充分利用你的流数据的力量

如果你今天对任何人说“流媒体”这个词, 他们中的许多人会认为你指的是流媒体服务——netflix的内容, Hulu上电视, Spotify音乐, 等等. 流数据不太为人所认识,但同样重要.

媒体点播量的稳步增长, 个人移动设备的持续普及, 而工作和生活中“永远在线”文化的兴起,是流数据迅速成为关键因素之一的主要原因 数据趋势 21世纪初.

通过利用数据流中持续的信息流中的数据, 企业可以利用可操作性, 按需洞察,帮助他们提供实时服务, 改善客户体验, 提高运营效率. 使用 混合云 or 多重云平台 前沿的分析工具可以帮助企业从他们的数据流流程中获得更大的价值.

在数据分析中利用流数据

什么是流数据?

术语“流数据”是指实时连续生成的数据. 有时也被称为"连续实时分析.在企业环境中, 数据可能来自成百上千个不同的来源, 所有这些都是同时发生的. 这些起源点包括从应用程序和网站到连接到物联网(物联网)的设备和传感器的一切东西。.

常见的信息生成事件最终会变成 数据流 包括电子商务采购, 社交媒体活动, 服务器的事务, 和跟踪位置, 和其他很多. 因为这个, 流数据的特征是事件驱动的, 而不是查询驱动或请求驱动, 以及用于聚合的处理技术, 净化, 并分析该数据属于事件数据处理的范畴. 一个流通常包含数千甚至数百万条记录. 而企业使用这些数据并不需要下载, 存储和处理仍然需要考虑.

为什么数据流很重要:关键好处和用例

流数据管道和用于整理的各种技术, 过滤器, 并检查来自每个流的数据, 当然, 这并不是企业分析的唯一形式. 但近年来,随着实时服务需求的激增,它们变得非常重要.

考虑一个类似于欺诈检测的应用程序. 客户不希望自己的钱被骗子抢走, 银行和债权人希望在保护客户的同时,尽可能减少财务损失. 这就是为什么大银行和信用卡公司想要常量, 对所有客户交易的实时可见性. 这是发现信用卡或借记卡上可疑活动模式的最佳方法,并在需要时启动区块, 这是通过利用流数据实现的.

而更传统的数据摄取和分析方法,如批处理在现代分析中也不是没有用处, 欺诈检测不可能是其中之一——它的工作速度还不够快. 结果或见解必须在真实或接近真实的时间到达, 只有流分析流程和工具才能满足这种需求. 流数据体系结构是用来处理无穷无尽的事件数据流的, 因为它可以很容易地进行扩展——尤其是当该架构的组件是基于云的时候——并且可以快速地检测到导致关键见解的模式. 人工智能(AI)和机器学习(ML)是大多数数据流分析工具的关键元素.

除了欺诈检测, 实时大数据流具有巨大价值的主要领域包括:

  • 边缘计算: 处理来自边缘资源的数据并将其实时集成,可以让终端用户在关键的商业应用程序中获得最低延迟的体验.
  • 它和安全: 使用实时分析监视IT系统要简单得多. 类似的, 使用流数据分析的安全信息和事件管理(SIEM),确保对关键指标和模式的全面可见性,可以帮助网络安全专业人员发现漏洞或主动威胁.
  • 财务: 金融业的工作范围从例行的信用评分检查到高风险的工作, 实时股票交易是通过流数据实现的.
  • 工业维修:从监测机器性能的传感器实时收集数据, 设备经理可以建立预防性维护政策,最大限度地减少停机时间和延长设备的寿命.

最近两个真实世界的用例为流数据分析的价值提供了更具体的证据:

沙特电信公司(stc)

流媒体数据对于创造个性化体验至关重要 stc移动通信服务的4100万用户. 该公司使用来自实时客户互动的数据, 移动, 和语音频道. 这个数据流有助于减少调用建立时间, 防止不成功挂断电话, 最大化语音连接质量, 并改善互联网连接和带宽速度.

优质的服务和运营效率有助于保持客户满意——更有可能升级, 增销, 或者接受交叉销售. 反过来, STC可以增加收入, 增加客户基础, 并创造令人兴奋的新增长机会.

法国航空公司

法国的旗舰航空公司 公司是否一直在努力适应其每年服务的近1亿客户不断变化的需求和整体体验. 当乘客订票时, 检查在, 到达, 或重新安排, 法航的分析团队使用流数据来分析预订数据.g.从网络搜索到旅行后的交流和非结构化的社交媒体数据. 这使得法航能够迅速为每一位客户识别出理想的促销机会, 减少和管理流失, 优化网络和呼叫中心体验.

流数据处理的潜在挑战

流数据管道以巨大的规模持续地传递信息. 这个数字的细节可能会在一分钟内突然激增, 这可以由更传统的数据架构来处理, 下一个, 这是一个巨大的体积,可能会淹没整个系统. 这方面的例子包括接近交易时间结束时的股票买卖高峰, 以及晚上在线游戏的激增. 在这些和其他方面, 类似的情况下, 如果在设计数据流时没有考虑到可伸缩性, 测序, 一致性, 可用性也会受到影响, 严重的病例可能导致服务严重中断.

另外, 由于典型的流应用程序依赖于数据集成(从许多不同的数据源和位置获取数据),因此一个单点故障可能会在整个企业数据生态系统中造成麻烦. 每个数据工程师, 科学家, 从事流处理工作的高管必须为这种可能性做好准备,并努力设计一个系统来缓解这种情况.

同样需要注意的是,没有放之四海而皆准的流处理工具:开源工具经常涉及其中,而且可能非常有用, 但它们必须与适当的补充技术结合使用, 包括一个通用的 数据分析引擎. 如果连其中一个组件都不能与其对应的组件互操作, 那么,流数据“解决方案”将只是另一个问题.

充分利用流数据分析

在过去的几年里,流数据分析已经成为许多企业的重要内容. 随着人工智能和ML等技术变得越来越普遍, 消费者和企业用户都希望在生活的更多方面进行实时操作, 流数据的价值只会上升. 5G的崛起和物联网的持续普及等趋势也将推高流处理的价值. 这就是为什么现在对您的组织来说,组合一个可靠和可互操作的数据流技术解决方案是如此重要, 所以在不久的将来你不会落后于潮流.

处理和提取, 变换, 和load (ETL)工具是流操作的基础, 而开源工具很好地填补了这两个角色. 一个数据湖, 与此同时, 作为一种理想的低成本存储方法,用于大多数流分析用例中涉及的大量数据存储. 在ETL操作和存储阶段之间,一个云优先的数据分析平台 Teradata有利 是否有必要理解流并从中获得最有影响力的可操作的见解.

十大电子游艺网站为企业提供了流分析工作负载的全面可见性. 该平台将工作负载引入云中, 如何利用对低延迟实时处理至关重要的弹性资源. 它兼容所有主要的公共云提供商和他们的流数据工具, 以及开源的解决方案. 使用十大电子游艺网站十大电子游艺网站组织 数据流体系结构 (DSA)备份解决方案可以通过消除冗余和减少存储负担来进一步优化流处理. 充分利用流数据可以在短期和长期内提高运营效率和客户体验.

要了解更多关于十大电子游艺网站作为流数据架构的一部分的功能,请查看 十大电子游艺平台首选的博客. 十大电子游艺平台首选的专家的帖子涵盖的主题包括兼容性 AWS Glue Streaming ETL运动消防带.