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雷达卡
想象一下，如果组织能够立即从来自全球市场、移动设备、物联网传感器、内部交易系统和无数的大量、快速移动的大数据流中收集实时洞察力，他们会以多快的速度产生影响。企业内部连接的其他来源。
流式分析如何使企业受益
流式分析已成为公司从不断增长的数据量中获得精确洞察力和运营智能的不可或缺的工具。随着大数据流数量的增加——以及网络变得越来越复杂——高性能流分析使企业能够集成和分析来自大量并发应用程序的大量变化数据。
借助这种实时洞察力，流式分析使组织能够维护对其数据的集成和分析的概览。反过来，这赋予他们识别未来风险和机遇并采取行动的能力，提高运营可见性，并做出大规模的即时决策——通过允许他们立即响应重要事件来定位组织以取得业务成功。
在高层次上，流式分析为各种垂直行业提供强大的洞察力，包括：
零售：流式分析可以帮助营销人员更好地了解客户的购买体验，使他们能够根据客户行为检测并采取实时行动。例如，营销人员可以根据实时位置信息和历史参考数据个性化客户报价，以最大限度地提高报价吸收率。
金融：流式分析可以帮助交易者领先于快速变化的外汇市场。信用卡公司还可以使用流式分析来检测跨多个渠道和数百万笔交易的欺诈行为。
供应链：流式分析可以推动全渠道履行，提供更高的订单可见性，并帮助通过分销网络中的任何渠道找到客户想要的产品。此外，它还可以在某些事情可能未按计划进行时向组织发出警报，例如由于恶劣天气导致的交货延迟，从而使他们能够主动提醒客户。
成功的流分析平台的能力
最终，正确的流分析工具使组织能够快速响应实时数据。为了实现这一目标，组织应确保其流分析平台能够：
1. 容纳多种数据格式并与不同的事件流和应用环境集成。
2. 实时识别和分析模式。
3. 聚合数据并执行快速分析、过滤和关联。
4. 使用上下文数据丰富流数据，以获得更深入、更丰富的见解。
5. 设计持续的实时分析场景。
6. 实现丰富的实时可视化。
7. 支持极端规模和性能。
8. 在本地、服务器或云平台上实现。
9. 为最终用户创建业务仪表板以监控数据流。
10. 实现关键绩效指标的简单可视化。
通常，筛选大数据以找到最有价值的见解就像大海捞针一样。在流分析的帮助下，企业可以通过更快、更准确的数据支持决策更轻松地推动更高质量的业务成果，从而使数据为他们服务。
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