在这个数据爆炸的时代，组织正在以不断增长的速度收集和存储数据 。但是，仅为您的组织收集数据并不具有任何业务价值 。这些大数据的实时分析和可视化将这一大量数据转化为有价值的统计数据 。虽然这种实时洞察对您的组织具有重要价值，但它确实有利有弊 。
什么是大数据，它与实时大数据分析有什么不同?
在进一步讨论之前，让我们讨论大数据 - 究竟是什么?传统上，数据存储起来要容易得多，因为它的数量要少得多 。当需要以更大的数量存储数据集时，大数据才出现 。它不仅是数据或数据集，还包括工具，技术，方法和框架的组合 。
大数据几乎可以来自任何产生数据的东西，包括搜索引擎和社交媒体，以及一些不太明显的来源，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 。
通常以预定义的间隔收集和分析大数据 。然而，通过实时大数据分析，收集和分析是连续的，为企业提供最新的洞察力 。
Hadoop是用于分析大数据的最着名的工具，但它不适合处理实时大数据分析 。一些实时大数据工具包括：
Storm - 这是一个实时分布式计算系统，可以与任何编程语言一起使用，并且可以扩展 。它目前由Twitter拥有 。
GridGain - 这是一个企业开源网格计算工具 。它与Hadoop DFS兼容，后者为Hadoop的MapReduce提供了替代品 。
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 。通过实时大数据分析，可以立即识别此错误并快速解决 。这可以帮助防止更多和/或更严重的故障 。从长远来看，这也有助于企业的声誉 - 快速纠错可以帮助赢得更多客户 。
节省 - 即使实时大数据分析的实施成本很高，立即数据分析的高价值也可以弥补这一支出 。
渐进式服务 - 通过大数据分析监控产品和服务可以为客户带来更高的转换率，从而可以带来更高的利润 。通过分析可以轻松预测即将发生的错误和问题，这也有助于更多地关注客户需求 。
实时欺诈检测 - 管理系统和服务器安全性的团队可以快速，轻松地通知欺诈行为，一旦检测到欺诈行为，就可以实时采取措施 。
针对竞争对手的策略 - 竞争吓跑了当今市场中的许多人，大数据分析有助于提供竞争对手的详细信息，例如推出新产品，降低/提高特定时间段的价格或关注特定地点的用户 。
洞察力 - 销售见解对于了解销售情况至关重要 。这些见解可以带来额外的收入，例如不会长期失去客户，检查跳出率并通过分析实时大数据分析找到增加销售的最佳方式 。
趋势 - 通过分析客户趋势做出的决策可以通过实时大数据分析来完成 。这可能包括产品，广告，客户需求，特定季节和其他可用的优惠 。因此，它也可以改善长期决策 。
缺点
现在让我们来看看缺点 。
Hadoop不兼容 - 如前所述，Hadoop是最广泛使用的大数据分析工具，目前无法处理实时数据 。因此，需要一些其他工具，期望将来Hadoop将为实时方法添加功能 。
需要新方法 - 一些组织习惯于每周一次接收见解 。但是，随着实时大数据的不断流入，需要采用完全不同的方法 。这对某些组织来说可能是一个挑战，并可能导致某些决策和计划的重塑 。
可能的失败 - 有些组织可能会将实时大数据分析视为一个闪亮的新玩具，并希望立即实施 。但是，如果没有正确实施，这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，这可能会给组织带来更大的问题 。
结论
实时大数据分析对于企业来说可能是非常重要的，但企业必须首先确定专业人员在特定情况下是否超过缺点，如果是，那么这些缺点将如何克服 。这仍然是一项相对较新的技术，因此有望在未来发展，并有望解决目前的一些挑战 。
【即时访问实时数据可能看起来像是一个理想的场景】
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