విషయము
- బిగ్ డేటా అంటే ఏమిటి, మరియు ఇది రియల్ టైమ్ బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
- ప్రోస్
- కాన్స్
- ముగింపు
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
మూలం: సియోటెర్రా / డ్రీమ్‌టైమ్
Takeaway:
నిజ-సమయ డేటాను తక్షణమే ప్రాప్యత చేయడం ఆదర్శ దృష్టాంతంగా అనిపించవచ్చు, కానీ ప్రయోజనాలతో, లోపాలు కూడా ఉన్నాయి.
డేటా పేలుడు ఈ యుగంలో, సంస్థలు ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న రేట్ల వద్ద డేటాను సేకరించి నిల్వ చేస్తున్నాయి. అయితే, మీ సంస్థ కోసం ఆ డేటాను సేకరించడం వల్ల వ్యాపార విలువ ఉండదు. ఈ పెద్ద డేటా యొక్క నిజ-సమయ విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్ ఈ డేటా ద్రవ్యరాశిని విలువైన గణాంకాలుగా మారుస్తుంది. ఈ నిజ-సమయ అంతర్దృష్టి మీ సంస్థకు ఎంతో విలువైనది అయినప్పటికీ, దీనికి లాభాలు మరియు నష్టాలు రెండూ ఉన్నాయి.
బిగ్ డేటా అంటే ఏమిటి, మరియు ఇది రియల్ టైమ్ బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
మరింత ముందుకు వెళ్ళే ముందు, పెద్ద డేటాను చర్చించటానికి అనుమతిస్తుంది - ఇది ఖచ్చితంగా ఏమిటి? సాంప్రదాయకంగా, డేటా చాలా తక్కువగా ఉన్నందున చాలా సులభంగా నిల్వ చేయబడుతుంది. డేటా సెట్లను చాలా పెద్ద పరిమాణంలో నిల్వ చేయాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు పెద్ద డేటా ఉనికిలోకి వచ్చింది. ఇది డేటా లేదా డేటా సెట్ మాత్రమే కాదు, సాధనాలు, పద్ధతులు, పద్ధతులు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కలయిక.
సెర్చ్ ఇంజన్లు మరియు సోషల్ మీడియాతో పాటు, పవర్ గ్రిడ్లు మరియు రవాణా అవస్థాపన వంటి తక్కువ స్పష్టమైన వనరులతో సహా డేటాను ఉత్పత్తి చేసే ఏదైనా నుండి పెద్ద డేటా రావచ్చు. ఈ డేటాను మూడు రకాలుగా వర్గీకరించవచ్చు: నిర్మాణాత్మక, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ మరియు స్ట్రక్చర్డ్.
పెద్ద డేటా సాధారణంగా ముందే నిర్వచించిన వ్యవధిలో సేకరించి విశ్లేషించబడుతుంది. ఏదేమైనా, నిజ-సమయ పెద్ద డేటా విశ్లేషణలతో, సేకరణ మరియు విశ్లేషణ నిరంతరాయంగా ఉంటుంది, ఇది వ్యాపారానికి నిమిషానికి అంతర్దృష్టిని ఇస్తుంది. (పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ ఐటి పనితీరును ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయగలదో చూడండి.)
పెద్ద డేటాను విశ్లేషించడానికి హడూప్ బాగా తెలిసిన సాధనం, అయితే ఇది నిజ-సమయ పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను నిర్వహించడానికి బాగా సరిపోదు. కొన్ని నిజ-సమయ పెద్ద డేటా సాధనాలు:
- తుఫాను - ఇది రియల్ టైమ్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటేషన్ సిస్టమ్, ఇది ఏదైనా ప్రోగ్రామింగ్ భాషతో పనిచేస్తుంది మరియు స్కేలబుల్. ఇది ప్రస్తుతం యాజమాన్యంలో ఉంది.
- గ్రిడ్ గెయిన్ - ఇది ఎంటర్ప్రైజ్ ఓపెన్ సోర్స్ గ్రిడ్ కంప్యూటింగ్ సాధనం. ఇది హడూప్ యొక్క మ్యాప్‌రెడ్యూస్‌కు ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందించే హడూప్ డిఎఫ్‌ఎస్‌తో అనుకూలంగా ఉంటుంది.
ప్రోస్
ఇప్పుడు రియల్ టైమ్ బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క కొన్ని ప్రయోజనాలను చర్చించటానికి అనుమతిస్తుంది.
- లోపాలను త్వరగా గుర్తించండి - లోపం సంభవించిందని అనుకుందాం మరియు ASAP పరిష్కరించాలి. నిజ-సమయ పెద్ద డేటా విశ్లేషణలతో, ఈ లోపాన్ని వెంటనే గుర్తించవచ్చు మరియు త్వరగా పరిష్కరించవచ్చు. ఇది చాలా ఎక్కువ మరియు / లేదా అంతకంటే ఎక్కువ తీవ్రమైన వైఫల్యాలను నివారించడంలో సహాయపడుతుంది. దీర్ఘకాలికంగా, ఇది వ్యాపార ఖ్యాతిని కూడా సహాయపడుతుంది - వేగవంతమైన లోపం దిద్దుబాట్లు ఎక్కువ మంది వినియోగదారులను పొందడంలో సహాయపడతాయి.
- పొదుపులు - రియల్ టైమ్ బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అమలు ఖరీదైనది అయినప్పటికీ, తక్షణ డేటా విశ్లేషణ యొక్క అధిక విలువ ఈ ఖర్చును తీర్చగలదు.
