सामग्री
- बिग डेटा म्हणजे काय आणि ते रीअल-टाइम बिग डेटा Analyनालिटिक्सपेक्षा कसे वेगळे आहे?
- साधक
- बाधक
- निष्कर्ष
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
स्रोत: सीओटेरा / ड्रीमस्टाइम
टेकवे:
रीअल-टाईम डेटा त्वरित उपलब्ध असणे एक आदर्श परिस्थितीसारखे वाटू शकते परंतु फायदेसह, त्यातही कमतरता आहेत.
डेटा स्फोटांच्या या युगात, संस्था सतत वाढणार्‍या दराने डेटा संकलित आणि संचयित करीत आहेत. तथापि, फक्त आपल्या संस्थेसाठी डेटा संकलित केल्याने कोणतेही व्यवसाय मूल्य नाही. या मोठ्या डेटाचे वास्तविक-वेळ विश्लेषण आणि व्हिज्युअलायझेशन या डेटाच्या वस्तुमानास मौल्यवान आकडेवारीत रुपांतरित करते. ही वास्तविक वेळ अंतर्दृष्टी आपल्या संस्थेसाठी फायदेशीर ठरू शकते, परंतु यात साधक आणि बाधक दोन्ही आहेत.
बिग डेटा म्हणजे काय आणि ते रीअल-टाइम बिग डेटा Analyनालिटिक्सपेक्षा कसे वेगळे आहे?
पुढे जाण्यापूर्वी, मोठ्या डेटावर चर्चा करूया - ते नक्की काय आहे? परंपरेने, डेटा त्यात बरेच कमी असल्याने डेटा अधिक सहजपणे संग्रहित केला गेला. जेव्हा मोठ्या संख्येने डेटा सेट्सची आवश्यकता असते तेव्हा मोठा डेटा अस्तित्त्वात आला. हे केवळ डेटा किंवा डेटा सेटच नाही तर साधने, तंत्रे, पद्धती आणि फ्रेमवर्क यांचे संयोजन आहे.
मोठा डेटा शोध इंजिन आणि सोशल मीडिया, तसेच पॉवर ग्रिड्स आणि वाहतूक मूलभूत सुविधांसारख्या काही कमी स्पष्ट स्त्रोतांसह डेटा व्युत्पन्न करणार्या कोणत्याही गोष्टीवरून येऊ शकतो. या डेटाचे तीन प्रकारात वर्गीकरण केले जाऊ शकते: संरचित, अर्ध-संरचित आणि अप्रचलित.
पूर्वनिर्धारित अंतराने सामान्यत: मोठा डेटा संकलित केला जातो आणि त्याचे विश्लेषण केले जाते. तथापि, रिअल-टाइम बिग डेटा analyनालिटिक्ससह, संग्रह आणि विश्लेषण सतत कार्य करते, ज्यायोगे व्यवसायाला मिनिटात अंतर्दृष्टी मिळते. (मोठ्या डेटा ticsनालिटिक्सवरील अधिक माहितीसाठी, बिग डेटा ticsनालिटिक्स आयटी कार्यप्रदर्शनास कसे ऑप्टिमाइझ करू शकते ते पहा.)
मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी हडूप हे सर्वात प्रसिद्ध साधन आहे, परंतु हे रिअल-टाइम बिग डेटा handनालिटिक्स हाताळण्यासाठी चांगले नाही. काही रीअल-टाईम बिग डेटा टूल्समध्ये हे समाविष्ट आहे:
- वादळ - ही रीअल-टाइम वितरीत संगणकीय प्रणाली आहे जी कोणत्याही प्रोग्रामिंग भाषेसह कार्य करते आणि स्केलेबल असते. सध्या त्याची मालकी आहे.
- ग्रिडगेन - हे एक एंटरप्राइझ ओपन-सोर्स ग्रीड कंप्यूटिंग टूल आहे. हे हॅडॉप डीएफएसशी सुसंगत आहे जे हडोपच्या मॅपड्रिड्यूसला पर्याय देईल.
साधक
आता रीअल-टाइम बिग डेटा ofनालिटिक्सच्या काही फायद्यांविषयी चर्चा करूया.
- द्रुतपणे त्रुटी ओळखू द्या - एक त्रुटी आली आहे असे समजू, आणि शक्य तितक्या लवकर त्याचे निराकरण करण्याची आवश्यकता आहे. रीअल-टाइम बिग डेटा ticsनालिटिक्ससह, ही त्रुटी त्वरित ओळखली जाऊ शकते आणि त्वरीत त्यावर उपाय केला जाऊ शकतो. हे अधिक असंख्य आणि / किंवा अधिक गंभीर अपयश टाळण्यास मदत करू शकते. दीर्घ कालावधीत, यामुळे व्यवसायाची प्रतिष्ठा देखील वाढते - जलद त्रुटी सुधारणे अधिक ग्राहक मिळविण्यात मदत करू शकतात.
- बचत - रिअल-टाइम बिग डेटा analyनालिटिक्सची अंमलबजावणी महाग असू शकते, त्वरित डेटा विश्लेषणाचे उच्च मूल्य या खर्चासाठी तयार करू शकते.
