【.com速递】“实时”分析对您和您的公司意味着什么？多年来，业务用户一直在要求IT提供实时分析功能，但并不是每个用户都真正需要它，有些用户甚至不知道实时分析是什么意思。切换到实时分析的高成本真的有必要吗？虽然内存、存储和带宽的价格都在下降，但技术集成问题、流程问题和文化问题都需要考虑。更加混乱的是缺乏“实时”的标准化定义。“实时”可能意味着亚秒级或24小时以上的时间段，具体取决于您询问的对象。内存计算、Hadoop和Spark等技术创新都是为了满足对速度永无止境的需求而设计的。然而，许多持续存在的问题阻碍了公司像企业领导者希望的那样迅速行动。全球IT解决方案服务提供商NIITTechnologies的数字服务总监GrahamClark在接受采访时表示：“IT部门常常没有合适的平台来收集、管理和响应实时数据。”这意味着任何进行实时[动作]的尝试都是有缺陷的，甚至是危险的。此外，创建和使用实时分析平台需要一种需要渗透到整个企业的实时业务理念。”HPE企业软件部门大数据平台营销副总裁JeffJeffVeis在接受采访时表示，企业应该将用例作为所有项目的目标，而不是专注于实时分析。“毕竟，这在很大程度上取决于您需要多快的答案，以及如果他们可以等待这种洞察力，企业将付出多少代价。”越来越多的公司正在考虑不实施实时分析成本的选择。今天，响应时间被认为是一种竞争武器；一些观察家认为，由于物联网设备的激增，这种趋势将变得更加明显。然而，加快业务流程会带来风险，我们在考虑潜在收益时必须权衡风险。“人们可能会走极端，要求实时收集和使用所有可用数据，但并非所有数据都同等重要。有些数据很重要，有些数据不重要。如果您在数据管道中放入过多噪音或不相关的信息，这可能无济于事，并且可能会对公司中发生的事情产生错误的认识。“简而言之，不要低估做好实时分析所需的条件，因为很多事情都可能出错。以下是一些最常见的成功障碍。1.没有人知道实时的真正含义。供应商吹嘘实时分析软件有多好，没有所有IT难题和策略，业务主管也相信这一点。实时分析似乎很简单。购买和实施实时分析功能的人明智地理解用户了解实时-时间，因为他们的定义可能非常不同。NIIT的GrahamClark说：“实时意味着即时，但我们认为实时是尽快的。最重要的是，这是客户想要的那种实时性。一家金融服务贸易公司可能执着于微秒级和纳秒级的响应时间，而寻找廉价机票的客户可能有两个月的时间窗口。从客户需求入手，并据此制定计划。2.业务和IT分歧。集中式IT往往成为阻碍进步的瓶颈。同时，碎片化是由影子IT现象造成的，即业务部门可以自己采购一些软件，而不需要IT部门的劳动。决策。由此产生的问题可能很困难、代价高昂、耗时，并且需要解决很多问题。大数据分析平台制造商Datameer的市场战略和情报部门高级总监安德鲁布鲁斯特在接受采访时表示，“这是一个微妙的平衡问题，可能很难解决，”他说。业务需要自主权才能完成工作，而这种自主权有利于IT，因为积压的工作减少了。“但IT必须参与其中，能够理解和监控业务在做什么，并确认数据和分析的有效性。公司经常发现自己失去了这种平衡，要么是因为业务可以自由这样做，要么是因为IT部门已成为进步的主要瓶颈。3.数据治理是事后才想到的。在没有适当的治理控制的情况下移动数据会使您的业务面临不必要的风险。影子IT通常是罪魁祸首。***“与任何数据治理策略一样，数据在进入整体BI实践之前必须经过测试和验证，”技术官UlrikPedersen在接受采访时说。“就实时数据而言，这很难做到，因为没有时间在数据进入之前清理数据。发送给用户。这就是为什么编写可以处理许多数据问题（例如缺失值、缺失记录和其他数据输入错误）的查询至关重要，以及为什么编写足够智能以处理异常的计算至关重要。4.没有跟上洞察力的快速行动。您认为需要实时数据。但是您的企业需要多长时间才能根据所提供的见解采取行动？当然，一些实时系统包括自动决策机制。但在决策支持方面，人类在实时信息的背景下处理实时信息的能力表明，真正的实时功能并不是那么实用。“在我看来，这和‘皇帝的新装’很像，大部分时间似乎是在了解情况，而不是去回应实际的请求。事实上，我发现越是了解实时分析和预测方法的人越多。”，例如线性回归和其他机器学习算法，他们越意识到实时分析可能??不是他们用例的最佳模型。