為什么你的分析報告沒有被領導賞識

現代應用程序從多個源數控流事件攝取大量實時數據。這些應用程序背后的企業希望利用這些數據造福自身和它的客戶，提供更愉快的用戶體驗、更具個性化的交互服務。

常見的流媒體分析數據來源,如傳感器數據、社會提要,計費系統,在線游戲,數字廣告平臺,連接設備。然而,創造真正的商業價值,你必須通過一個業務組件與應用程序集成流分析結果。組織必須快速采取行動獲得的他們見解,否則他們會錯過商機。高速數據的流數據分析需要選擇有影響力架構,以滿足技術和公司目標。

換句話說，分析創建洞察力,但思考”這很有趣!“的結果并沒有改善業務流程。你必須采取行動，使用數據收集與分析獲取幫助。競爭的激烈和威脅來自現有和非傳統商業模式。是不是每個人都對組織使用數據簡單的報告或匯總? 流分析結合交易是一個重要的能力。 

整合流分析和交易提供一系列顯著的好處。例如,應用程序集成到一個數據攝取管道可以支持流分析中用戶的交互使用。 這可以使更多的交互式應用程序,提高生命周期價值,提高轉化率,優化資源消耗,減少浪費。當開發人員設計把流分析和交易整合到軟件結構時，可以利用用較少的，更強大的組件。最后,在流分析的建設構造時，可以為我們帶來具有充分特色，強大的應用程序，比建立自己的替代品市場更快。 

數據流分析的宏觀趨勢 

采用這種技術的趨勢是從批處理轉向流分析，日益普及公共和私有的云計算和產生數據周邊設備如服飾的增值。 

這些動作中的每一個動作都已經進行了一段時間，但現在他們走到了一起，例子包括所有基于快速數據流基礎上的個性化、實時計費、實時監控。然而,很少有共識認為有必要構建這些應用程序和技術支持。

首先,我們要清楚我們談論什么?？焖俚臄祿菍崟r數據，要從移動、社交網絡、傳感器、設備、互動、觀察,和大規模的軟件即服務(SaaS)平臺提取。 

技術支持快速數據流分析是建立在對現場數據進行實時分析的結果上，用于通知actions—e.g分析結果，一個事務運行作為一個持續的過程。 雖然這不是一個業務或技術必要性，每個使用情況下,這是一個規則的改變。在軟件需求中，可以建議一個快速的數據解決方案。 

通過高性能的數據管理系統的技術可行性

提供廉價的云存儲和計算資源

提供用戶需求更好、更快、準確的信息

標準的生產流程控制,更傾向于自動化的，連續的, ,而不是大的批處理 

體系結構的選擇 

這些趨勢分析創建了新的業務需求和機會,同時也意味著技術人員需要的專業工具來完成工作。選擇適當的架構，確保應用程序可以支持流媒體直播數據流分析和交易。

聯機分析處理(OLAP)系統專注于存儲和報告。 他們可以提供實時攝取和快速報告。然而,這些應用程序通常不支持事務,更將報告和流媒體分析的結果立即返回到應用程序中。如果事務是必需的,他們會卸到其他數據庫系統。

流媒體系統,其中可能包括連續事件處理(CEP)系統,關注連續報道。大量的流媒體產品分布式并行查詢引擎依賴于一個統一的編程框架,可以處理存儲數據(使用批處理)和流數據(使用流處理)。 然而,數據持久性卸到其他數據庫系統,增加了復雜性和成本。 

操作數據庫系統專注于應用程序交互。這些在線事務處理(OLTP)產品提供存儲和查詢語義經典的面向請求-響應的應用程序,需要創建、讀取、更新和刪除記錄。 然而,分析后卸到其他數據庫系統,這些系統不能自動適應進行分析。 

集成解決方案結合這些框架的優點，是最好的選擇:他們提供的數據長期存儲和分析,使流分析定制,并提供千上萬的用戶所需的低延遲應用程序。 

VoltDB,例如,提供了一個熟悉的關系數據模型，支持交互式應用程序,實時數據流分析操作的應用程序需要管理狀態和執行每個事件的事務。VoltDB是Forrester所說的一個例子，translytical數據庫Gartner混合事務/分析處理系統(HTAP)的解決方案。它支持需要更新,讀取,和寫入數據的應用程序，而不是簡單地記錄收集的批次報告。流分析和交易的,它不需要復雜的依賴于其他系統,如Apache ZKSC堆?；蜉o助數據庫。 

本質上：在快速數據應用中, 沒有分析行動的幾乎沒有價值。 如果你正在構建應用程序,請確保分析使業務系統能夠通過使用收集的數據來傳遞最大價值,而不僅僅是將其填充在日志文件或其它數據庫。