Günümüzde işletmeler, geniş ve karmaşık veri kümelerini yönetmek için gerçek zamanlı büyük veri analitiğine güveniyor. İşte bugün büyük verinin durumu:
- Büyük verinin tahmini piyasa değeri 2029 yılına kadar 650 milyar dolara ulaşacak.
- 2010’dan 2020’ye kadar oluşturulan, yakalanan ve tüketilen veri miktarında %5000’lik bir büyüme oldu.
Öyleyse anlayalım Ne tam olarak gerçek zamanlı büyük veri ve
Neden her büyüklükteki işletme için son derece önemli hale geliyor.
Gerçek Zamanlı Büyük Veri Analizi Nedir?
Gerçek zamanlı büyük veri analitiği, iş odaklı bilgileri doğrudan sıcak verilerden işleyen, analiz eden ve çıkaran kapsamlı bir uygulama yazılımıdır.
bu sıcak veri burada sürekli aktif kullanımdaki verileri ifade eder. Bu, anında erişim gerektiren ve genellikle aktarım modunda olan isteğe bağlı verilerdir.
Örneğin, bir giyim e-ticaret sitesindeki gerçek zamanlı müşteri verileri, sıcak verilerdir. Müşteri deneyimini kişiselleştirmek, özel indirimler sunmak ve satışları optimize etmek için müşteri alışveriş yaptığı anda işlenebilir ve analiz edilebilir.
Gerçek zamanlı büyük veri analitiği, tümü dahil olmak üzere çok büyük bir veri hacmi üzerinde kusursuz bir şekilde çalışan karmaşık bir mimariye sahiptir. yapılandırılmamış, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış biçimleri. Farklı veri boyutlarını, çoklu kaynakları ve karmaşık kalıpları işleyerek optimum hassasiyetle içgörüler üretir.
Gerçek Zamanlı Büyük Veri Analitiği Mimarisinin Katmanları
Büyük veri çözümleri doğası gereği karmaşık olduğundan, gelişmiş düzenleme ve veri yönetimi gerektirir. Burada, gerçek zamanlı büyük veri analitiği mimarisinin ilk 7 katmanını keşfediyoruz.
Katman #1 – Birden Çok Veri Kaynağından Veri Çıkarma
Büyük veri analitiği çözümlerinin temel özelliklerinden biri, çeşitli kaynaklardan farklı biçimlerde çok çeşitli verileri çekebilmeleridir. Büyük veri yazılımı, günlükler, veritabanları, sensörler, sosyal medya ve diğer dijital platformlar gibi birden çok kaynaktan veri çıkarır.
Katman #2 – Veri Toplama ve Alma
Video, ses, uygulama günlükleri, web sitesi analizleri ve IoT sensör verileri gibi gerçek zamanlı veriler, veri kaynağından çıkarıldıktan sonra makine öğrenimi (ML) ve gerçek zamanlı analitik için alınır. Gerçek zamanlı veri akışı için popüler araçlar arasında Apache Kafka, Amazon Kinesis ve çok daha fazlası bulunur. Yüksek hacimli ve yüksek hızlı veri akışlarını toplamak için kullanılan ölçeklenebilir yönetilen hizmet platformlarıdır.
Katman #3 – Verileri Temizleme ve İşleme
Gerçek zamanlı veriler başlangıç biçiminde yayınlanır, bu da analiz için değerli bir kaynak haline gelmeden önce temizlenmesi ve işlenmesi gerektiği anlamına gelir. Bu, genel olarak büyük veri işleme ve analitikte önemli adımlardan biridir. Apache Spark veya Apache Flink gibi açık kaynaklı yazılımlar, alınan gerçek zamanlı verileri isteğe bağlı analiz için hazırlamak için sıklıkla kullanılır.
Katman #4 – İşlenmiş Verilerin Saklanması
Temizlenmiş ve işlenmiş veriler ile ham veriler bir veri gölünde depolanır. Veri gölleri, büyük miktarda veriyi güvenli bir şekilde depolamak ve işlemek için tasarlanmış havuzlardır. BT altyapısına bağlı olarak mimarlar Amazon S3, Apache Cassandra, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) veya diğerleri gibi veri depolama sistemlerini seçebilir.
