实时分析解释

实时分析是一套数据处理的技巧，旨在数据一旦可用就进行处理。主要目标是提供快速且可操作的分析。

公司必须从各种来源获取实时洞察，这些来源以极快的速度产生大量数据。实时分析的最大挑战之一是将来自不同来源的数据结合起来并及时进行分析。

实时分析实例

实时分析的实例包括

• 根据客户的实时行为分析，提供符合他们需求和偏好的优惠或信息。
• 应用程序监控以防止停机并提高性能。
• 实时阻止欺诈交易。
• 自动与客户进行对话的聊天机器人。

实时分析是如何工作的？

为了更好地理解实时分析这个术语，让我们将其分解为其组成部分

• 实时：数据被快速且持续地收集和处理。
• 分析：通过应用一系列算法到数据中，提取可操作的洞察。

我们现在可以看到，实时分析是一个过程，而不仅仅是一种技术。要“使实时分析工作”，所有组件都应在实时运行。

实时分析过程：收集数据、合并来源、分析以提取可操作洞察

收集有用的数据

实时分析只有在您收集可用时的有用数据时才能工作。您需要了解对您的业务重要的数据是什么以及如何收集它。这是过程中的第一步。例如，您可能正在经营一家制造公司。您需要知道机器是否出现故障的迹象或是否完美运行。为了做到这一点，您需要从机器传感器收集数据并实时监控。

提供实时数据摄取的集成数据平台可以让你在数据可用时收集有用的数据。Apache Kafka 是一种成熟的解决方案，用于实现通过事件流进行实时数据传输。借助 MongoDB Kafka 连接器，您可以从 Kafka 主题中消费数据并将其写入到 MongoDB Atlas 集群。

多源数据整合

在实践中，我们通常从多个来源收集数据。在我们的机器监控示例中，我们可能有一个收集机器温度数据的传感器，一个收集机器压力数据的传感器，以及一个收集机器湿度数据的传感器。为了进行完整分析，我们需要整合所有这些来源的数据。实时分析过程的第二部分是多源数据的整合。

在许多情况下，这会导致使用缓慢的 ETL（提取、转换和加载）过程或自定义构建的管道来整合数据。这些解决方案成本高昂，难以维护，并导致实时分析过程延迟。此外，添加新的数据源可能会令人沮丧且难以管理。MongoDB 允许您在原地运行聚合查询。借助 MongoDB 聚合框架，您可以在实时生成预聚合报告的同时执行复杂的分析。

实时分析的另一个重要注意事项是，为了创建更完整的分析，您需要将事务性（当前）数据与分析性（近期和历史）数据结合起来。正如我们之前提到的，数据以快速和大量的速度生成。一个合理的方法是从事务性数据中提取见解，然后将其移动到更便宜的存储。然而，从这些廉价存储中查询数据较慢且有些受限。这可能是实时分析的障碍。

我们如何将事务性数据和历史数据结合起来创建更完整的分析，同时保持成本较低？这就是类似 MongoDB Atlas 在线归档 的解决方案的用武之地。借助在线归档，您可以自动归档旧数据，同时也能够实时查询它。

整合当前和历史数据导致更完整的实时分析

分析以提取见解

过程的第三步和最后一步是从数据中提取可操作的见解。这是实时分析过程真正开始有意义的地方。但为了分析数据，您需要拥有正确的工具。能够以易于理解和解释的方式查询数据是成功的关键。不同的工具以不同的方式解决这个问题。例如，MongoDB 查询 API 允许您在操作数据库内原地分析数据。要了解更多关于 MongoDB 如何让您在无需进行大量 ETL 过程和数据复制的情况下实时分析数据的信息，请查看专门的 博客文章。

实时分析用例

企业越来越多地寻找改进其流程和提高生产力的方法。实时分析是实现这一目标的好方法。我们可以将实时分析用例分为以下类别

• 个性化与体验
• 欺诈与错误预防
• 流程优化
• 预防性维护

让我们更深入地了解这些类别中的每一个。

个性化与体验

分析用户行为以提供个性化体验是实时分析的关键用例。例如，一位客户可能对最近购买的产品感兴趣。如果您能为这位客户提供个性化体验，那么他们再次光临您店铺的可能性就会增加。

预测分析的常见例子是所谓的“下一个最佳报价”分析。这是一种使用实时分析根据用户的行为和历史交互提供兼容报价的技术。一个非常简单的例子是根据客户查看的产品向在线商店的客户展示相关产品。这种分析应该实时进行，因为客户正在积极浏览网站。一个更完整的例子是“个性化购物体验”。这是一种使用实时分析根据用户的行为和历史交互提供个性化报价的技术。您可能已经注意到，这是一种通过将交易数据（当前浏览会话）与历史数据（之前购买的产品）结合在一起进行的实时分析。

欺诈与错误预防

检测欺诈行为是实时分析的关键用例。例如，可疑的信用卡交易可以实时检测并阻止。传统的分析系统可以用来检测欺诈，但它们太慢——处理数据和进行分析可能需要数小时。实时分析可以用来实时检测欺诈。

同样的机制，也称为异常检测，可以用来预防或检测文书错误。例如，一个卖家可能正在更新在线商店一系列产品的价格。这很容易导致文书错误和价格不准确。自动异常检测可以挽救！如果检测到异常，卖家可以被通知，并可以修正价格。

流程优化

优化现有流程一直是数字化转型的一个目标。但是，数字化一个业务流程并不一定能改进它。数字化允许您收集数据并分析它以提供可操作的见解。但是，您如何优化一个正在运行的流程呢？好吧，您可以在实时分析它，然后应用必要的调整。当然，该流程应允许实时调整。

生产计划是一个可以实时优化的流程的例子。通过将生产计划流程与实时分析连接起来，您可以自动调整生产计划以满足客户的需求。实时跟踪需求将使您能够创建一个更灵活的供应链。

流程优化的另一个方面是自动化重复的人工任务。例如，一个呼叫中心代理人经常反复回答同样的问题。聊天机器人可以用来自动化与客户的大量对话。客户与代理人和聊天机器人的对话可以实时分析，以提高聊天机器人的效率和准确性。

预防性维护

预防性维护是一种减少各种行业停机时间和维护成本的方法。例如，一家制造公司可能正在运行一个显示故障迹象的机器。如果您能检测到这种故障，您就可以立即修复它。这是实时分析的关键用例。

另一个用例是应用监控。您可以收集并分析系统日志以实时检测错误。这通常允许您在问题导致停机之前解决它。例如，您可能注意到一个Web应用程序的性能下降。您可以在网站关闭之前解决问题并部署新版本。

结论

实时分析对于成功的企业至关重要。简单来说，实时分析是一个需要您能够收集数据并在数据可用时进行分析的过程。从数据中快速、准确地提取见解的重要性在各个行业中无处不在，并且可以通过使用合适的工具来实现。

尽管有许多工具承诺帮助您进行数据分析，但选择一个集成数据平台是最好的选择。使用MongoDB，您可以直接在操作数据库中运行强大的分析查询。无需ETL流程或昂贵的定制管道。无需额外的数据存储成本。MongoDB的实时分析能力被多个不同行业的企业所利用。如果您想了解如何以及为什么，请查看专门的博客文章。