实时分析被认为是数据分析领域的巨大飞跃。但是，究竟是什么是实时分析？

当系统正在处理和分析即时加载或不超过一分钟之前产生有意义的信息的数据时，据说正在执行实时分析。这只是意味着系统有效地在数据到达时处理数据，而不会在以后的时间内存储和检索数据。系统动态地运行，使用可用的资源实时执行数据捕获，集成，分析和报告。

意义

对于数据驱动的现代企业来说，实时分析是一个福音。决策是任何业务和数据形式的组成部分，是此过程的重要组成部分。无论是规划，预测还是测试，都是他们需要的数据。

实时分析在大数据的接受率和生命周期发展中占有重要的一席之地，大数据仍处于初级阶段。实时的步伐部分被认可为高级分析的规定性和预测性。实时分析的倾向代表了大数据在转型模式的生命周期中的决定性阶段。随着数据管理领域的分析变得越来越普遍，他们的表现速度被记忆在诸如内存计算，存储库同时读取和写入数据的多任务能力以及大数据集搜索工具的功能等因素。

革新

新的商业智能技术的改进或创新是捕获这种数据的必要条件，以便能快速检索以支持决策。他们必须应对数据的巨大规模，实时分析的作用变得更为详尽。然而，好消息是，新的和更先进的技术正在发展，以处理这种非传统和复杂的数据。诸如Hadoop之类的软件框架已经引发了可以从不同来源产生定性信息的破坏性技术，并且也在不断发展到下一个阶段。

在某些情况下，实时大数据分析可以最大限度地提高回报并降低成本，同时也预示着机器可以通过物联网（IoT）使用实时信息进行交互的时代，使自己做出直观的决策。

启示

机构和企业多年来存储大量数据。虽然过去的数据整齐地以表格的形式排列，但是今天以网络日志，社交媒体内容，人口普查报告，客户服务记录等形式出现的数据爆炸性大多数是非结构化或半结构化的。数据量，数据速度和数据多样性，对于处理大量数据，结构化或非结构化，旧的或最新数据的数据科学家而言，这些都变得至关重要。

演化

实时商业智能技术的根源源自航空，国防和机器人等动态功能部门。这些部门不断发展实时访问实时数据的技术，以提供高度响应的结果。一些技术包括：

大规模并行编程（MPP）

这种类型的处理涉及多个处理器以协调的方式工作，通过使用自己的单独处理器，内存和操作系统。MPP允许并行搜索大量数据库。

数据仓库设备（DWA）

数据仓储的创新实时架构，明确针对大数据分析; 它为这种类型的工作负载提供了令人难以置信的性能。

内存处理（PIM）

这是一种集成芯片架构，可将处理器并入内存芯片中，从而最大限度地延长时间。

级数

作为一个持续的过程，RTBDA涉及多个系统和工具。它可以分为几个阶段，具体取决于上下文。

数据验证

此阶段包括提取符合数据建模资格的相关特征。集成来自不同来源的非结构化数据，可以对不相关的数据进行过滤，同时可以发送蒸馏数据集进行处理。

实时得分

终端用户在决策层使用动作启动评分。这里，排列的评分规则与要分开部署的数据疏远。

资料复兴

这个阶段不断地刷新变化的数据，因为脚本运行数据并构建可以重新使用以更新模型的模型。

应用

实时分析的一个理想示例可以是能够提供超快速结果的基于云的CRM。有关客户及其人口统计，购买历史记录和偏好设置的最新信息有助于做出更快的业务决策。实时分析可以刷新销售和客户支持仪表板，立即提高客户体验。

此外，实时分析不仅可以帮助您衡量自己的指标，还可以让您即时评估竞争对手或合作伙伴的业绩报告。

随着大数据的出现涉及大量非结构化数据，实时分析框架和工具可以帮助您更准确，快速地收集，验证，分析和利用它。当数据到达时，当实时完成时，可以建立全新的分析/预测应用模块。这使企业能够快速做出数据驱动的决策，并有更多的信心。

优点

更快的结果

当数据为原始数据时，可以立即对数据进行分类，使查询能够检索合适的数据，从而使系统能够快速对其进行排序。这有助于预测数据趋势，从而使决策更快更有效率。

不会那么贵

这并不意味着实时技术便宜。但是，可以避免接收信息的延迟和对死端结果的资源的使用。从长远来看，多重和不变的收益使其更有利可图。

精准成果

大数据可能需要花费额外的时间来收集可能与业务完全不相关的数据。实时分析旨在通过使用始终有用的即时分析来集中成果。

总结

数据已经以各种形式收集了数千年。

互联网的爆炸使我们获得了大数据，而且我们正在进一步将其进一步增加到不可想象的水平。

涉及大量非结构化数据的物联网（IoT），实时分析框架和工具可以帮助我们更准确，快速地收集，验证，分析和利用它。

当数据到达时，当实时完成时，可以建立全新的分析/预测应用模块。

实时分析使业务能够快速做出数据驱动的决策，并有更多的信心。