科技前沿 | 什么是大数据中的实时分析？

实时分析是指数据在系统中被实时采集并对其进行分析的过程。实时分析系统应用逻辑和数学来更快地洞察这些数据，从而简化和制定更明智的决策过程。

虽然这是一个看似简单的定义，但理解起来却有些困难。首先，“实时”对不同的人可能意味着不同的东西。根据不同的用例和应用程序，“实时”的意义就可能会存在有一些差异，范围从几分之一秒到几分钟不等。尽管存在这些细微差别，但重要的一点在于分析结果的共享速度足以影响决策。将分析结果与历史报告进行比较，而由于历史报告可能有高度细化的数据—甚至是重要的洞察—但数据来得太晚，无法及时获取洞察。相比之下，实时分析可以提供足够快的可见性以响应问题，很大限度地减少其负面影响，并且在某些情况下，甚至可以完全避免这些负面影响。

在使用这种类型的分析时，消费者可以通过多种方式与流程结果进行交互。按需实时分析是指用户在特定时间必须请求结果。相比之下，持续实时分析会主动向用户发出调查结果的警报，或者会在遇到某些调查结果时触发响应。

大数据并不是一个新概念，它一直在整个数字时代发展，所以要充分理解这个概念，让我们先了解一下大数据发展的前期。

自数字时代开始以来，组织一直在收集数据并尝试对其进行分析以指导决策过程。随着数字环境的发展，数字系统的广泛使用导致海量数据呈指数级增长。

随着数据集变得越来越庞大和复杂，它们最终取代了处理和分析数据的传统方法。这些计算挑战推动了分析的发展，这些分析使用强大的计算机处理能力从庞大的可变数据集中获取准确的见解。

这个过程称为大数据分析，意味着组织可以分析以前由于规模庞大而无法访问的数据集。分析越来越大的数据集已经解锁了对业务流程、客户、市场等的新的、重要的洞察力。

大数据分析是一个广义的术语，可以细分为几个不同的子类型。

将实时数据分析应用于大数据已将以前的追溯流程转变为如今的立即行动。一旦信息进入大数据基础设施，企业现在就可以获得（并采取行动）有价值的见解。

组织可以在系统处理实时信息时了解为什么会发生某些事情，并准确预测事件的结果，同时获得即时的规范性建议—即使数据量巨大。结果：企业可以更快地获得可操作的洞察力，从而在理短时间内做出更准确的决策。

由于感知到初期会投入成本，也可以获得一些提升，组织可能会对实施实时大数据分析犹豫不决；然而，从长远来看，由于实时大数据分析对业务效率和盈利能力的影响，企业获得的好处远不止这些。实时大数据分析通常也比许多公司想象的更容易实施。

将实时数据分析引入大数据意味着从处理信息到帮助组织做出更改或关键决策之间的时间显著减少。

通过结合对市场、目标受众和竞争对手行动的实时洞察，组织可以保持创新并获得竞争优势。

对客户情绪的更多洞察使组织能够在其服务和产品的决策和演变中考虑客户反馈。由于这些数据在不断变化，因此只要数据相关性仍在，那么其对企业决定采取何种行动非常重要。

实时大数据分析使组织能够识别业务流程中的趋势，并获得有关如何在整个组织中提高效率的具体见解。

PLM数字主线应基于标准零件目录作为唯一的真实来源，并实现零件合理化和重用。工程师应该能够轻松找到零件数据以集成到他们的设计中。

实时检测模式的能力意味着组织可以主动识别并降低风险—而不是在损害已经造成后才意识到漏洞存在。这尤其适用于识别潜在的客户流失、制造运营效率低下的情况和财务漏洞。

从长远来看，通过向技术堆栈添加实时大数据分析，有可能显著降低成本并提高利润率。通过创造新的业务流程效率，组织可以释放资源并节省成本。

在大数据中添加实时分析功能重新定义了组织及时获得深思熟虑的见解以影响业务成果的能力。如果没有实时分析，传输和利用大量数据所造成的困难往往会导致决策过程出现不必要的滞后。这对技术的好处是无穷无尽的，其中许多好处都源于它们在组织的不同领域所展现的分析和运营效率的能力。