什么是实时分析?

实时分析从本质上来说就是在收集数据后,紧接着就提供数据进行分析。用户可以实时查看、分析和理解系统中的数据。此外,实时分析为做出实时决策提供了洞见。这有助于组织从数据中得出结论并作出反应,而不会出现经常延迟的情况。

实时分析图

传统的业务数据属于历史数据。在某些环境中,数字业务数据每天不断变化数十亿次。要成为数字企业,您必须实时查看、分析数据并采取操作。实时技术并不新鲜。几十年来,手工制作的实时仪表板都为运营人员打造的。但是,这些仪表板需要数月或数年的自定义开发,专为需要监控而不特殊业务领域而设计,并非用于探查。

实时分析可以提供单一的通用运营视图,可以极大地改善您的业务运营方式。实时仪表板使企业用户和一线员工能够从持续获得的情报中受益。通过可视化和分析历史数据和实时数据,您可以对过去发生的事情增进了解,并更好地应对现状。

通过针对关键问题设置警报,实时分析可以让企业在发生变化时立即知晓。然后,用户可以深入了解当前正在发生的情况,并分析实时数据中显露的模式,以获得高价值的洞见和机会。

按需实时分析与持续实时分析

有两种类型的实时分析,如下所述。两者在不同情况下都很有价值,企业可以同时使用来改善决策。

  • 按需实时分析:按需实时分析需要用户或系统请求查询数据才能进行分析,并将结果返回给用户或系统。这被称为拉动式方法,因为数据的拉动是为了回答那一时刻的特定问题。
  • 持续实时分析:持续实时分析不需要查询请求。相反,某些事件会以更主动、持续的方式触发对用户的警报或系统响应。这被称为推动式方法,因为分析不断在后台运行,然后按事先确定的时间间隔推送给组织。
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实时分析有什么好处?

大多数商业智能和分析数据按月、按周或按天进行分析。但是,目前数据现在就在生成,组织需要能够实时对其进行分析并采取操作。企业需要快速响应频繁的变化,才能从实时机会中获益。

  • 加速获得洞见:实时分析的主要好处肯定是速度。它加快了获得洞见的时间,并使企业能够提高工作效率,对系统进行必要的更改或对发现的任何关键信息采取操作。这不仅可以帮助组织查明潜在问题和规避风险,还可以在重要时刻抓住机会。
  • 客户体验:实时分析可以帮助企业预测问题并简化运营,从而改善整体客户体验。这些实时调整会显著影响客户交互,并有助于改善端到端体验。
  • 卓越运营:实时分析使组织能够清楚地了解企业,并了解需要采取什么措施才能解决潜在的运营问题。它还允许用户了解哪些资源可用来实施变更。
  • 深入了解:当需要更深入的分析才能做出业务决策时,实时分析有助于比较实时和历史数据,从而为决策提供信息。

实时分析所需的功能

  • 连续查询引擎:对于实时分析,组织需要一个能够处理超快速流数据的连续查询引擎。该引擎应该不断将实时数据推送给企业进行分析。此外,它应支持临时数据查询和实时数据表。
  • 自助分析:实时分析应该属于自助服务,以便企业用户可以轻松访问实时数据并与之交互,而无需数据专家。通过允许组织中的每个人在分析中结合实时数据和历史数据,企业可以为每项决策添加情境。
  • 数据整理:通过利用在线数据整理,组织可以轻松解决、清理、转换和聚合实时数据。
  • 物联网和海量流数据:必须构建实时分析解决方案来处理海量复杂数据,以便企业可以对物联网和大数据源执行连续的流式查询。
  • 业务警报:系统应能够根据关键业务事件向用户发送自动警报和通知。这有助于即时采取操作来跟踪实时数据的处理。
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实时分析的例子有哪些?

实时分析对于各行各业的许多公司都有益。对于金融行业而言,实时分析可以实时地分析大数据,为重要的交易决策提供信息。对于任何公司网站,如果页面加载性能降至设定标准以下,开发人员都可以使用实时分析获取通知。对于制造业,公司可以实时分析和监控机器数据,以发现任何潜在的故障并减少机器停机时间。对于产品发布,组织可能希望使用实时分析来评估对新产品发布的响应,跟踪当前用户行为并进行调整以改善接受度。

  • 营销运营:传统商业智能 (BI) 解决方案只能根据历史信息预测客户行为。实时分析根据客户目前的行为调整客户参与度。
  • 工业物联网运营:基于使用监督式和无监督机器学习 (ML) 的历史数据,对运营问题进行预测。实时分析根据实时条件和动态学习调整运营。
  • 安全运营:传统商业智能的安全性以历史数据为基础取证。实时分析则在安全漏洞发生之前实时进行分析和阻止。
  • 金融运营:传统商业智能所能做到的就是基于历史数据的财务预测。实时分析则举杯了基于 360 度全方位运营视图即时优化定价和激励措施的能力。

实时分析行业使用案例

只要需要快速响应频繁变化和/或比较实时和静态/历史数据,实时分析就可以在多个行业中做出更好的决策。

  • 制造业:高科技产量优化
  • 物流:实时跟踪和追踪
  • 零售:销售高峰时段(黑色星期五、网络星期一)持续实时销售运营、库存管理、情绪分析和警报
  • 能源:风力涡轮机运营和维护、石油和天然气钻探和泵送、预测分析
  • 交通:机场地勤人员的运营、服务和时间安排
  • 财务:欺诈检测
  • 资本市场:贸易流量监控和监测、外汇流动性分析、风险管理、损益管理
  • 跨行业:IT 基础设施监控