在这个数据爆炸的时代，组织收集和存储数据的速度越来越快。但是，仅为您的组织收集数据没有任何商业价值。对这些大数据的实时分析和可视化，会将这些大量的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有很大的价值，但它也有优点和缺点。
什么是大数据，它与实时大数据分析有何不同？
在进一步讨论之前，我们先来讨论一下大数据——它到底是什么？传统上，存储数据要容易得多，因为它的数量要小得多。大数据只有在需要存储大量数据集时才会出现。不仅仅是数据或数据集，还包括工具、技术、方法和框架的组合。
大数据可以来自几乎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。这些数据可以分为三种类型：结构化、半结构化和非结构化。
大数据通常以预定义的时间间隔收集和分析。但是，通过实时大数据分析，收集和分析是连续的，为企业提供最新的见解。
Hadoop是最著名的分析大数据的工具，但并不适合实时的大数据分析。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，可以用于任何编程语言，并且可以扩展。目前归Twitter所有。
这是一个面向企业的开源网格计算工具。它与Hadoop DFS兼容，提供了Hadoop的MapReduce的替代方案。
优势
现在我们来讨论一下实时大数据分析的一些优势。
快速识别错误——假设错误已经发生，需要尽快解决。通过实时的大数据分析，可以立即识别出这个错误，并快速解决。这有助于防止更多和/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的客户。
节约——即使实时大数据分析的实施成本很高，即时数据分析的高价值也能弥补这笔支出。
渐进式服务——通过大数据分析监控产品和服务，可以给客户带来更高的转化率，从而可以带来更高的利润。通过分析很容易预测即将出现的错误和问题，这也有助于更加关注客户需求。
实时欺诈检测-管理系统和服务器安全的团队可以快速轻松地通知欺诈，一旦检测到欺诈，就可以实时采取措施。
竞争对手的策略——竞争吓跑了当今市场上的许多人，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、在特定时间段降低/提高价格或关注特定位置的用户。
洞察力——销售洞察力对于理解销售情况至关重要。这些洞察可以带来额外的收入，比如长期不流失客户，检查跳出率，通过分析实时大数据分析找到增加销售额的最佳方式。
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。
劣势
现在我们来看看缺点。
Hadoop不兼容——如前所述，Hadoop是应用最广泛的大数据分析工具，目前还不能处理实时数据。所以还需要一些其他的工具，预计以后Hadoop会在实时方法中加入功能。
需要新的方法——一些组织习惯于每周接收一次见解。然而，随着实时大数据的不断流入，需要一种完全不同的方法。这对一些组织来说可能是一个挑战，并可能导致一些决策和计划的改变。
可能的失败——一些组织可能会将实时大数据分析视为闪亮的新玩具，并希望立即实施。但是如果没有正确执行，可能会导致很多问题。如果企业不习惯以如此快的速度处理数据，可能会导致错误的分析，这可能会给组织带来更多的问题。
结论
实时的大数据分析对企业来说可能非常重要，但企业首先要确定专业人士在特定情境下是否超越了自己的短板，如果是，这些短板将如何克服。这仍然是一项相对较新的技术，因此它有望在未来得到发展，并解决当前的一些挑战。
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