5.技术和文化并不齐头并进。技术创新的步伐始终落后于企业文化。现有的基础架构和快速移动的需求有时是不一致的，要么减慢数据流动，要么产生将来会出现的棘手问题“IT部门在传统数据仓库和商业智能系统上投入了大量资金，这些系统不t并不总是支持实时用例。另一个原因是用于交付这些功能的流程。企业更关注敏捷性，可能以可扩展性和其他企业级考虑为代价。6.价值主张转变。移动和物联网需要更快的响应时间，具体取决于业务场景。例如，物联网分析涉及边缘的自动化决策，以降低成本并缩短响应时间。内存计算平台供应商ScaleOutSoftware“要获得实时分析的价值，需要IT和业务购买者重新考虑如何将分析集成到关键任务系统中，”该公司的首席执行官兼创始人WilliamBain在一份报告中说。面试。这项技术不再局限于数据仓库，作为一个单独的实体进行管理，现在可以直接集成到关键任务系统中，例如生产线、物联网遥测路径和电子商务网站。7、目光短浅的策略。实时分析只是另一个IT项目，还是一项重要的企业能力？从长远来看，将其视为另一个需要解决的项目可能是有害的。不要一开始就搞大项目，要两三年才能落实。需求在不断变化。NIITTechnologies的GrahamClarke表示：“运行实时分析驱动的业务模型以提供实时预测和实时场景是一种全新的思维方式。”而我们的经验表明，成功的实时分析是一个初始项目，需要一套长期的、永远优化的流程来跟上。”8.高层管理团队不理解。高层管理团队的任务是了解解决了哪些具体问题，正在获得哪些具体商机，以及这些项目的可量化结果。不幸的是，高层管理人员通常对启用实时分析所需的内容抱有不切实际的期望。LatentViewAnalytics的RameshHariharan说在接受采访时：“高层管理团队应该明白，实时分析不是一蹴而就的，而是建立在整个企业投资于良好的数据基础设施之上的。实时分析建立在实时数据之上。基于收集和数据移动（相当于ETL）。拥有手头的技术通常不是障碍。查看和使用技术的方式才是真正的障碍。”9.技术复杂性增加了响应时间。提供实时信息面临许多障碍。内存技术供应商正在解决响应时间问题。改进的API有助于解决集成问题。Hadoop和云正在解决容量问题。这些是实时分析用例的最佳选择吗？惠普企业的JeffWeiss说：“业务用户对实时分析的唯一不切实际的期望是实时分析的规模和开放功能-时间系统。”。由于实时分析必须以精确的时间间隔执行，因此向系统中引入新的数据源、更多数据或新的分析工具可能会扰乱这种时间安排。公司不希望实时分析具有绝对的规模，他们也不能指望它能支撑最大的用户数或最大的数据量。”10.价值不被理解。任何与某种ROI（成本/收益分析）和指标无关的技术项目都注定要失败。在实时分析方面，IT倾向于关注成本，而业务倾向于关注机会。经常被忽视的是机会成本，即不采取行动的成本。Datameer的安德鲁·布鲁斯特(AndrewBrewster)说：“高层管理人员应该了解，如果等待更长的时间来响应业务现象，他们会损失多少。分析情景，看看早期的行动是否会对底线产生重大的积极影响。如果反应过快存在风险，也应考虑到这些风险。这有助于设定期望和需求，并对项目预算和超支准备金有一个现实的理解。11.高层管理人员错失良机。实时分析有助于带来新的商业模式。公司和整个行业正在被创新者所颠覆，他们正在使用包括实时分析在内的功能来改变传统行业的规则。企业“许多高层管理人员错过了Uber革命，这就是为什么他们没有办法从概念上思考实时设计支持要求，”商业智能软件公司InformationBuilders的CIORadoKotorov说。他们想考虑什么样的实时决策可以带来更多业务。”12、明明是及时的，但必须是实时的。在筛选实时系统请求时，IT部门要考虑业务部门和客户的实际时间需求、实施成本、投资回报等。如果真正-时间显然很重要，例如，它可能会瞬间失去数百万美元或生命，那么决定是显而易见的。在不太重要的情况下，实时与否可能值得商榷。“决定转为真实的关键-时间分析完全取决于使用的业务场合。“例如，如果一家公司想要一个开放系统，其中的项目可以提供不太精确的服务水平，”不同的“即时”分析系统可能比实时分析系统更灵活、成本更低。》【翻译稿件，合作网站转载请注明原译者及出处为.com】
