过去的数据可以帮助我们在目前做出更好的决策

尽管我们在存储和收集数据方面没有问题，但真正的诀窍在于我们如何处理数据，企业中多达73％的数据未用于分析，这是有效捕获和处理数据的巨大机会。这就是为什么许多团队正在研究具有竞争力的产品以使数据更有用的原因。

特别关注捕获时序数据，这使我们能够表示和理解随时间的变化

时间序列数据可能与天气变化，机器性能变化甚至您自己体重的变化有关，但是与每天称一次体重并将这些独立状态存储在数据库中不同，时间序列数据要求您捕获出汗，生病，进餐或使用时，体重上下的每个微小波动，处理此类数据需要高性能的系统，该系统可以快速处理大量单个数据点，以将这些数据转变为决策辅助工具。由于以下原因，性能对于时序数据至关重要。

时间序列数据具有爆炸性

它是互联设备，物联网，自动驾驶汽车，金融服务甚至服务器场监控的核心，时间序列数据不是捕获单个数据点，而是捕获数万个数据点，但是它甚至不止于此-时序数据不仅会持续增长并且永不停止，而且还会爆发式增长，在短时间内产生大量读数，捕获有关风速的时间序列数据的气象站可能长时间记录为零，但是一旦刮风，您将每秒获得数千次测量，因为测量变化很大，它需要一个高性能的系统来有效地捕获和记录它，时间序列数据无处不在，现代技术人员可以看到，有效管理数据的工具有些专门。否则，对处理能力的爆炸性需求及其同时降低的可用性成为供需问题。

摩尔定律的尽头在眼前

当数据继续以指数方式传播时，处理器能力的提高将放缓，我们在处理和分析所有这些数据方面面临一个大问题，并且将更多的经过改进的CPU放在服务器机架上解决该问题不再可行。硬件方面缺乏性能改进，加上公司成本猛增，也无济于事。硬件被窃听，这就是为什么现在该关注方程式的另一端了：软件，解决方案是编写更精简的代码，以提高硬件效率，并从对软件进行如此有效的调整中获得性能提升。这种软件在功能上不太依赖于硬件，它为利用数据开辟了新的可能性，并且实时运行而没有任何滞后。

摩尔定律正接近其物理极限

因为它只能将如此多的晶体管装配到集成电路中-数据的大部分性能来自硬件，从而间接允许开发人员编写懒散的、,肿的代码。但是如今，优化硬件的空间越来越少。芯片制造商正在接近一个需要新的物理原理来改进当今现代处理器的时代。这意味着是时候专注于改进软件了。

它减少了您的云账单

无论您今天存储和处理了多少数据，明天您都只会拥有更多数据，如果要在相同的时间内处理不断增加的信息量，则需要更多的计算资源，随着需求的增加，计算资源将从一台服务器增加到两台或更多，但是您不仅为此会向云服务支付更多费用，而且还将向数据库提供商支付额外的软件许可费用，问题就变成了：您实际上从每台机器中获得了多少价值？如果一个人可以处理十亿个数据点，那么您知道每增加十亿个就需要一台新机器，但是如果通过使用高性能软件可以为每台新计算机获得1000亿个数据点，那么每台计算机的成本实际上就降低了，此外您终需要的数量更少。

时间序列数据的性能是关于帮助您尽可能有效地做出决策

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商业联合会数据分析专业委员会