实时分析可为企业带来的 12 个优势

实时分析的热潮正在兴起。流数据和实时分析曾经是 Uber 和 DoorDash 等基于移动应用企业的专属领域，如今已然成为了各行各业企业的重要运营工具。在零售和工业制造等行业中，实时分析可以帮助企业使用数据，让企业不仅可以更快做出更好的决策，还可以获得其他诸多优势。实时分析还能让企业及时发现运营或市场突发事件，并准确预测未来事件，帮助企业设计出更智能、更个性化的产品和服务，甚至能够实现流程自动化，进而提高运营效率并降低运营成本。下面，让我们一起看看企业如何利用各种创新方法来从实时分析中获益。

关键要点

• 实时分析的采用率正在不断增长，因为它可以快速使用数据，而这也是企业宝贵的资产。
• 人工智能和机器学习使企业能够以从前无法实现的速度和数量来分析和处理数据。
• 通过实时分析，人们不仅可以做出更好的决策，还可以完全重构经营业务的方式。
• 实时分析十分快速，可以大幅减少在数据库和单独的数据分析工具之间移动数据所需的时间。

实时分析可为企业带来的 12 个优势

与传统的数据分析不同，实时分析不仅仅是为未来的决策提供信息；通过让团队在当下立即采取行动，实时分析可帮助企业以全新的方式经营业务。

如今，三大趋势合为一体，将实时分析的优势带给了更多行业。

其一，数据流的可用性不断增加，包括来自公司以外的数据流，例如社交媒体网站的数据或其它公共数据。其二，企业内部来自企业应用的数据流越来越多，例如 ERP 或 CRM 系统；物联网 (IoT) 设备和传感器；以及电子邮件、文本和视频等来源。最后，基于云技术的软件和基础设施让更多企业能够使用相关的技术来管理和理解所有这些数据。现在，企业能够利用这些技术，以从前难以想象的速度和规模提供洞察。这些技术包括人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 以及可简化数据管理和分析基础设施的新兴技术。

下面简要介绍企业在日常业务运营中使用实时分析的创新方式。

1. 来自实时仪表盘的更多相关数据

实时仪表盘提升了分析能力。传统数据分析将存储在数据仓库中的信息批量移动到分析系统中，以更新仪表盘上的图形和图表。这有助于人们查看过去几天、几周或几个月的结果。

另一方面，实时仪表盘与数据流相连接，可向企业展示当前正在发生的事情，以便能够立即采取行动。该仪表盘可以帮助企业进行调整，例如在暴风雨来袭之前更改货物运输路线，或在重要机器发生故障之前进行维修。

2. 提高物流可见性

企业可使用来自公共和私人服务的实时数据馈送，获取地图、天气、交通模式（甚至是卫星馈送），并将这些数据与制造车间、施工场所或卡车、飞机和船舶上的传感器提供的实时数据结合使用。这使得企业能够及时了解运营情况，从而调整路线、设定客户期望、跟踪建筑项目的进度或主动订购设备的部件。

3. 更敏捷的决策过程

实时数据可让企业在趋势或异常发生时及时检测趋势或异常并立即响应，而不是分析已经发生过的事件。企业可以通过连接到物联网传感器以及公共数据馈送或天气卫星馈送，立即做出调整，例如拼车或物流公司可能会遇到的交通拥堵、恶劣天气等问题。如果没有实时分析，他们就只能够在很久以后才能够理解问题或做出响应。

4. 减少操作障碍

通过使用机器学习、物联网传感器和流分析，企业可以远程监视设备并预测机械故障，从而主动运行维护操作以避免制造流程中断。物流企业则可以监视运输情况，并在运输延迟时及时通知客户。

5. 改善广告活动绩效

实时分析为广告和营销活动带来了颠覆性的变革。例如，一个连接到分销商网站和社交媒体账户并监控网络流量的实时分析平台可以了解哪些广告平台效果更好，并据此指导支出。例如，一家名为 Tetris.co（现为 NeoDash）的公司统一了来自多个媒体来源的数据，因此前线分析师可以更快地了解趋势，并将投资转移到回报更好的渠道，而不是继续投资表现不佳的平台。

6. 改善客户体验

通过使用实时分析和为这些实时洞察提供自动响应，企业可以提供出色的客户体验。在技术行业中，实时分析可用于识别网络攻击，然后自动执行各种步骤来阻止这些攻击，从而惠及每个人。

