Sopesando los pros y los contras del análisis de Big Data en tiempo real

Contenido

¿Qué es Big Data y en qué se diferencia de Big Data Analytics en tiempo real?
Pros
Contras
Conclusión
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida

Fuente: Seoterra / Dreamstime

Para llevar:

Tener datos en tiempo real accesibles al instante puede parecer un escenario ideal, pero con las ventajas, también hay inconvenientes.

En esta era de explosión de datos, las organizaciones están recopilando y almacenando datos a tasas cada vez mayores. Sin embargo, simplemente recopilar esos datos para su organización no tiene ningún valor comercial. El análisis y la visualización en tiempo real de estos grandes datos convierten esta masa de datos en estadísticas valiosas. Si bien esta información en tiempo real puede ser de gran valor para su organización, tiene ventajas y desventajas.

¿Qué es Big Data y en qué se diferencia de Big Data Analytics en tiempo real?

Antes de continuar, analicemos los grandes datos: ¿qué es exactamente? Tradicionalmente, los datos se almacenaban mucho más fácilmente ya que había mucho menos. Los grandes datos surgieron cuando se hizo necesario almacenar conjuntos de datos en cantidades mucho mayores. No son solo datos o un conjunto de datos, sino una combinación de herramientas, técnicas, métodos y marcos.

Los grandes datos pueden provenir de casi cualquier cosa que genere datos, incluidos los motores de búsqueda y las redes sociales, así como algunas fuentes menos obvias, como las redes eléctricas y la infraestructura de transporte. Estos datos se pueden clasificar en tres tipos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Los grandes datos generalmente se recopilan y analizan a intervalos predefinidos. Sin embargo, con el análisis de big data en tiempo real, la recopilación y el análisis son continuos, lo que brinda una visión empresarial actualizada. (Para obtener más información sobre el análisis de big data, consulte Cómo el análisis de Big Data puede optimizar el rendimiento de TI).

Hadoop es la herramienta más conocida para analizar big data, pero no es adecuada para manejar análisis de big data en tiempo real. Algunas herramientas de big data en tiempo real incluyen:

Storm: este es un sistema de cómputo distribuido en tiempo real que funciona con cualquier lenguaje de programación y es escalable. Actualmente es propiedad de.
GridGain: esta es una herramienta de computación grid de código abierto empresarial. Es compatible con Hadoop DFS, que ofrece un sustituto de MapReduce de Hadoop.

Pros

Ahora analicemos algunas de las ventajas del análisis de big data en tiempo real.

Reconozca rápidamente los errores: supongamos que se ha producido un error y debe resolverse lo antes posible. Con el análisis de big data en tiempo real, este error puede reconocerse de inmediato y remediarse rápidamente. Esto puede ayudar a prevenir fallas más numerosas y / o más graves. A largo plazo, esto también ayuda a la reputación de una empresa: las correcciones rápidas de errores podrían ayudar a ganar más clientes.
Ahorro: aunque la implementación de análisis de big data en tiempo real puede ser costosa, el alto valor del análisis de datos inmediato puede compensar este gasto.
Servicios progresivos: el monitoreo de productos y servicios a través de análisis de big data podría generar mayores tasas de conversión para los clientes, lo que a su vez podría generar mayores ganancias. Los errores y problemas inminentes se pueden predecir fácilmente con análisis, lo que también podría ayudar a centrarse más en las necesidades del cliente.
Detección de fraude en tiempo real: el equipo que administra la seguridad de los sistemas y servidores puede ser notificado de forma rápida y fácil del fraude, lo que les permite tomar medidas en tiempo real, tan pronto como se detecte el fraude. (Para obtener más información sobre la detección de fraudes, consulte Aprendizaje automático y Hadoop en Detección de fraudes de próxima generación).
Estrategias hacia los competidores: la competencia asusta a muchas personas en el mercado hoy en día, y el análisis de big data ayuda a proporcionar una imagen detallada de los competidores, como lanzar un nuevo producto, bajar / aumentar los precios por una duración particular o enfocarse en los usuarios de una ubicación específica.
Información: las ideas de ventas son vitales para saber dónde se encuentran las ventas. Estas ideas podrían generar ingresos adicionales, como no perder un cliente a largo plazo, verificar la tasa de rebote y encontrar formas óptimas de aumentar las ventas mediante el análisis de análisis de big data en tiempo real.
Tendencias: las decisiones mediante el análisis de las tendencias de los clientes se pueden tomar con análisis de big data en tiempo real. Esto podría incluir ofertas, anuncios, necesidades del cliente, ofertas disponibles para una temporada en particular y otras. Por lo tanto, también puede mejorar las decisiones a largo plazo.

Contras

Ahora echemos un vistazo a los contras.

Hadoop no es compatible: como se mencionó anteriormente, Hadoop, la herramienta más utilizada para el análisis de big data, actualmente no puede manejar datos en tiempo real. Por lo tanto, se requieren algunas otras herramientas, con la expectativa de que en el futuro Hadoop agregará funcionalidad para un enfoque en tiempo real.
Se requiere un nuevo enfoque: algunas organizaciones están acostumbradas a recibir información una vez por semana. Sin embargo, con la entrada constante de Big Data en tiempo real, se requiere un enfoque completamente diferente. Esto podría ser un desafío para algunas organizaciones y podría conducir a la remodelación de algunas decisiones y planes.
Posible falla: algunas organizaciones pueden ver el análisis de big data en tiempo real como un juguete nuevo y brillante, y desean implementarlo de inmediato. Sin embargo, si no se implementa correctamente, esto podría causar una multitud de problemas. Si una empresa no está acostumbrada a manejar datos a una velocidad tan rápida, podría llevar a un análisis incorrecto, lo que podría causar problemas más grandes para la organización.

Conclusión

El análisis de big data en tiempo real puede ser de gran importancia para una empresa, pero una empresa primero debe determinar si los profesionales superan a los inconvenientes en su situación particular y, de ser así, cómo se superarán esos inconvenientes. Esta sigue siendo una tecnología relativamente nueva, por lo que se espera que evolucione en el futuro y, con suerte, resuelva algunos de sus desafíos actuales.