和 等科技巨头为应用程序用户体验数据的方式设定了标准。用户希望数据能够集成到应用程序中，从而更轻松地找到相关内容、跟踪交付情况、提供无垃圾信息的互联网体验，并做出快速、明智的运营决策。到目前为止，实时分析的速度和规模在应用程序中一直难以实现。
实时分析需要定制技术以及大批数据和基础设施工程师来管理。随着实时分析的广泛采用，这种情况正在改变 流数据 以及降低运营成本并提高资源效率的云服务。
本文解释了实时分析，将其与批量分析进行了对比，并提供了跨行业的示例和优势。
什么是实时分析？
实时分析就是在数据产生后立即使 哥斯达黎加手机号码数据 用它来回答问题、做出预测、理解关系和实现流程自动化。 高德纳公司 将其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以便快速做出更好决策的学科。”实时分析的核心要求是访问新数据和快速查询，这本质上是延迟的两个度量：数据延迟和查询延迟。
数据延迟： 数据延迟是衡量从数据生成到数据可查询的时间。此过程中通常会存在时间滞后，而实时分析数据库旨在最大程度地减少这种滞后，以便快速反映数据变化。
低数据延迟可能很难实现，因为数据库必须能够写入传入数据，同时允许应用程序查询最新数据。这意味着拥有一个可以处理高写入率并针对实时数据处理进行优化的数据库，而不是批量分析作业，后者是传统上用于分析的数据处理方法。