实时大数据分析综合指南
虽然实时分析和大数据都是趋势,但它们的组合实时大数据分析似乎应该是一个非常有前途的举措,应该是许多企业所渴望的。让我们看看这是否真的如此。
您会发现本文提供了丰富的实时客户大数据分析示例。我们这样做是为了方便和一致性。尽管有更多领域可以应用实时数据分析。
如果您因为认为实时不可能有两种定义而打算跳过本节,请不要感到惊讶——确实有。事实上,实时的定义非常模糊,它因公司而异,或者更准确地说,因业务任务而异。
实时大数据分析意味着大数据在到达时进行处理,并且业务用户在不超过分配给决策制定的时间段的情况下获得有用的见解,或者分析系统触发操作或通知。
尽管一般 组织重视实时管理数据,但并非所有公司都采用实时大数据分析。原因可能有所不同:缺乏专业知识或资金不足、担心相关挑战或整体管理团队的不情愿。但是,那些实施实时分析的公司可以获得竞争优势。
让我们来看看典型的实时大数据分析解决方案是如何工作的。为了使说明更加生动,我们将附上一个对每个人都具有说明性的示例,因为我们时不时地都扮演着客户的角色。
想象一家旨在提供个性化客户体验的零售商。这条漫长道路上的第一步是识别顾客,一旦他们进入商店。零售商可以通过多种方式实现这一点,例如,通过实施人脸识别。
机器学习的概念还需要模型验证应用程序,因为它们可以不断提高模型的准确性。此外,它们通过允许从错误或嘈杂的数据中进行基本过滤来提高输入数据的质量。
现在让我们将目光转向数据存储。它由两部分组成:数据湖和数据仓库。前者是存放所有原始数据或经过非常简单处理的数据的地方。数据仓库可以通过仅从数据湖中提取、转换和加载一些数据,将大数据缩小 2-10 倍。
如果周密计划并正确实施,实时大数据分析绝对可以成为竞争优势。考虑到对实时性的解释有多么不同,重要的是要清楚地了解公司对分析系统的要求。
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