika tidak diterapkan dengan benar, ini dapat menyebabkan banyak masalah. Jika suatu bisnis tidak terbiasa menangani data pada kecepatan yang demikian cepat, itu dapat menyebabkan analisis yang salah, yang dapat menyebabkan masalah yang lebih besar bagi organisasi.

Kesimpulan

Analitik data besar waktu-nyata dapat sangat penting bagi bisnis, tetapi bisnis pertama-tama harus menentukan apakah pro lebih besar daripada kontra dalam situasi khusus mereka, dan jika demikian, bagaimana kontra itu akan diatasi. Ini masih merupakan teknologi yang relatif baru, sehingga diharapkan akan berkembang di masa depan dan mudah-mudahan menyelesaikan beberapa tantangan saat ini.