リアルタイムデータ分析とは何か、なぜ重要なのか|Sigma Computing

時代遅れのデータ分析とレポート作成に隠されたコスト

支出

リアルタイム分析戦略では、データを作成したときに収集、保存、分析するための堅牢なデータインフラストラクチャが必要です。

Amazon Web Servicesの最近の調査では、良いサイズのデータウェアハウスを自分で構築して実行するには、一般的に年間テラバイトあたりlist19,000からter25,000の間で定価で しかし、最新のクラウドデータウェアハウスに切り替えると、独自のデータインフラストラクチャの構築と実行に関連する運用上の頭痛なしに、データウェアハウスのコストを96%も節約できます。

データウェアハウスの保守とセキュリティに関連する進行中のコストも考慮する必要があります。 On-prem data storageでは、ITチームがハードウェアの継続的な管理と保守、セキュリティパッチの更新、変更の展開を行う必要があります。 データのニーズや企業の要件に応じて、これはすぐに追加することができます。

この世界のほとんどのものと同様に、データは期限切れになります。 そして、新しいデータが今日作成される速度で、チームが意思決定を行うために最新の情報を利用することは必要であるだけでなく、不可欠です。 それ以外の場合は、古い仮定で動作する危険性があります。 データに有効期限がないと思われる場合は、もう一度考えてみてください。 CGOCは、今日収集されたデータの60%が、ビジネス、法的、または規制上の価値の一部、またはすべてを失っていると推定しています。

リアルタイムデータは、最新の洞察を提供します。 傾向は急速に変化する可能性があり、チームが先週または先月のデータを使用して現在の問題を診断したり、次の大きな決定を通知したりすると、機会を さらに悪いことに、下流に追加の費用がかかる可能性があります。

タイミング

問題や傾向にリアルタイムで反応する能力は過小評価することはできません。 リアルタイム分析は、問題が発生した瞬間に問題を特定し、場合によっては問題が発生する前に問題を把握するのに役立ちます。 また、データのコンプライアンスや規制の失敗の結果が日ごとに増加する時代には、リアルタイム分析は企業とその顧客を保護するための投資です。 罰金の支払いだけでなく、顧客の信頼を失うことからあなたを救うだけでなく、それがポップアップしたときにセキュリティや運用の問題を逃

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