流分析
回到术语表流分析是如何工作的?
流分析，也称为事件流处理，是通过使用连续查询(称为事件流)对大量当前和“动态”数据池进行分析。这些流是由特定事件触发的，这些事件是一个或一组行动的直接结果，如金融交易、设备故障、社交帖子或网站点击或其他一些可衡量的活动。数据可以来源于物联网(IoT)、交易、云应用、网络交互、移动设备和机器传感器。通过使用流分析平台，组织可以从动态数据中提取业务价值，就像bob体育客户端下载传统分析工具允许他们处理静态数据一样。实时流分析通过发现机会和风险来帮助一系列行业。
流分析的优势
- 数据可视化。密切关注最重要的公司信息可以帮助组织每天管理其关键绩效指标(kpi)。流数据可以实时监控，让公司知道每一个时刻都在发生什么
- 商业见解。如果发生不寻常的业务事件，它将首先显示在相关的仪表板中。它可以用于网络安全，自动检测和响应威胁本身。这是一个异常行为应该立即进行调查的领域。
- 增加竞争力．希望获得竞争优势的企业可以使用流数据更快地识别趋势并设定基准。通过这种方式，他们可以超过仍在使用缓慢的批处理分析过程的竞争对手。
- 减少可预防的损失。在流分析的帮助下，我们可以防止或至少减少安全漏洞、制造问题、客户流失、股票交易所崩溃和社交媒体危机等事件的损害。
- 日常业务操作分析．流分析为组织提供了一个机会，从涌入的实时数据中摄取并获得即时洞察。
- 此时此刻，你的商店里有多少顾客，他们最有可能购买什么?
- 在我们的车队中，哪些车辆使用最多的燃料，为什么?
- 你们工厂是否有机器在接下来的5个工作日内可能会发生故障，需要什么备件来维持它的运转?
- 寻找错过的机会。大数据的流媒体和分析可以帮助公司发现隐藏的模式、相关性和其他见解。公司几乎可以立即从中得到答案，能够追加销售，并根据所呈现的信息交叉销售客户。
- 创造新的机会。流数据技术的存在带来了降低成本、解决问题和增加销售的可预测性。它带来了新的商业模式、产品创新和收入流的发明。
使用Azure Databricks进行流分析
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