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资料来源：Seoterra / Dreamstime
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即时访问实时数据似乎是一种理想的方案，但是它具有优点和缺点。
在这个数据爆炸的时代，组织正在以越来越高的速度收集和存储数据。但是，仅为您的组织收集该数据就没有任何业务价值。大数据的实时分析和可视化将海量数据转化为有价值的统计数据。尽管这种实时洞察力对您的组织而言具有巨大的价值，但它确实有其优点和缺点。
什么是大数据，它与实时大数据分析有何不同？
在进一步探讨之前，让我们讨论一下大数据–究竟是什么？传统上，数据存储起来要容易得多，因为数据要少得多。当需要大量存储数据集时，大数据应运而生。它不仅是数据或数据集，而且是工具，技术，方法和框架的组合。
大数据几乎可以来自生成数据的任何事物，包括搜索引擎和社交媒体，以及一些不太明显的资源，例如电网和交通基础设施。该数据可以分为三种类型：结构化，半结构化和非结构化。
大数据通常以预定的时间间隔收集和分析。但是，借助实时大数据分析，收集和分析是连续的，可为企业提供最新的洞察力。 （有关大数据分析的更多信息，请参阅大数据分析如何优化IT性能。）
Hadoop是用于分析大数据的最著名的工具，但它不适用于处理实时大数据分析。一些实时大数据工具包括：
- Storm –这是一个实时的分布式计算系统，可以与任何编程语言一起使用并且具有可伸缩性。目前归。
- GridGain –这是一个企业开源网格计算工具。它与Hadoop DFS兼容，后者可以替代Hadoop的MapReduce。
优点
现在让我们讨论实时大数据分析的一些优势。
- 快速识别错误–假设发生了错误，需要尽快解决。借助实时大数据分析，可以立即并迅速纠正此错误。这可以帮助防止更多和/或更严重的故障。从长远来看，这还可以提高企业声誉-快速纠正错误可以帮助赢得更多的客户。
- 节省–尽管实施实时大数据分析的成本可能很高，但即时数据分析的高价值可以弥补这一支出。
- 渐进式服务–通过大数据分析监控产品和服务可以提高客户的转化率，进而可以提高利润。可以通过分析轻松预测即将发生的错误和问题，这也有助于进一步关注客户需求。
- 实时欺诈检测–管理系统和服务器安全性的团队可以快速，轻松地收到欺诈通知，使他们能够在检测到欺诈后立即采取实时措施。 （要了解有关欺诈检测的更多信息，请参阅下一代欺诈检测中的机器学习和Hadoop。）
- 针对竞争者的策略–竞争令当今市场上的许多人感到恐惧，大数据分析有助于提供竞争者的详细情况，例如发布新产品，在特定时间内降低/提高价格或关注特定位置的用户。
- 洞察力–销售洞察力对于了解销售状况至关重要。这些见解可能会带来额外的收入，例如长期不损失客户，检查跳出率以及通过分析实时大数据分析找到增加销售的最佳方法。
- 趋势–可以通过实时大数据分析来完成分析客户趋势的决策。这可能包括产品，广告，客户需求，特定季节的可用产品以及其他。因此，它还可以改善长期决策。
缺点
现在让我们看一下缺点。
- Hadoop不兼容–如前所述，用于大数据分析的最广泛使用的工具Hadoop当前无法处理实时数据。因此，还需要其他一些工具，并期望将来Hadoop将为实时方法添加功能。
- 需要新的方法–有些组织习惯于每周一次接受见解。但是，随着实时大数据的不断流入，需要一种完全不同的方法。对于某些组织而言，这可能是一个挑战，并可能导致某些决策和计划的重塑。
- 可能的失败–一些组织可能将实时大数据分析视为一个崭新的玩具，并希望立即实施。但是，如果实施不当，可能会导致许多问题。如果企业不习惯以如此快的速度处理数据，则可能导致错误的分析，从而给组织带来更大的问题。
结论
实时大数据分析对企业而言至关重要，但是企业必须首先确定在特定情况下利弊是否超过弊端，如果是，那么如何克服这些弊端。这仍然是一项相对较新的技术，因此有望在未来发展，并有望解决其当前的一些挑战。
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