Spisu treści:
Analizy w czasie rzeczywistym to zdolność przedsiębiorstwa do korzystania ze wszystkich dostępnych danych przedsiębiorstwa w razie potrzeby. Kluczową cechą analityki w czasie rzeczywistym jest to, że dostępne systemy i konfiguracja powinny być w stanie szybko generować analizy na podstawie otrzymanych danych, najlepiej w ciągu minuty od wygenerowania danych. Dużą zaletą analityki w czasie rzeczywistym jest świeżość i kontekst danych. Organizacje mogą czerpać wiele korzyści, uzyskując dostęp do analiz w czasie rzeczywistym wyłącznie ze względu na ich ścisłe powiązanie z realiami rynkowymi.
| Seminarium internetowe: Stojąc na krawędzi: Streaming Analytics w akcji Rejestracja tutaj |
Big Data - wymiar do odkrycia
Zgodnie z definicją Gartnera duże zbiory danych mają 3 wymiary:
- Objętość - aby opracować komercyjną aplikację typu end-to-end dla przedsiębiorstwa, wszystkie przychodzące dane z czujników muszą zostać przechwycone i zapisane. Obszerne dane muszą być formalnie zorganizowane i zsyntetyzowane, aby uzyskać prawdziwe znaczenie w czasie rzeczywistym.
- Różnorodność - wymagana jest aplikacja umożliwiająca przechwytywanie różnych danych, w tym formatu tekstowego.
- Prędkość - Analiza danych przy użyciu procesu wsadowego nie jest wykonalnym rozwiązaniem dla danych w czasie rzeczywistym. Działa to dobrze, gdy przychodzące żądanie szybkości transmisji danych jest wolniejsze niż szybkość przetwarzania wsadowego. Dzięki nowym źródłom danych, takim jak media społecznościowe, urządzenia mobilne i czujniki, proces wsadowy nie jest skuteczny.
Zalety analizy w czasie rzeczywistym
Ze względu na bezpośredniość analizy w czasie rzeczywistym może ona zapewniać przewagę nad innymi metodami analitycznymi, w tym:
