실시간 빅 데이터 분석의 장단점

콘텐츠

빅 데이터 란 무엇이며 실시간 빅 데이터 분석과 어떻게 다릅니 까?
찬성
단점
결론
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드

출처 : Seoterra / Dreamstime

테이크 아웃 :

실시간 데이터에 즉시 액세스 할 수있게하는 것이 이상적인 시나리오처럼 보일 수 있지만 장점으로는 단점도 있습니다.

이처럼 데이터가 폭발적으로 증가하는 시대에 조직은 점점 더 빠른 속도로 데이터를 수집하고 저장합니다. 그러나 조직에 해당 데이터를 수집하는 것만으로는 비즈니스 가치가 없습니다. 이 빅 데이터의 실시간 분석 및 시각화는이 대량의 데이터를 유용한 통계로 전환합니다. 이 실시간 통찰력은 조직에 큰 가치가 있지만 장단점이 있습니다.

빅 데이터 란 무엇이며 실시간 빅 데이터 분석과 어떻게 다릅니 까?

더 나아 가기 전에 빅 데이터에 대해 논의 해 봅시다. 정확히 무엇입니까? 전통적으로 데이터는 훨씬 적기 때문에 훨씬 쉽게 저장되었습니다. 데이터 세트를 훨씬 더 많은 양으로 저장해야 할 때 빅 데이터가 존재하게되었습니다. 데이터 또는 데이터 세트 일뿐만 아니라 도구, 기술, 방법 및 프레임 워크의 조합입니다.

빅 데이터는 검색 엔진 및 소셜 미디어를 비롯하여 데이터 그리드 및 운송 인프라와 같이 덜 명확한 소스를 포함하여 거의 모든 데이터를 생성 할 수 있습니다. 이 데이터는 구조화, 반 구조화 및 비 구조화의 세 가지 유형으로 분류 할 수 있습니다.

빅 데이터는 일반적으로 사전 정의 된 간격으로 수집 및 분석됩니다. 그러나 실시간 빅 데이터 분석을 통해 수집 및 분석이 지속적으로 진행되므로 비즈니스에 대한 최신 통찰력을 얻을 수 있습니다. 빅 데이터 분석에 대한 자세한 내용은 빅 데이터 분석이 IT 성능을 최적화하는 방법을 참조하십시오.

하둡은 빅 데이터 분석을위한 가장 잘 알려진 도구이지만 실시간 빅 데이터 분석을 처리하는 데 적합하지 않습니다. 일부 실시간 빅 데이터 도구는 다음과 같습니다.

스톰 – 이것은 모든 프로그래밍 언어에서 작동하며 확장 가능한 실시간 분산 계산 시스템입니다. 현재 소유하고 있습니다.
GridGain – 엔터프라이즈 오픈 소스 그리드 컴퓨팅 도구입니다. Hadoop의 MapReduce를 대체하는 Hadoop DFS와 호환됩니다.

찬성

이제 실시간 빅 데이터 분석의 장점에 대해 설명하겠습니다.

오류를 신속하게 인식 – 오류가 발생했다고 가정하고 최대한 빨리 해결해야합니다. 실시간 빅 데이터 분석을 통해이 오류를 즉시 신속하게 인식 할 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 오류 및 / 또는 더 심각한 오류를 방지 할 수 있습니다. 장기적으로 이것은 비즈니스 평판에도 도움이됩니다. 신속한 오류 수정으로 더 많은 고객을 확보 할 수 있습니다.
비용 절감 – 실시간 빅 데이터 분석을 구현하는 데 많은 비용이 들지만 즉각적인 데이터 분석의 높은 가치가이 지출을 보충 할 수 있습니다.
프로그레시브 서비스 – 빅 데이터 분석을 통해 제품 및 서비스를 모니터링하면 고객의 전환율이 높아져 수익이 높아질 수 있습니다. 분석을 통해 임박한 오류와 문제를 쉽게 예측할 수 있으며 고객 요구에 더 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실시간 사기 탐지 – 시스템 및 서버의 보안을 관리하는 팀에 사기를 빠르고 쉽게 알릴 수있어 사기가 감지되는 즉시 실시간으로 조치를 취할 수 있습니다. 사기 탐지에 대한 자세한 내용은 차세대 사기 탐지의 기계 학습 및 하둡을 참조하십시오.
경쟁사를위한 전략 – 경쟁은 오늘날 시장에있는 많은 사람들을 두려워하고 있으며 빅 데이터 분석은 신제품 출시, 특정 기간 동안 가격 인하 / 증가 또는 특정 위치의 사용자에 대한 집중과 같은 경쟁사에 대한 자세한 그림을 제공하는 데 도움이됩니다.
통찰력 – 판매 통찰력은 판매 위치를 파악하는 데 중요합니다. 이러한 통찰력은 장기적으로 고객을 잃지 않고 이탈률을 확인하며 실시간 빅 데이터 분석을 분석하여 판매를 늘리는 최적의 방법을 찾는 등의 추가 수익으로 이어질 수 있습니다.
트렌드 – 실시간 빅 데이터 분석을 통해 고객 트렌드를 분석하여 결정을 내릴 수 있습니다. 여기에는 오퍼링, 광고, 고객 요구, 특정 시즌에 사용할 수있는 오퍼 등이 포함될 수 있습니다. 따라서 장기 의사 결정을 향상시킬 수도 있습니다.

단점

이제 단점을 살펴 보겠습니다.

Hadoop이 호환되지 않음 – 앞에서 언급했듯이 빅 데이터 분석에 가장 널리 사용되는 Hadoop은 현재 실시간 데이터를 처리 할 수 없습니다. 따라서 향후 하둡이 실시간 접근 방식을위한 기능을 추가 할 것으로 예상하면서 일부 다른 도구가 필요합니다.
새로운 접근 방식이 필요 – 일부 조직은 일주일에 한 번 통찰력을 얻는 데 익숙합니다. 그러나 실시간 빅 데이터가 지속적으로 유입되므로 완전히 다른 접근 방식이 필요합니다. 이는 일부 조직에게는 문제가 될 수 있으며 일부 결정 및 계획을 리모델링 할 수 있습니다.
가능한 실패 – 일부 조직은 실시간 빅 데이터 분석을 새로운 장난감으로보고 즉시 구현하려고합니다. 그러나 제대로 구현하지 않으면 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 비즈니스가 그렇게 빠른 속도로 데이터를 처리하는 데 익숙하지 않은 경우, 잘못된 분석으로 이어질 수 있으며 이는 조직에 더 큰 문제를 야기 할 수 있습니다.

결론

실시간 빅 데이터 분석은 비즈니스에있어 매우 중요 할 수 있지만, 비즈니스는 먼저 특정 상황에서 전문가가 단점보다 중요한지 여부를 판단해야하며, 그렇다면 그러한 단점을 극복 할 방법을 결정해야합니다. 이 기술은 여전히 비교적 새로운 기술이므로 향후 발전하고 현재의 과제 중 일부를 해결하기를 기대합니다.