大数据分析就像测量湖中的水？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-20
这些新工具带来的挑战是它们成为组织内IT支出的新来源
这些工具通过专门的硬件和人员来发展自己的生活，得出的答案往往是某个时间点的答案，随着时间的流逝，答案变得越来越不准确，让我们回到比喻中，为了使操作更简单，我们假设没有降水直接落在湖上，并且没有蒸发从湖中散发出来，因为这些现实情况并未映射到IT范式，现在我们假设您已经构建了一台大型水计数机（就像您的公司构建了Hadoop集群一样），您通过大型水计数机喂入湖中的所有水，它会告诉您该时间点内湖中水的盎司数。
问题在于音量不断变化
溪流，小溪和河流流入湖中，甚至一到两处流出，在机器为您提供答案后的第二分钟，您的答案将不再是100％正确的，计数时间越长，答案将越不准确，了解如何使您的信息有价值，我们知道答案的值会随着时间而衰减，作为实时数据处理公司，我们知道信息的真正价值是及时将信息提供给正确的人，以便该人做出反应，如果我们在流入和流出该湖的每条小溪，溪流或河流中安装小型水计数机，则可以测量流入或流出该湖的所有水量，在任何时候，我们都可以将流信息与大型水机产生的静态信息结合起来，因此无论何时进行大计数，都可以为我们提供准确的湖泊测量，我们的计数永远是准确的，流入和流出湖泊的所有流水的组合。
这将使我们能够重新利用大型水计数机来分析不同的湖泊
同样在企业界我们可以重新调整我们的大数据工具（如Hadoop集群）的用途，以解决新问题，而不必一次解决一个问题，这将是一个很好的问题，但是如果企业需要知道这是365天的滚动窗口，那么这是对Hadoop群集资源的低效浪费，一种更有效的解决方案是让Hadoop解决一次该问题，然后让更小，更高效的引擎针对这种情况监视销售点数据，通过将POS流数据添加到Hadoop预先计算的答案中，您将始终拥有正确的问题答案，而不会浪费宝贵的资源，与我们的湖泊示例不同，较小的引擎不是较小的Hadoop集群，相反我们使用的是经过复杂事件处理扩展的企业服务总线，有时又称为事件服务总线，该事件服务总线可以轻松编程，以监视公司中的所有数据流，以查找与Hadoop集群计算出的过滤器相同的过滤器，当发现相同情况时，它可以轻松地将新的流式答案与Hadoop中现有的静态答案相结合。
该体系结构以程度地利用IT资源的方式
为大数据问题提供了更为灵活的解决方案，可以很容易地重新部署大数据工具，以解决公司内部基础结构所导致的结果不断维护带来的许多问题，大数据需要快速数据，企业淹没在大数据中，数据描述了他们的客户和合作伙伴，市场以及从天气到社会情感的所有其他方面，从理论上讲，他们应该能够利用这些信息来获得极大的优势：个性化营销活动，开发360度的客户视图，改善运营，改善客户体验等等，但是大数据的问题在于知道什么是有价值的，或者如果您确切地知道想要什么，那么在需要它时如何找到它？
与企业服务总线和内存中解决方案以比点对点集成和关系数据库更快的速度交付数据的方式相同
快速数据经过过滤并在新信息到达后尽快传递到正确的位置，解决了（慢速）大数据问题，不断变化的技术重写了营销方式，传统的营销方式向公司提供历史信息，即客户过去所做的一切，所说的，喜欢的或购买的事情，从历史上看，CMO使用商业智能/报告工具来设置广告系列并运行广告以适应静态和可预测的营销方式，近添加了营销自动化软件，以缩短周期并提高活动速度和效率，但是通过仅将自动化软件应用于静态广告系列，就无法从客户的360度视角中了解即时客户的需求，欲望和愿望。
您需要比以往更快
营销人员再也受不了这种限制了，他们需要持续不断且准确的事件流，以实时，完整，动态地讲述与客户以及企业内部和外部发生的事件的动态，实时信息，而不是大量的静态数据，提高了CMO的决策能力，营销自动化软件需要使用营销优化技术将ERP，CRM，移动和网络渠道以及丰富的客户数据源连接起来，当这些系统组合在一起时，可以根据历史和实时的有意义的上下文信息来安排它们以提供相关的报价和其他形式的交互，正确交付的正确信息只有在重要的时候才能够准确地到达客户手中，才有效。到达那里有时需要接近实时的速度，如果客户在获得移动优惠之前已经离开商店并到达家中，那就太迟了，如果他们顺利进入结帐行，可能会感到尴尬和沮丧，可在正确的时间，每次发送影响客户关系的事件。
使用集成分析和实时事件处理功能
