リアルタイムビッグデータ分析の長所と短所の比較

ビデオ: ビッグデータとは一体なに？活用例や仕事内容・学ぶべき理由をわかりやすく紹介

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ビッグデータとは何ですか？また、リアルタイムのビッグデータ分析とはどう違いますか？
長所
短所
結論
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出典：Seoterra / Dreamstime

取り除く：

リアルタイムのデータに即座にアクセスできるようにすることは理想的なシナリオのように思えるかもしれませんが、利点には欠点もあります。

このデータ爆発の時代に、組織はますます増加するレートでデータを収集および保存しています。ただし、組織のデータを単に収集するだけでは、ビジネス上の価値はありません。このビッグデータのリアルタイム分析と視覚化は、この大量のデータを貴重な統計に変換します。このリアルタイムの洞察は組織にとって非常に有益ですが、長所と短所の両方があります。

ビッグデータとは何ですか？また、リアルタイムのビッグデータ分析とはどう違いますか？

さらに先に進む前に、ビッグデータについて議論しましょう。正確には何ですか？従来、データは非常に少ないため、データはずっと簡単に保存されていました。大量のデータセットを保存する必要が生じたときに、ビッグデータが存在するようになりました。それはデータまたはデータセットだけでなく、ツール、テクニック、メソッド、およびフレームワークの組み合わせです。

ビッグデータは、検索エンジンやソーシャルメディアなど、データを生成するほぼすべてのものから取得できます。また、送電網や輸送インフラストラクチャなど、あまり明確でないソースもあります。このデータは、構造化、半構造化、非構造化の3つのタイプに分類できます。

通常、ビッグデータは事前定義された間隔で収集および分析されます。ただし、リアルタイムのビッグデータ分析では、収集と分析は継続的であり、ビジネスに最新の洞察を提供します。（ビッグデータ分析の詳細については、ビッグデータ分析がITパフォーマンスを最適化する方法を参照してください。）

Hadoopは、ビッグデータを分析するための最も有名なツールですが、リアルタイムのビッグデータ分析の処理にはあまり適していません。リアルタイムビッグデータツールには次のものがあります。

Storm –これは、あらゆるプログラミング言語で動作し、スケーラブルなリアルタイム分散計算システムです。現在、が所有しています。
GridGain –これはエンタープライズオープンソースグリッドコンピューティングツールです。 HadoopのMapReduceに代わるHadoop DFSと互換性があります。

長所

次に、リアルタイムのビッグデータ分析の利点のいくつかについて説明します。

エラーをすばやく認識する–エラーが発生し、できるだけ早く解決する必要があると仮定します。リアルタイムのビッグデータ分析により、このエラーはすぐに認識され、迅速に修正されます。これにより、より多くの重大な障害を防ぐことができます。長期的には、これはビジネスの評判にも役立ちます。迅速なエラー修正は、より多くの顧客を獲得するのに役立ちます。
節約–リアルタイムのビッグデータ分析の実装は高価になる可能性がありますが、即時のデータ分析の高い価値がこの支出を補うことができます。
プログレッシブサービス-ビッグデータ分析を通じて製品とサービスを監視すると、顧客のコンバージョン率が高くなり、ひいては利益の増加につながる可能性があります。差し迫ったエラーや問題は、分析によって簡単に予測できます。これは、顧客のニーズにより多く焦点を当てるのにも役立ちます。
リアルタイムの不正検出–システムおよびサーバーのセキュリティを管理するチームは、不正をすばやく簡単に通知できるため、不正が検出されるとすぐにリアルタイムで対策を講じることができます。（不正検出の詳細については、次世代の不正検出の機械学習とHadoopを参照してください。）
競合他社への戦略–競合は今日の市場の多くの人々を怖がらせています。ビッグデータ分析は、新製品の発売、特定期間の価格の引き下げ/引き上げ、特定の場所のユーザーに焦点を当てるなど、競合他社の詳細な画像を提供するのに役立ちます。
洞察–セールスの洞察は、セールスの位置を知るために不可欠です。これらの洞察は、長期的に顧客を失うことなく、直帰率を確認し、リアルタイムのビッグデータ分析を分析して売り上げを増やす最適な方法を見つけるなど、追加の収益につながる可能性があります。
傾向–顧客の傾向を分析することによる決定は、リアルタイムのビッグデータ分析で行うことができます。これには、提供物、広告、顧客のニーズ、特定の季節に利用可能な提供物などが含まれます。したがって、長期的な意思決定も改善できます。

短所

次に、短所を見てみましょう。

互換性のないHadoop –前述のように、ビッグデータ分析で最も広く使用されているツールであるHadoopは、現在、リアルタイムデータを処理できません。したがって、将来的にはHadoopがリアルタイムアプローチの機能を追加することを期待して、いくつかの他のツールが必要です。
新しいアプローチが必要–一部の組織は、週に1回洞察を受け取ることに慣れています。ただし、リアルタイムのビッグデータが絶え間なく流入するため、まったく異なるアプローチが必要です。これは一部の組織にとって課題となり、いくつかの決定と計画の再構築につながる可能性があります。
失敗の可能性-一部の組織は、リアルタイムのビッグデータ分析をすばらしい新しいおもちゃと見なし、すぐに実装したいと考える場合があります。ただし、適切に実装されていないと、これにより多くの問題が発生する可能性があります。ビジネスがこのような高速でデータを処理することに慣れていない場合、誤った分析につながり、組織に大きな問題を引き起こす可能性があります。