有一种趋势，BI会更加注重实时性能，而Web模式下的实时性能更能支持实时的业务决策。本文可以帮助您了解实时BI分析的相关知识，以及如何将实时数据可视化，从而更好地进行管理和决策。a1db1ab139b7496ea0482e345644b0fe1、实时BI的概念实时BI，即实时商务智能，是指商务智能系统中数据的实时动态刷新。此引用来自SOA（面向服务的体系结构）和构成SOA的开放和标准技术。据了解，Teradata还大力投资于多项实时分析和激活数据仓库战略，使公司具有竞争力。2.应用场景以一家快速成长的消费品公司为例。业务代表每天都需要通过手机上传客户数据、销售数据和竞争对手的产品数据。过去，业务系统和分析系统是分开的。每年12点后，分析系统提取业务系统的数据，并做出相应的分析报告。有的时候，根据前一天的数据，生成一份分析报告其实需要半个小时甚至更长的时间，而现在使用实时BI分析系统，速度快了几十倍甚至上百倍，而且只需要几秒钟来生成报告铃。销售代表的时间很宝贵。每天来访的客户很多，每个客户都需要时间。使用实时BI分析系统后，他们可以花更多的时间去挖掘和开发用户。更重要的是，对于快消品企业来说，可以第一时间看到一线的销售情况和竞争对手的状态，做出实时决策，可以大大提高企业的竞争力。3.实时BI分析的步骤实时BI分析有四个主要步骤。1.捕获数据流。实时BI可以捕获实时数据流并将它们存储在数据库中。2.数据流处理。数据流可以通过多种方式进行处理，例如拆分、合并、计算以及与外部数据源结合。处理后，可视化组件可以读取数据。3.数据可视化组件读取处理后的数据。处理后的数据以JSON或XML等结构化格式存储在数据库中，并由可视化组件读取。JSON/XML文件中处理数据的刷新率称为更新间隔。4.可视化组件更新实时仪表板。可视化组件在图表界面上从结构化数据文件(JSON/XML)绘制图表、仪表或其他可视化效果。处理数据在客户端显示的频率称为刷新间隔。在某些应用程序中，例如带有图表渲染的股票交易应用程序，预置了基于数据流的触发器。随着更高级的数据库和实时功能成为现实，这些操作也在不断发展，在当今的大数据应用程序中创建实时BI分析的生态系统。
