Impulse mejores decisiones comerciales con una visión general de cómo se organiza Big Data, el mercado de Big Data está madurando, con una tasa de crecimiento que se desacelera del 60% en 2013 al 40% en 2014. BIG DATA EXPERTS espera que el mercado de Big Data supere los $ 61 mil millones en 2020. PUEDE VISITAR ESTE ENLACE PARA OBTENER MÁS INFORMACIÓN Y MUCHO MÁS: Big Data Learn ¡Haga clic aquí! analizado e interpretado. Aplique sus ideas a problemas y preguntas del mundo real. ¿Necesita comprender los grandes datos y cómo afectará a su negocio? Esta especialización es para ti. Obtendrá una comprensión de qué información puede proporcionar Big Data a través de la experiencia práctica con las herramientas y los sistemas utilizados por los científicos e ingenieros de Big Data. ¡No se requiere experiencia previa en programación! Se le guiará a través de los conceptos básicos del uso de Hadoop con Map Reduce, Spark, Pig y Hive. Siguiendo junto con el código provisto, experimentará cómo se puede realizar el modelado predictivo y aprovechar los análisis de gráficos para modelar problemas. Esta especialización lo preparará para hacer las preguntas correctas sobre los datos, comunicarse de manera efectiva con los científicos de datos y hacer una exploración básica de conjuntos de datos grandes y complejos. En el Proyecto Capstone final, desarrollado en asociación con la compañía de software de datos Splunk, aplicará las habilidades que aprendió para hacer análisis básicos de big data.
Los errores dentro de la organización se conocen al instante.
La comprensión en tiempo real de los errores ayuda a las empresas a reaccionar rápidamente para mitigar los efectos de un problema operativo. Esto puede evitar que la operación se retrase o falle por completo o puede evitar que sus clientes dejen de usar sus productos.
Las nuevas estrategias de su competencia se notan de inmediato.
Con los análisis de Big Data en tiempo real, puede estar un paso por delante de la competencia o recibir una notificación en el momento en que su competidor directo cambie de estrategia o reduzca sus precios, por ejemplo.
El servicio mejora dramáticamente, lo que podría conducir a una mayor tasa de conversión e ingresos adicionales.
Cuando las organizaciones monitorean los productos que utilizan sus clientes, puede responder de manera proactiva a las próximas fallas. Por ejemplo, los automóviles con sensores en tiempo real pueden notificar antes de que algo salga mal y hacerle saber al conductor que el automóvil necesita mantenimiento.
El fraude se puede detectar en el momento en que ocurre y se pueden tomar las medidas adecuadas para limitar el daño.
El mundo financiero es muy atractivo para los delincuentes. Con un sistema de protección en tiempo real, los intentos de hackear su organización son notificados instantáneamente. Su departamento de seguridad de TI puede tomar las medidas apropiadas de inmediato.
Ahorro de costos :
La implementación de las herramientas de análisis de Big Data en tiempo real puede ser costosa, y eventualmente ahorrará mucho dinero. No hay tiempo de espera para los líderes empresariales y las bases de datos en memoria (útiles para análisis en tiempo real) también reducen la carga sobre el panorama general de TI de una empresa, liberando recursos que antes se dedicaban a responder a solicitudes de informes.
Mejores perspectivas de ventas, lo que podría generar ingresos adicionales.
Los análisis en tiempo real indican exactamente cómo están sus ventas y, en caso de que un minorista de Internet vea que un producto está funcionando extremadamente bien, puede tomar medidas para evitar perder o perder ingresos.
Manténgase al día con las tendencias de los clientes:
La información sobre ofertas competitivas, promociones o los movimientos de sus clientes proporciona información valiosa sobre las tendencias de los clientes entrantes y entrantes. Se pueden tomar decisiones más rápidas con análisis en tiempo real que se adapten mejor al cliente (actual).
Los desafíos de los análisis de Big Data en tiempo real
Por supuesto, el análisis de Big Data en tiempo real no solo es positivo, sino que también ofrece algunos desafíos. Requiere una potencia de computadora especial : la versión estándar de Hadoop, por el momento, aún no es adecuada para el análisis en tiempo real. Se deben comprar y usar nuevas herramientas. Sin embargo, hay bastantes herramientas disponibles para hacer el trabajo y Hadoop podrá procesar datos en tiempo real en el futuro. El uso de conocimientos en tiempo real requiere una forma diferente de trabajar dentro de su organización: si su organización normalmente solo recibe conocimientos una vez por semana, lo cual es muy común en muchas organizaciones, recibir estos conocimientos cada segundo requerirá un enfoque y una forma de trabajar diferentes . Las ideas requieren acción y, en lugar de actuar semanalmente, esta acción ahora se requiere en tiempo real. Esto tendrá un efecto en la cultura. El objetivo debe ser hacer de su organización una organización centrada en la información.
Herramientas de análisis de Big Data en tiempo real
Cada vez más herramientas ofrecen la posibilidad de procesar en tiempo real Big Data. Como Hadoop en este momento no ofrece análisis de Big Data en tiempo real, se deben usar otros productos. por suerte
