实时大数据分析：市场统计数据及其对业务绩效的重要性
预计到2032年，全球大数据和分析市场规模将达到9240亿美元，预测期内复合年增长率为13% 。主要的市场驱动因素包括对实时客户管理洞察的需求，以及机器学习和人工智能的日益普及。预计 从实施该技术中获得最大收益份额的行业包括金融服务、保险、医疗保健、汽车、电信、媒体和零售。
根据《哈佛商业评论》关于企业数据和分析策略的调查，76%的组织表示实时数据分析对业务绩效至关重要。80 %的领导者（拥有成熟数据分析流程的组织）表示，实时数据分析的重要性日益凸显。该调查涵盖了来自金融服务、医疗保健、科技和制造业等多个行业的336 家组织。
实时大数据分析解决方案的高级架构
实时大数据分析是确保对高速、多源数据进行即时响应的一种方法。下文中，ScienceSoft 的数据工程师概述了实时大数据分析解决方案的关键架构模块和数据流。
实时大数据分析解决方案的数据源可能包括网络和移动用户应用程序、物联网设备（例如传感器、可穿戴设备、执行器）和外部系统（例如股票市场、社交媒体平台、天气信息系统）。
大多数情况下，实时大数据分析解决方案包含实时（流）和批量大数据处理两层。
实时层
- 实时消息提取引擎接收最新数据并发送进行处理。
- 流处理和分析块确保对事件的低延迟响应和实时分析洞察（例如，个性化的交叉销售建议、患者异常生命体征警报）。
批处理层
- 原始数据存储（又名数据湖）以其初始格式（结构化、非结构化或半结构化）捕获数据。
- 批处理块根据既定的时间表（例如每 2 小时、每 24 小时、每周）过滤、清理、聚合并以其他方式准备数据以供分析。
分析数据存储（数据仓库(DWH) 或大数据数据库）以与所选数据模型相关的高度结构化的格式存储由流处理和批处理块生成的数据的统一视图。这些洞察将提供给 BI 软件和后台系统。业务用户还可以通过即席查询对 DWH 中的数据进行分析和探索。
机器学习或人工智能(ML/AI) 引擎是一个可选模块，可实现高级实时分析（例如，电子商务中的动态定价、制造业中的预测性维护、金融业中的欺诈检测）。机器学习训练模块会根据历史数据持续提高 AI 引擎的准确性。
数据编排和治理系统可自动执行数据清理、转换和其他重复数据处理操作，并确保数据在整个生命周期内的质量、安全性和合规性。
为什么要将实时分析与历史数据视图配对？
实时分析的主要目标是在新输入到达时立即采取行动。我们的目标是处理来自多个来源的海量数据，并在几秒钟内返回相关响应。但是，如果您收到的数据不断变化，如何确保实时响应在未来数年内始终保持相关性？
实时分析并非孤立存在：历史分析可以作为补充，提供宝贵的洞察，从而随着时间的推移改进产出。例如，如果您想预防欺诈性金融交易，实时分析有助于在欺诈发生时检测并阻止欺诈行为，而历史数据则有助于人工智能模型随着时间的推移更好地学习和识别欺诈模式。正因如此，高效的大数据架构会同时融合实时数据和历史数据处理，以确保即使在数据格局不断演变和出现未知场景的情况下，也能保持较高的分析准确性。