这些工具通过专门的硬件和人员来发展自己的生活，得出的答案往往是某个时间点的答案，随着时间的流逝，答案变得越来越不准确，让我们回到比喻中，为了使操作更简单，我们假设没有降水直接落在湖上，并且没有蒸发从湖中散发出来，因为这些现实情况并未映射到IT范式，现在我们假设您已经构建了一台大型水计数机（就像您的公司构建了Hadoop集群一样），您通过大型水计数机喂入湖中的所有水，它会告诉您该时间点内湖中水的盎司数。
问题在于音量不断变化
溪流，小溪和河流流入湖中，甚至一到两处流出，在机器为您提供答案后的第二分钟，您的答案将不再是100％正确的，计数时间越长，答案将越不准确，了解如何使您的信息有价值，我们知道答案的值会随着时间而衰减，作为实时数据处理公司，我们知道信息的真正价值是及时将信息提供给正确的人，以便该人做出反应，如果我们在流入和流出该湖的每条小溪，溪流或河流中安装小型水计数机，则可以测量流入或流出该湖的所有水量，在任何时候，我们都可以将流信息与大型水机产生的静态信息结合起来，因此无论何时进行大计数，都可以为我们提供准确的湖泊测量，我们的计数永远是准确的，流入和流出湖泊的所有流水的组合。
这将使我们能够重新利用大型水计数机来分析不同的湖泊
同样在企业界我们可以重新调整我们的大数据工具（如Hadoop集群）的用途，以解决新问题，而不必一次解决一个问题，这将是一个很好的问题，但是如果企业需要知道这是365天的滚动窗口，那么这是对Hadoop群集资源的低效浪费，一种更有效的解决方案是让Hadoop解决一次该问题，然后让更小，更高效的引擎针对这种情况监视销售点数据，通过将POS流数据添加到Hadoop预先计算的答案中，您将始终拥有正确的问题答案，而不会浪费宝贵的资源，与我们的湖泊示例不同，较小的引擎不是较小的Hadoop集群，相反我们使用的是经过复杂事件处理扩展的企业服务总线，有时又称为事件服务总线，该事件服务总线可以轻松编程，以监视公司中的所有数据流，以查找与Hadoop集群计算出的过滤器相同的过滤器，当发现相同情况时，它可以轻松地将新的流式答案与Hadoop中现有的静态答案相结合。
该体系结构以程度地利用IT资源的方式
为大数据问题提供了更为灵活的解决方案，可以很容易地重新部署大数据工具，以解决公司内部基础结构所导致的结果不断维护带来的许多问题，大数据需要快速数据，企业淹没在大数据中，数据描述了他们的客户和合作伙伴，市场以及从天气到社会情感的所有其他方面，从理论上讲，他们应该能够利用这些信息来获得极大的优势：个性化营销活动，开发360度的客户视图，改善运营，改善客户体验等等，但是大数据的问题在于知道什么是有价值的，或者如果您确切地知道想要什么，那么在需要它时如何找到它？
与企业服务总线和内存中解决方案以比点对点集成和关系数据库更快的速度交付数据的方式相同
快速数据经过过滤并在新信息到达后尽快传递到正确的位置，解决了（慢速）大数据问题，不断变化的技术重写了营销方式，传统的营销方式向公司提供历史信息，即客户过去所做的一切，所说的，喜欢的或购买的事情，从历史上看，CMO使用商业智能/报告工具来设置广告系列并运行广告以适应静态和可预测的营销方式，近添加了营销自动化软件，以缩短周期并提高活动速度和效率，但是通过仅将自动化软件应用于静态广告系列，就无法从客户的360度视角中了解即时客户的需求，欲望和愿望。
您需要比以往更快
营销人员再也受不了这种限制了，他们需要持续不断且准确的事件流，以实时，完整，动态地讲述与客户以及企业内部和外部发生的事件的动态，实时信息，而不是大量的静态数据，提高了CMO的决策能力，营销自动化软件需要使用营销优化技术将ERP，CRM，移动和网络渠道以及丰富的客户数据源连接起来，当这些系统组合在一起时，可以根据历史和实时的有意义的上下文信息来安排它们以提供相关的报价和其他形式的交互，正确交付的正确信息只有在重要的时候才能够准确地到达客户手中，才有效。到达那里有时需要接近实时的速度，如果客户在获得移动优惠之前已经离开商店并到达家中，那就太迟了，如果他们顺利进入结帐行，可能会感到尴尬和沮丧，可在正确的时间，每次发送影响客户关系的事件。
使用集成分析和实时事件处理功能
可以提供快速的数据，以进行更明智的决策和执行（实际上是几毫秒），而不会错过目标，目标，要约或销售。
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