新時代高科技不計其數越來越發達，小伙伴們看過不少科技新聞吧，在我們生活中應該也用到很多這些高科技東西，有哪些小伙伴值的關注的呢，今天就跟大家分享一篇有關科技方面知識，希望大家會喜歡。

在這個數據爆炸的時代，組織正在以不斷增長的速度收集和存儲數據。但是，僅為您的組織收集數據并不具有任何業務價值。這些大數據的實時分析和可視化將這一大量數據轉化為有價值的統計數據。雖然這種實時洞察對您的組織具有重要價值，但它確實有利有弊。

什么是大數據，它與實時大數據分析有什么不同?

在進一步討論之前，讓我們討論大數據 - 究竟是什么?傳統上，數據存儲起來要容易得多，因為它的數量要少得多。當需要以更大的數量存儲數據集時，大數據才出現。它不僅是數據或數據集，還包括工具，技術，方法和框架的組合。

大數據幾乎可以來自任何產生數據的東西，包括搜索引擎和社交媒體，以及一些不太明顯的來源，如電網和交通基礎設施。該數據可以分為三種類型：結構化，半結構化和非結構化。

通常以預定義的間隔收集和分析大數據。然而，通過實時大數據分析，收集和分析是連續的，為企業提供最新的洞察力。

Hadoop是用于分析大數據的最著名的工具，但它不適合處理實時大數據分析。一些實時大數據工具包括：

Storm - 這是一個實時分布式計算系統，可以與任何編程語言一起使用，并且可以擴展。它目前由Twitter擁有。

GridGain - 這是一個企業開源網格計算工具。它與Hadoop DFS兼容，后者為Hadoop的MapReduce提供了替代品。

優點

現在讓我們討論實時大數據分析的一些優勢。

快速識別錯誤 - 假設發生了錯誤，需要盡快解決。通過實時大數據分析，可以立即識別此錯誤并快速解決。這可以幫助防止更多和/或更嚴重的故障。從長遠來看，這也有助于企業的聲譽 - 快速糾錯可以幫助贏得更多客戶。

節省 - 即使實時大數據分析的實施成本很高，立即數據分析的高價值也可以彌補這一支出。

漸進式服務 - 通過大數據分析監控產品和服務可以為客戶帶來更高的轉換率，從而可以帶來更高的利潤。通過分析可以輕松預測即將發生的錯誤和問題，這也有助于更多地關注客戶需求。

實時欺詐檢測 - 管理系統和服務器安全性的團隊可以快速，輕松地通知欺詐行為，一旦檢測到欺詐行為，就可以實時采取措施。

針對競爭對手的策略 - 競爭嚇跑了當今市場中的許多人，大數據分析有助于提供競爭對手的詳細信息，例如推出新產品，降低/提高特定時間段的價格或關注特定地點的用戶。

洞察力 - 銷售見解對于了解銷售情況至關重要。這些見解可以帶來額外的收入，例如不會長期失去客戶，檢查跳出率并通過分析實時大數據分析找到增加銷售的最佳方式。

趨勢 - 通過分析客戶趨勢做出的決策可以通過實時大數據分析來完成。這可能包括產品，廣告，客戶需求，特定季節和其他可用的優惠。因此，它也可以改善長期決策。

缺點

現在讓我們來看看缺點。

Hadoop不兼容 - 如前所述，Hadoop是最廣泛使用的大數據分析工具，目前無法處理實時數據。因此，需要一些其他工具，期望將來Hadoop將為實時方法添加功能。

需要新方法 - 一些組織習慣于每周一次接收見解。但是，隨著實時大數據的不斷流入，需要采用完全不同的方法。這對某些組織來說可能是一個挑戰，并可能導致某些決策和計劃的重塑。

可能的失敗 - 有些組織可能會將實時大數據分析視為一個閃亮的新玩具，并希望立即實施。但是，如果沒有正確實施，這可能會導致許多問題。如果企業不習慣以如此快的速度處理數據，則可能導致錯誤的分析，這可能會給組織帶來更大的問題。

結論

實時大數據分析對于企業來說可能是非常重要的，但企業必須首先確定專業人員在特定情況下是否超過缺點，如果是，那么這些缺點將如何克服。這仍然是一項相對較新的技術，因此有望在未來發展，并有望解決目前的一些挑戰。