如何用實時數據分析輔助企業智能決策，這個高效的解決方案了解下？
2022-12-08 15:08:57
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隨著產業互聯網的發展，企業數字化能力的邊界也在不斷拓展，除了對海量數據的獲取、處理及應用需求以外，更快地獲取實時數據也開始成為大數據時代各行各業的共同目標。
在企業的業務經營中，實時數據是營銷、運維、決策的重要支撐，在市場環境快速變化的數字時代，行業內對實時數據的采集已經提升到了秒級的要求，實時數據的處理能力也逐漸上升為驅動業務發展的首要因素之一。
01、什么是實時數據？
一般來說，實時數據是指對數據的傳輸、處理或最后交付發生在數據剛產生的短暫瞬間，如實時同步，實時消息處理等，用來衡量實時的指標是數據從產生端到消費端的傳輸時延。
另外一種實時數據，是指對查詢或者計算是否能夠快速進行響應，更多針對于數據庫的內建分析或者查詢引擎，其衡量指標是響應時間。
02、為什么需要實時數據？
企業在經營過程中所產生的海量實時數據，直接反映著產品質量、經營狀況和企業管理的效率，并且在很大程度上影響了企業數字化轉型建設的順利開展。很多業務場景也都需要實時數據的支撐：
? 設備數據的實時監控以及健康狀態的預警
設備在運行過程中產生出大量的監控數據，可以幫助業務人員了解設備的健康狀況，避免因為一臺服務器宕機，而造成業務鏈條的雪崩效應，有效規避損失。
? 電商行業訂單查詢
電商行業需要對訂單數量進行統計分析，實時展示庫存、訂單等情況，需要保證數據的最小延遲，從而避免庫存積壓或庫存不足造成的用戶流失。
? 道路車輛實時信息展示
對交通數據進行分析，實時展現交通熱點路段、信號燈市場控制、指導行車線路等信息，可以達到減輕熱點路段壓力、縮減平均行車時間的效果。
? 各火車站車輛及車票實時信息顯示
對火車站車輛及車票數據進行采集，實時展現當前車輛是否到站、發車、檢票以及車票售賣等情況，避免因顯示延遲導致乘客錯過車輛、重復出票等情況。
03、實時數據為何難以采集？
當前，越來越多的企業已經意識到實時數據的分析價值，但是在落地應用的過程中，無論在技術還是業務層面都面臨諸多挑戰。
如何以較低的成本建立起真正貼合業務場景的數據采集平臺，通過高效、實時的數據反饋，輔助企業的智能決策，仍然是制約企業數字化轉型之路的桎梏。
04、Tempo DF，智能實時數據采集方案
TempoDF針對企業用戶在實時數據采集分析上的難點痛點，有效降低實時數據開發難度，幫助企業快速提高實時數據采集開發效率，節省開發成本。
?亮點一：豐富的數據源支持
支持如OPC-UA、OPC-DA、MQTT、ModBus、Coap、TCP等標準協議數據實時采集；滿足企業多種工業設備實時數據采集需求，并支持離線同步與實時同步。
?亮點二：向導式數據開發
提供自助式、沉浸式實時開發模式，支持使用已有的豐富組件快速構建聚合、降采、數據清洗融合等流程，也支持自定義插件開發和高效復用。
?亮點三：高性能計算引擎
高性能計算引擎讓TB、PB級別的海量數據也可以快速、實時地輕松處理。
?亮點四：完備部署監控能力
擁有統一的任務部署運維機制，支持展示多維度監控結果。提供豐富的指標監控，提供全面的運行和發布記錄，一站式解決運維問題。
另外，TempoDF還能根據業務監測預警需求，對實時業務數據進行處理和窗口聚合、降采樣，利用歷史數據結合業務規則、AI模型完成計算，并將結果實時輸出，實現用戶對業務的監測和快速響應。
作為支撐數據分析的強大數據底座，Tempo DF能夠以簡單易用的方式，為企業提供低成本、高效率的智能實時數據采集方案，通過對海量數據的實時采集，充分挖掘數據的價值，并將結果實時回傳給企業，輔助企業做出及時、明智和可行的決策，有效實現全鏈路數據開發，更快進行數字化升級。
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