- ప్రగతిశీల సేవలు - పెద్ద డేటా విశ్లేషణల ద్వారా ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను పర్యవేక్షించడం వినియోగదారులకు అధిక మార్పిడి రేట్లకు దారితీస్తుంది, తద్వారా ఇది అధిక లాభాలకు దారితీస్తుంది. ఆసన్న లోపాలు మరియు సమస్యలను విశ్లేషణలతో సులభంగా can హించవచ్చు, ఇది కస్టమర్ అవసరాలపై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టడంలో కూడా సహాయపడుతుంది.
- రియల్ టైమ్ మోసం గుర్తింపు - వ్యవస్థలు మరియు సర్వర్‌ల భద్రతను నిర్వహించే బృందం మోసం గురించి త్వరగా మరియు సులభంగా తెలియజేయబడుతుంది, మోసం గుర్తించిన వెంటనే నిజ సమయంలో చర్యలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. (మోసం గుర్తింపు గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, నెక్స్ట్-జనరేషన్ మోసం గుర్తింపులో మెషిన్ లెర్నింగ్ & హడూప్ చూడండి.)
- పోటీదారుల పట్ల వ్యూహాలు - పోటీ ఈరోజు మార్కెట్లో చాలా మందిని భయపెడుతుంది, మరియు పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ కొత్త ఉత్పత్తిని ప్రారంభించడం, ఒక నిర్దిష్ట వ్యవధికి ధరలను తగ్గించడం / పెంచడం లేదా ఒక నిర్దిష్ట ప్రదేశం నుండి వినియోగదారులపై దృష్టి పెట్టడం వంటి పోటీదారుల యొక్క వివరణాత్మక చిత్రాన్ని అందించడంలో సహాయపడుతుంది.
- అంతర్దృష్టి - అమ్మకాలు ఎక్కడ ఉన్నాయో తెలుసుకోవడానికి అమ్మకాల అంతర్దృష్టులు చాలా ముఖ్యమైనవి. ఈ అంతర్దృష్టులు కస్టమర్‌ను దీర్ఘకాలికంగా కోల్పోకుండా ఉండటం, బౌన్స్ రేటును తనిఖీ చేయడం మరియు రియల్ టైమ్ పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను విశ్లేషించడం ద్వారా అమ్మకాలను పెంచడానికి సరైన మార్గాలను కనుగొనడం వంటి అదనపు ఆదాయానికి దారితీయవచ్చు.
- పోకడలు - కస్టమర్ పోకడలను విశ్లేషించడం ద్వారా నిర్ణయాలు నిజ-సమయ పెద్ద డేటా విశ్లేషణలతో చేయవచ్చు. ఇందులో సమర్పణలు, ప్రకటనలు, కస్టమర్ అవసరాలు, ఒక నిర్దిష్ట సీజన్‌కు అందుబాటులో ఉన్న ఆఫర్‌లు మరియు ఇతరులు ఉండవచ్చు. అందువల్ల, ఇది దీర్ఘకాలిక నిర్ణయాలను కూడా మెరుగుపరుస్తుంది.
కాన్స్
ఇప్పుడు కాన్స్ చూద్దాం.
- హడూప్ అనుకూలంగా లేదు - ఇంతకు ముందు చెప్పినట్లుగా, పెద్ద డేటా విశ్లేషణల కోసం ఎక్కువగా ఉపయోగించే సాధనం హడూప్ ప్రస్తుతం నిజ-సమయ డేటాను నిర్వహించలేకపోయింది. అందువల్ల, మరికొన్ని సాధనాలు అవసరమవుతాయి, భవిష్యత్తులో హడూప్ నిజ-సమయ విధానం కోసం కార్యాచరణను జోడిస్తుందనే అంచనాతో.
- కొత్త విధానం అవసరం - కొన్ని సంస్థలు వారానికి ఒకసారి అంతర్దృష్టులను స్వీకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. అయినప్పటికీ, రియల్ టైమ్ పెద్ద డేటా యొక్క స్థిరమైన ప్రవాహంతో, పూర్తిగా భిన్నమైన విధానం అవసరం. ఇది కొన్ని సంస్థలకు సవాలుగా ఉంటుంది మరియు కొన్ని నిర్ణయాలు మరియు ప్రణాళికల పునర్నిర్మాణానికి దారితీస్తుంది.
- సాధ్యమయ్యే వైఫల్యం - కొన్ని సంస్థలు నిజ-సమయ పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను మెరిసే కొత్త బొమ్మగా చూడవచ్చు మరియు వెంటనే అమలు చేయాలనుకుంటాయి. అయినప్పటికీ, సరిగ్గా అమలు చేయకపోతే, ఇది చాలా సమస్యలను కలిగిస్తుంది. ఒక వ్యాపారాన్ని డేటాను ఇంత వేగంగా నిర్వహించడానికి ఉపయోగించకపోతే, అది తప్పు విశ్లేషణకు దారితీయవచ్చు, ఇది సంస్థకు పెద్ద సమస్యలను కలిగిస్తుంది.
ముగింపు
రియల్ టైమ్ బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ ఒక వ్యాపారానికి ఎంతో ప్రాముఖ్యతనిస్తుంది, అయితే ఒక వ్యాపారం మొదట వారి ప్రత్యేక పరిస్థితిలో నష్టాలను అధిగమిస్తుందో లేదో నిర్ణయించాలి మరియు అలా అయితే, ఆ నష్టాలను ఎలా అధిగమించాలో. ఇది ఇప్పటికీ సాపేక్షంగా క్రొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, కాబట్టి ఇది భవిష్యత్తులో అభివృద్ధి చెందుతుందని మరియు దాని ప్రస్తుత సవాళ్ళలో కొన్నింటిని పరిష్కరిస్తుందని భావిస్తున్నారు.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.