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在本系列的第一篇博文中,北京大数据公司,我们广泛讨论了数据和见解的民主化。我们的第二个博客更深入地探讨了专门从机器学习中获得的见解,以及Google云如何将这些功能推广到数据领域的更多用户。在本系列的第三篇也是最后一篇博客中,大数据分析技术,我们将在实时决策的背景下研究数据访问、数据洞察和机器学习,以及我们如何帮助所有用户——业务和技术用户——获得实时见解。

了解实时数据分析

让我们先来看看实时数据分析(也称为流分析)以及对业务成功越来越重要的各种因素的结合。

首先,数据在本质上越来越具有实时性。IDC预测,到2025年,超过25%的数据将是实时的。我们预测,云发布,谷歌云基于实时数据做出的商业决策数量将更高。是什么推动了这种增长?有许多因素代表着数字化的总体趋势,不仅仅是商业,而是整个社会。这些因素包括但不限于数字设备、物联网制造和物流、数字商务、数字通信和数字媒体消费。利用这些活动产生的实时数据,公司有机会更好地分析其市场、竞争对手,更重要的是分析客户。

其次,客户对个性化的期望比以往任何时候都高;他们希望成为推荐、优惠、体验等方面的"一部分"。公司深知这一点,云服务器怎么样,并相互竞争,以提供最佳的用户和客户体验。像AB Tasty这样的Google云用户每天为数百万用户处理数十亿个实时事件,为他们的客户提供一种针对越来越小的用户群体优化的体验。

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