- प्रगतिशील सेवा - मोठ्या डेटा ticsनालिटिक्सद्वारे उत्पादनांचे आणि सेवांचे निरीक्षण केल्यास ग्राहकांना उच्च रूपांतरण दर मिळू शकेल आणि यामुळे अधिक नफा होईल. निकटवर्ती चुका आणि समस्यांचा सहज विश्लेषणासह अंदाज केला जाऊ शकतो, जो ग्राहकांच्या गरजेवर अधिक लक्ष केंद्रित करण्यास मदत करू शकतो.
- रिअल-टाइम फसवणूकीचा शोध - सिस्टम आणि सर्व्हरची सुरक्षा व्यवस्थापित करणारी कार्यसंघ फसवणूकीची द्रुत आणि सहज सूचना दिली जाऊ शकते, ज्यामुळे त्यांना फसवणूक आढळल्या की लगेचच उपाययोजना करण्याची परवानगी दिली जाते. (फसवणूक शोधण्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी, मशीन-लर्निंग आणि नेक्स्ट-जनरेशन फ्रॉड डिटेक्शनमध्ये हडूप पहा.)
- प्रतिस्पर्धींकडे कार्यनीती - स्पर्धा आज बाजारातील बर्‍याच लोकांना घाबरवते आणि मोठे डेटा bigनालिटिक्स एखादे नवीन उत्पादन बाजारात आणणे, विशिष्ट कालावधीसाठी किंमती कमी / वाढवणे किंवा विशिष्ट स्थानावरील वापरकर्त्यांकडे लक्ष केंद्रित करणे यासारख्या प्रतिस्पर्धींचे तपशीलवार चित्र प्रदान करण्यात मदत करतात.
- अंतर्दृष्टी - विक्री कोठे आहे हे जाणून घेण्यासाठी विक्री अंतर्दृष्टी अत्यावश्यक आहेत. या अंतर्दृष्टीमुळे अतिरिक्त उत्पन्न मिळू शकते, जसे की दीर्घ मुदतीमध्ये ग्राहक गमावू नये, बाउन्स रेट तपासणे आणि रीअल-टाइम बिग डेटा ticsनालिटिक्सचे विश्लेषण करून विक्री वाढविण्याचे इष्टतम मार्ग शोधणे.
- ट्रेंड - ग्राहकांच्या ट्रेंडचे विश्लेषण करून घेतलेले निर्णय रिअल-टाइम बिग डेटा अ‍ॅनालिटिक्सद्वारे केले जाऊ शकतात. यात ऑफरिंग्ज, जाहिराती, ग्राहकांच्या गरजा, एखाद्या विशिष्ट हंगामासाठी उपलब्ध असलेल्या ऑफर्स आणि इतरांचा समावेश असू शकतो. म्हणूनच, यामुळे दीर्घकालीन निर्णय देखील सुधारू शकतात.
बाधक
आता बाधक गोष्टी पाहू.
- हॅडोप सुसंगत नाही - पूर्वी सांगितल्याप्रमाणे, मोठ्या डेटा विश्लेषणासाठी हडूप सर्वात जास्त प्रमाणात वापरले जाणारे साधन आहे, सध्या वास्तविक-वेळ डेटा हाताळण्यास सक्षम नाही. म्हणूनच भविष्यात हडूप वास्तविक-वेळेच्या दृष्टीकोनासाठी कार्यक्षमता वाढवेल या अपेक्षेने काही अन्य साधने आवश्यक आहेत.
- नवीन दृष्टीकोन आवश्यक - काही संस्था आठवड्यातून एकदा अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यासाठी वापरली जातात. तथापि, रीअल-टाईम बिग डेटाच्या सतत प्रवाहानंतर, पूर्णपणे भिन्न दृष्टीकोन आवश्यक आहे. हे काही संस्थांसाठी आव्हान असू शकते आणि यामुळे काही निर्णय आणि योजना पुन्हा तयार केल्या जाऊ शकतात.
- संभाव्य अयशस्वी - काही संस्था कदाचित चमकदार नवीन खेळण्यासारखे रिअल-टाइम बिग डेटा ticsनालिटिक्स पाहू शकतात आणि त्वरित अंमलात आणू इच्छित आहेत. तथापि, योग्यरित्या अंमलबजावणी न केल्यास, यामुळे बर्‍याच समस्या उद्भवू शकतात. जर एखाद्या व्यवसायाला इतक्या वेगवान दराने डेटा हाताळण्याची सवय नसल्यास, यामुळे चुकीचे विश्लेषण होऊ शकते, ज्यामुळे संस्थेस मोठ्या समस्या उद्भवू शकतात.
निष्कर्ष
रीअल-टाईम बिग डेटा ticsनालिटिक्स एखाद्या व्यवसायासाठी खूप महत्त्व असू शकतात, परंतु व्यवसायाने त्यांच्या विशिष्ट परिस्थितीत साधकांपेक्षा जास्त असणे आवश्यक आहे की नाही हे व्यवसायाने प्रथम निश्चित केले पाहिजे आणि तसे असल्यास त्या विरोधावर कसा विजय प्राप्त होईल. हे अद्याप एक तुलनेने नवीन तंत्रज्ञान आहे, म्हणूनच भविष्यात हे विकसित होईल आणि त्यातील काही आव्हाने सोडवण्याची आशा आहे.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.