Как аналитика в реальном времени решает проблемы производительности во многих отраслях?

Аналитика данных в реальном времени все еще является относительно новой концепцией, но она меняет логистику бесчисленных предприятий по всему миру. Один опрос показал, что 60% компаний используют аналитику данных в реальном времени для лучшего обслуживания клиентов. Однако существует много других приложений для аналитики в реальном времени. Кстати, здесь можно пройти курс аналитики больших данных или курсы биг дата чтобы быстрее внедрить на фирме.
Эксперты по анализу данных должны ознакомиться с техническими аспектами этой новой области науки о данных, чтобы в полной мере использовать ее потенциал. Лица, принимающие решения, должны рассмотреть применение аналитики в реальном времени, чтобы извлечь из нее максимальную выгоду.
Принципы аналитики в реальном времени
Аналитические приложения должны постоянно извлекать данные и иметь алгоритмы, способные быстро их обрабатывать.
Существует 2 способа извлечения данных из базы данных в режиме реального времени. Идеальным подходом является потоковая передача данных, потому что данные будут отображаться практически без временной задержки. К сожалению, потоковая передача данных не всегда возможна. Масштабируемость обычно является существенным ограничением, поскольку при увеличении объема данных возникают проблемы. Поэтому потоковая передача обычно является лишь практическим решением для аналитических приложений с небольшим количеством пользователей и полей данных.
Большинство аналитических приложений используют механизмы обработки, которые получают инструкции получать новые данные по прибытии. Временные интервалы будут варьироваться в зависимости от приложения. Приложения медицинского мониторинга требуют очень своевременных данных, потому что состояние пациента может резко ухудшиться в течение нескольких минут. Эти приложения могут быть запрограммированы на получение данных с интервалами, измеряемыми в микросекундах. Точность не так важна с финансовыми приложениями, но они все еще должны применяться своевременно. Эти алгоритмы могут быть запрограммированы на получение данных каждые несколько минут. Другие приложения с более низким уровнем срочности могут быть запрограммированы на получение данных каждые несколько часов.
Это помогает проиллюстрировать путаницу, которую многие испытывают в отношении данных в реальном времени.
Данные в реальном времени на самом деле представляют собой удивительно расплывчатую концепцию, потому что они вводят в заблуждение, что данные обновляются мгновенно. На самом деле, оно обновляется автоматически намного быстрее, чем другие аналитические приложения, но обновления, конечно, не обрабатываются мгновенно. Пройдите биг дата обучение чтобы не терять время.
Как аналитика данных в реальном времени решает сложные проблемы?
Данные в реальном времени помогли решить многие проблемы в различных отраслях. Вот краткий обзор преимуществ аналитики данных.
1. Контроль производства.
Некоторые из наиболее важных изменений в области больших данных произошли в производственном секторе. Большие данные привели к внедрению контроля и анализа производства в реальном времени.
2. Совершенствование моделей финансового арбитража.
Сектор финансового управления годами сильно зависел от больших данных. Аналитика в реальном времени открыла новые двери для финансовых планировщиков и аналитиков.
Одним из наиболее важных преимуществ является использование арбитражных моделей для инвесторов. Краткосрочные инвесторы должны тщательно отслеживать транзакции, чтобы получить преимущество над колебаниями цен. Аналитические инструменты в реальном времени дают им огромное преимущество перед трейдерами, которые используют данные с более длительными временными задержками. Эти модели объединяют машинное обучение и аналитику в реальном времени, чтобы совершать сделки быстрее, чем когда-либо.
3. Повышение безопасности.
Утечка данных является серьезной проблемой для организаций практически во всех секторах. Самые искушенные хакеры могут выполнить свои атаки за считанные минуты. Специалисты по безопасности имеют немного времени, чтобы среагировать.
По мере сокращения времени, необходимого для выполнения крупной кибератаки, аналитика в реальном времени становится все более важной. Растущее число организаций использует аналитику в реальном времени для защиты своих данных. Они будут еще больше зависеть от решений для защиты данных в режиме реального времени, поскольку GDPR и другие нормативные акты оказывают большее давление на организации с целью предотвращения кибератак.