Katman #5 – Verileri Analiz Etme
Gerçek zamanlı büyük veri çözümleri, yazılımın amacına bağlı olarak verilerin birkaç saniye veya dakika içinde analiz edilmesini gerektirir. Bu, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi algoritmaları sayesinde mümkündür. Veri bilimcileri, gerçek zamanlı verileri analiz etmek ve değerli içgörüler elde etmek için Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm gibi analitik platformlarını ve diğer gelişmiş analitik teknikleri kullanabilir.
Katman #6 – Verileri Görselleştirme
Akışlı büyük veri analitiği genellikle yöneticilere operasyon süreçleri, sipariş hacmi ve tedarik zinciri kapasitesi hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlamak için kullanılır. Bu şekilde, sorumlu kişiler değişen görsellere göre hızlı kararlar alabilirler. Tableau, QlikView ve D3.js gibi araçlar, genellikle analiz edilen verileri sunmak için anlaşılması kolay görselleştirmeler, panolar ve raporlar oluşturmak için kullanılır.
Katman #7 – Verileri Yönetme ve Yönetme
Günümüzde işletmeler, HIPAA, GDPR ve diğerleri gibi veri yönetimi politikalarına ve standartlarına uymak zorundadır. Şirketler kendi veri yönetimi akışlarını uygulayabilir veya veri kökenini ve erişim kontrolünü yönetmek için Apache Atlas veya Cloudera Navigator gibi araçları kullanabilir.
Gerçek Zamanlı Büyük Veri Analitiğinin Avantajları
İşletmelerin neden büyük veri çözümlerine yatırım yapmayı seçtiklerini keşfedelim. İşte gerçek zamanlı büyük veri analitiğinin en önemli 5 avantajı.
1 Numaralı Avantaj – Doğrulukla Anında İçgörüler
Makul doğrulukla ilgili anında gerçek zamanlı içgörüler, bir insanı dahil etmeden karar verme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olur. Bu, işletmelerin müşterilere gerçek zamanlı davranışlarına dayalı ürünler sunmalarına, olumsuz eğilimleri hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve çok daha fazlasına olanak tanır.
Avantaj #2 – Maliyet Tasarrufu ile Operasyonel Verimlilik
Gerçek zamanlı büyük veri analitiği, mevcut operasyonel boşlukları ve potansiyel iyileştirme alanlarını vurgular. Esnek araçları ve ilgi çekici özellikleri, büyük hacimli verileri işleme, depolama ve analiz etmeye yönelik yüksek yatırımlardan tasarruf sağlar.
3. Avantaj – Çok Kanallı Müşteri Deneyimi
Büyük veri çözümleri, çeşitli kanalları sorunsuz bir şekilde birbirine bağlayarak müşterilerin bir kanalda kaldıkları yerden devam etmelerine ve diğer kanalda deneyime devam etmelerine olanak tanır. Bu şekilde, gerçek zamanlı müşteri veri analizi, kişiselleştirilmiş, tutarlı, entegre ve hızlı hizmetler sağlamak için özel bir fırsatı kolaylaştırır.
Fayda #4 – Daha İyi Risk İzleme ve Yönetimi
Eşzamanlı ve akıllı veri işleme, işletmelerin potansiyel siber tehditleri, mali dolandırıcılığı ve süreç verimliliği düşüşünü gerçek zamanlı olarak belirlemesine, yanıt vermesine ve azaltmasına yardımcı olur.
Fayda #5 – İnovasyonu Teşvik Etmek
Kapsamlı veri odaklı raporlar, ortaya çıkan trendleri ve beklentileri ortaya çıkararak işletmelerin bir adım önde olmalarını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları gelişmeye devam ediyor, bu nedenle veri yönetimi çözümlerinin erken uygulanması, şirketinizi her zaman yeniliğin eşiğinde tutacaktır.
Alt çizgi
Büyük veri uygulamaları, karmaşık mimariye sahip ölçeklenebilir çok katmanlı çözümlerdir. Genel olarak, gerçek zamanlı büyük veri analitiği, işletmeleri daha çevik, rekabetçi ve değişen pazar koşullarına ve müşteri ihtiyaçlarına duyarlı hale getirir.