杰出的 IT 服务提供商正在使用实时分析，不仅能够响应问题，还可以不断分析性能，以便他们可以为客户提供预防性维护，在客户知道威胁存在之前消除它。在金融服务领域中，实时分析可以帮助银行检测交易中可能存在的欺诈行为，然后自动向银行卡客户发出通知，甚至在必要时冻结账户。

7. 更容易适应市场波动

实时分析的其中一个优势是能够实现系统自动化，以便能够响应快速发生的事件。正如我们在过去几年中看到的全球供应链瘫痪的情况，有能力快速突破瓶颈的企业就可以顺利找到供应并保持业务持续运营。流数据分析平台可以连接行业网站、公共数据、卫星和企业自己的 ERP 系统，从而帮助企业更有效地实现可视化并适应市场波动。

8. 更快地检测工作流中的问题

从生产流水线到零售商店，分秒必争的企业正在将数据流与事件处理系统相集成，以便在员工或客户受影响之前发现工作流程中的问题。例如，如果监控客户站点复杂系统的传感器发送了表明可能出现故障的数据，系统就会 ping 代理。某些制造和发电系统不仅可以发送这些警报，还可以订购零件并派遣维护团队 — 而所有这些都是基于对机器传感器输出异常的实时感应。此类系统可能需要使用物联网数据、数据管理平台和机器学习算法来检测快速移动的数据流中的微小变化，甚至是分析长期运营数据，从而能够随着时间的推移而推荐流程改进方案。

9. 提高成本效益

通过实时数据分析，您可以实时监控供应商并自动执行某些采购决策，从而降低供应成本。通过结合使用流数据和人工智能，企业还可以实现常规业务流程的自动化，例如财务交易中的智能文档流或保险索赔可以在无需人工干预的情况下处理多个交易步骤。

10. 增强的测试功能

软件测试和 IT 管理为实时数据和自动响应提供了久经考验的用例。一个好的软件测试系统会使用实时分析来捕获和报告数据中的错误，发现 API 中的中断，甚至是识别用户界面的问题。实时分析还可以帮助维护冗长、乏味的测试脚本，自动执行验证练习，而不是依赖于基于电子表格的手动验证。

11. 开发更好的客户

企业建立客户档案，帮助他们提供能够与买家产生共鸣的优惠或内容选项。分析可帮助营销人员了解哪些潜在客户当前在线以及他们可能感兴趣的产品。人会不断变化，但个人资料却不会。除非这些个人资料可以连接到一个实时分析系统，该系统不仅可以根据搜索和购买情况更新个人资料，还可以根据社交媒体或网络活动等能够记录生活状态变化甚至是观点变化的信息来更新个人资料。输入的数据越多，所推荐的产品就越合适，销售量也就越多。

12. 跟踪竞争对手

通过机器学习，企业可以使用大数据来源（例如社交媒体馈送）构建实时分析。这可以帮助企业密切关注其行业动态。例如，企业可以通过社交帖子了解哪些竞争对手正在进行销售或促销活动，或者由于服务或促销失误而失去客户的信任。然后，企业可以在市场中采取行动。

利用 Oracle HeatWave MySQL，在一个平台上获得实时分析的所有优势

开发人员喜欢使用开源 MySQL 数据库。然而，迄今为止，当开发人员想要分析存储在 MySQL 中的数据时，他们还是不得不购买额外的数据库或分析软件，并费力地将所有事务处理数据（通过提取、转换和加载）迁移到分析环境中。如此一来，我们几乎可以确定数据已经过时。

现在，开发人员可以使用 Oracle HeatWave MySQL，在一个 MySQL 数据库服务中简单地进行事务处理和实时分析，并确保分析查询始终可以访问新的数据。他们可以在 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Oracle Cloud Infrastructure 上使用 HeatWave MySQL。

在使用 HeatWave MySQL 时，用户还可以访问其他内置的 HeatWave 功能：HeatWave AutoML 和 HeatWave GenAI 为用户提供集成和自动化的机器学习和生成式 AI 的优势，无需跨云技术服务进行 ETL。HeatWave Lakehouse 让用户可以构建应用，以各种文件格式（例如 CSV、Parquet、Avro、JSON）在对象存储中查询多达 5 PB 的数据，并从其他数据库导出数据，还可以将其与 MySQL 中的数据结合使用。

如果您希望在业务中使用实时分析，HeatWave MySQL 可助您告别 ETL 流程以及曾经阻碍您的多个数据库环境的成本、复杂性、延迟和安全风险。