为什么你的分析报告没有被领导赏识
现代应用程序从多个源数控流事件摄取大量实时数据。这些应用程序背后的企业希望利用这些数据造福自身和它的客户,提供更愉快的用户体验、更具个性化的交互服务。
常见的流媒体分析数据来源,如传感器数据、社会提要,计费系统,在线游戏,数字广告平台,连接设备。然而,创造真正的商业价值,你必须通过一个业务组件与应用程序集成流分析结果。组织必须快速采取行动获得的他们见解,否则他们会错过商机。高速数据的流数据分析需要选择有影响力架构,以满足技术和公司目标。
换句话说,分析创建洞察力,但思考”这很有趣!“的结果并没有改善业务流程。你必须采取行动,使用数据收集与分析获取帮助。竞争的激烈和威胁来自现有和非传统商业模式。是不是每个人都对组织使用数据简单的报告或汇总? 流分析结合交易是一个重要的能力。
整合流分析和交易提供一系列显著的好处。例如,应用程序集成到一个数据摄取管道可以支持流分析中用户的交互使用。 这可以使更多的交互式应用程序,提高生命周期价值,提高转化率,优化资源消耗,减少浪费。当开发人员设计把流分析和交易整合到软件结构时,可以利用用较少的,更强大的组件。最后,在流分析的建设构造时,可以为我们带来具有充分特色,强大的应用程序,比建立自己的替代品市场更快。
数据流分析的宏观趋势
采用这种技术的趋势是从批处理转向流分析,日益普及公共和私有的云计算和产生数据周边设备如服饰的增值。
这些动作中的每一个动作都已经进行了一段时间,但现在他们走到了一起,例子包括所有基于快速数据流基础上的个性化、实时计费、实时监控。然而,很少有共识认为有必要构建这些应用程序和技术支持。
首先,我们要清楚我们谈论什么。快速的数据是实时数据,要从移动、社交网络、传感器、设备、互动、观察,和大规模的软件即服务(SaaS)平台提取。
技术支持快速数据流分析是建立在对现场数据进行实时分析的结果上,用于通知actions—e.g分析结果,一个事务运行作为一个持续的过程。 虽然这不是一个业务或技术必要性,每个使用情况下,这是一个规则的改变。在软件需求中,可以建议一个快速的数据解决方案。
通过高性能的数据管理系统的技术可行性
提供廉价的云存储和计算资源
提供用户需求更好、更快、准确的信息
标准的生产流程控制,更倾向于自动化的,连续的, ,而不是大的批处理
体系结构的选择
这些趋势分析创建了新的业务需求和机会,同时也意味着技术人员需要的专业工具来完成工作。选择适当的架构,确保应用程序可以支持流媒体直播数据流分析和交易。
联机分析处理(OLAP)系统专注于存储和报告。 他们可以提供实时摄取和快速报告。然而,这些应用程序通常不支持事务,更将报告和流媒体分析的结果立即返回到应用程序中。如果事务是必需的,他们会卸到其他数据库系统。
流媒体系统,其中可能包括连续事件处理(CEP)系统,关注连续报道。大量的流媒体产品分布式并行查询引擎依赖于一个统一的编程框架,可以处理存储数据(使用批处理)和流数据(使用流处理)。 然而,数据持久性卸到其他数据库系统,增加了复杂性和成本。
操作数据库系统专注于应用程序交互。这些在线事务处理(OLTP)产品提供存储和查询语义经典的面向请求-响应的应用程序,需要创建、读取、更新和删除记录。 然而,分析后卸到其他数据库系统,这些系统不能自动适应进行分析。
集成解决方案结合这些框架的优点,是最好的选择:他们提供的数据长期存储和分析,使流分析定制,并提供千上万的用户所需的低延迟应用程序。
VoltDB,例如,提供了一个熟悉的关系数据模型,支持交互式应用程序,实时数据流分析操作的应用程序需要管理状态和执行每个事件的事务。VoltDB是Forrester所说的一个例子,translytical数据库Gartner混合事务/分析处理系统(HTAP)的解决方案。它支持需要更新,读取,和写入数据的应用程序,而不是简单地记录收集的批次报告。流分析和交易的,它不需要复杂的依赖于其他系统,如Apache ZKSC堆栈或辅助数据库。
本质上:在快速数据应用中, 没有分析行动的几乎没有价值。 如果你正在构建应用程序,请确保分析使业务系统能够通过使用收集的数据来传递最大价值,而不仅仅是将其填充在日志文件或其它数据库。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今数字化时代,数据已成为推动经济和技术发展的关键因素。企业和机构对数据科学与大数据专业人才的需求急剧增长。该领域涵盖 ...
2024-11-16金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13