Fördelar och nackdelar med Big Data

Big data är en term som används för att hänvisa till datamängder som är för stora eller komplexa för att traditionella programvaror ska kunna hantera dem. Data med många fall erbjuder större statistisk kraft, medan är med högre komplexitet kan leda till en högre falsk upptäcktsfrekvens. det finns många för- och nackdelar med det vi kommer att diskutera enligt följande.

Fördelar med Big Data

Den viktiga betydelsen av det leder till intensiv konkurrens och ökad efterfrågan på yrkesverksamma inom Big Data. här kommer vi att diskutera fördelarna med det.

Kostnadsbesparingar Genomförandet av realtidsanalytiska verktyg kan vara dyrt, men kommer så småningom att spara en hel del pengar. Vissa av verktygen som Hadoop och molnbaserad analys kan ge kostnadsfördelar för företag när stora mängder data ska lagras och dessa verktyg hjälper också till att identifiera effektivare sätt att bedriva affärsverksamhet.

Tidsbesparingar Den höga hastigheten hos verktyg som Hadoop och in-memory analytics kan lätt identifiera nya datakällor, vilket hjälper företag att analysera omedelbart och fatta snabba beslut på grundval av lärdomarna.

Bättre insikter om försäljningen, vilket kan leda till ytterligare intäkter. Analyser i realtid berättar exakt hur försäljningen går och om en internetåterförsäljare ser att en produkt går extremt bra kan den vidta åtgärder för att undvika att missa eller förlora intäkter.

Kontrollera verktyg för online rykte kan göra sentimentanalyser. Därför kan du få feedback om vem som säger vad om ditt företag. Om du vill övervaka och förbättra ditt företags närvaro på nätet kan verktygen hjälpa till med allt detta.

Förstå marknadsförhållandena Genom analys kan du få en bättre förståelse för de aktuella marknadsförhållandena. Genom att till exempel analysera kundernas köpbeteende kan ett företag ta reda på vilka produkter som säljs mest och producera produkter enligt denna trend. Genom detta kan det ligga före sina konkurrenter.

Ökad produktivitet Moderna verktyg gör det möjligt för analytiker att analysera mer data, snabbare, vilket ökar deras personliga produktivitet. Dessutom gör insikterna från den analysen ofta att organisationer kan öka produktiviteten mer generellt i hela företaget.

Fraudeupptäckt En av de stora fördelarna med analyssystem som bygger på maskininlärning är att de är utmärkta på att upptäcka mönster och anomalier. Dessa förmågor kan ge banker och kreditkortsföretag möjlighet att upptäcka stulna kreditkort eller bedrägliga köp, ofta innan kortinnehavaren ens vet att något är fel.

Nackdelar med Big Data

Trots betydelsen av Big Data har det många nackdelar som vi kommer att diskutera enligt följande.

Behov av begåvade vetenskapsmän och experter hör till de mest eftertraktade och högavlönade arbetarna inom IT-området. de tillfrågade rangordnade kompetens och personal som den näst största utmaningen när man ska skapa en datasjö. Att anställa eller utbilda personal kan öka kostnaderna avsevärt, och processen för att skaffa sig kompetens kan ta avsevärd tid.

Inkompatibla verktyg Hadoop är det mest använda verktyget för analys. Standardversionen av Hadoop kan dock för närvarande inte hantera analyser i realtid.

Korrelationsfel En vanlig teknik som används för att analysera Big Data är att dra korrelationer genom att koppla en variabel till en annan för att bilda ett mönster. deras korrelationer kanske inte alltid står för något väsentligt eller meningsfullt. Bara för att två variabler är kopplade eller korrelerade innebär det faktiskt inte att det finns ett instrumentellt samband mellan dem. Kort sagt, korrelation innebär inte alltid orsakssamband.

Kostnader Många av dagens verktyg bygger på teknik med öppen källkod, vilket dramatiskt minskar programvarukostnaderna, men företagen har fortfarande betydande kostnader för personal, hårdvara, underhåll och relaterade tjänster. Det är inte ovanligt att initiativ för analys av stora data överskrider budgeten betydligt och tar längre tid att införa än vad IT-cheferna ursprungligen hade räknat med.

Säkerhets- och integritetsfrågorOch även om det kan tyckas ironiskt eftersom vi redan har nämnt säkerhet och trygghet som en fördel med stora data, är det viktigt att förstå att även om analys av stora data gör det möjligt att hitta bedrägeriförsök, så är själva ramverket känsligt för dataintrång, vilket är fallet med många tekniska företag.