Peser le pour et le contre de l'analyse de données volumineuses en temps réel

Contenu

Qu'est-ce que le Big Data et en quoi est-il différent du Big Data Analytics en temps réel?
Avantages
Les inconvénients
Conclusion
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Source: Seoterra / Dreamstime

À emporter:

Avoir des données en temps réel accessibles instantanément peut sembler un scénario idéal, mais avec les avantages, il y a aussi des inconvénients.

En cette ère d’explosion de données, les organisations collectent et stockent des données à un rythme de plus en plus rapide. Cependant, la simple collecte de ces données pour votre organisation n’a aucune valeur commerciale. L'analyse et la visualisation en temps réel de ces données volumineuses transforment cette masse de données en statistiques précieuses. Bien que cette information en temps réel puisse être très utile pour votre organisation, elle présente à la fois des avantages et des inconvénients.

Qu'est-ce que le Big Data et en quoi est-il différent du Big Data Analytics en temps réel?

Avant d’aller plus loin, discutons du Big Data - c’est quoi au juste? Traditionnellement, les données étaient stockées beaucoup plus facilement car il y en avait beaucoup moins. Les mégadonnées ont vu le jour lorsqu'il est devenu nécessaire de stocker des ensembles de données en quantités beaucoup plus importantes. Ce ne sont pas seulement des données ou un ensemble de données, mais une combinaison d'outils, de techniques, de méthodes et de cadres.

Les mégadonnées peuvent provenir de presque tout ce qui génère des données, y compris les moteurs de recherche et les médias sociaux, ainsi que de sources moins évidentes, telles que les réseaux électriques et les infrastructures de transport. Ces données peuvent être classées en trois types: structuré, semi-structuré et non structuré.

Les mégadonnées sont généralement collectées et analysées à des intervalles prédéfinis. Cependant, avec les analyses de données volumineuses en temps réel, la collecte et l'analyse sont continues, ce qui permet à l'entreprise de disposer des informations les plus récentes. (Pour en savoir plus sur l'analyse de données volumineuses, voir Comment les analyses de données volumineuses peuvent optimiser les performances informatiques.)

Hadoop est l’outil le plus connu pour l’analyse de données volumineuses, mais il n’est pas bien adapté à la gestion d’analyses de données volumineuses en temps réel. Parmi les outils Big Data en temps réel, citons:

Storm - C'est un système de calcul distribué en temps réel qui fonctionne avec n'importe quel langage de programmation et qui est évolutif. Il appartient actuellement à.
GridGain - Il s'agit d'un outil informatique en grille open-source d'entreprise. Il est compatible avec Hadoop DFS qui offre un substitut à MapReduce de Hadoop.

Avantages

Voyons maintenant quelques-uns des avantages de l’analyse en temps réel du Big Data.

Reconnaître rapidement les erreurs - Supposons qu’une erreur s’est produite et doit être résolue dès que possible. Grâce aux analyses Big Data en temps réel, cette erreur peut être immédiatement détectée et corrigée. Cela peut aider à prévenir des défaillances plus nombreuses et / ou plus graves. À long terme, cela contribue également à la réputation de l'entreprise: des corrections d'erreur rapides pourraient aider à gagner plus de clients.
Économies - Même si la mise en œuvre d'analyses de données volumineuses en temps réel peut être coûteuse, la valeur élevée de l'analyse immédiate des données peut compenser ces dépenses.
Services progressifs - La surveillance des produits et des services au moyen d'analyses de données volumineuses pourrait entraîner des taux de conversion plus élevés pour les clients, ce qui pourrait également générer des bénéfices plus élevés. Les erreurs et les problèmes imminents peuvent facilement être prédits avec l'analyse, ce qui peut également aider à mieux cibler les besoins des clients.
Détection de fraude en temps réel - L'équipe qui gère la sécurité des systèmes et des serveurs peut être rapidement et facilement informée de la fraude, ce qui leur permet de prendre des mesures en temps réel, dès que la fraude est détectée. (Pour en savoir plus sur la détection de fraude, voir Apprentissage automatique et Hadoop dans Détection de fraude de nouvelle génération.)
Stratégies vis-à-vis de la concurrence - La concurrence effraie de nombreuses personnes sur le marché et l'analyse Big Data aide à brosser un tableau détaillé de la concurrence, par exemple en lançant un nouveau produit, en abaissant / en augmentant les prix pour une durée donnée ou en se concentrant sur les utilisateurs d'un lieu spécifique.
Insight - Les informations sur les ventes sont essentielles pour connaître la position des ventes. Ces informations pourraient générer des revenus supplémentaires, tels que ne pas perdre un client à long terme, vérifier le taux de rebond et trouver les moyens optimaux d’augmenter les ventes en analysant les analyses de données volumineuses en temps réel.
Tendances - L'analyse des tendances des clients permet de prendre des décisions grâce à l'analyse en temps réel du Big Data. Cela pourrait inclure des offres, des annonces, les besoins des clients, des offres disponibles pour une saison donnée et d’autres. Par conséquent, cela peut également améliorer les décisions à long terme.

Les inconvénients

Voyons maintenant les inconvénients.

Hadoop non compatible - Comme mentionné précédemment, Hadoop, l'outil le plus largement utilisé pour l'analyse de données volumineuses, n'est actuellement pas en mesure de gérer des données en temps réel. Par conséquent, d'autres outils sont nécessaires, dans l'espoir qu'à l'avenir, Hadoop ajoutera des fonctionnalités pour une approche en temps réel.
Nouvelle approche requise - Certaines organisations ont l'habitude de recevoir des informations une fois par semaine. Cependant, avec l'afflux constant de données volumineuses en temps réel, une approche complètement différente est nécessaire. Cela pourrait être un défi pour certaines organisations et pourrait conduire à un remodelage de certaines décisions et de certains plans.
Échec possible - Certaines entreprises peuvent voir l'analyse de données volumineuses en temps réel comme un nouveau jouet brillant et vouloir l'implémenter immédiatement. Toutefois, s’ils ne sont pas correctement implémentés, cela pourrait entraîner une multitude de problèmes. Si une entreprise n'est pas habituée à traiter les données à un rythme aussi rapide, des analyses incorrectes pourraient en résulter, ce qui pourrait causer des problèmes plus importants à l'entreprise.

Conclusion

L'analyse des données massives en temps réel peut revêtir une importance capitale pour une entreprise, mais celle-ci doit d'abord déterminer si les avantages l'emportent sur les inconvénients dans leur situation particulière et, dans l'affirmative, comment ces inconvénients seront surmontés. Il s’agit toujours d’une technologie relativement nouvelle, elle devrait donc évoluer dans le futur et, espérons-le, résoudre certains de ses problèmes actuels.