在现代数据收集领域，流式分析就是它听起来的样子：一种不断移动的数据流，称为事件流。这些流包括由于任何时刻的操作而发生的事件，例如web点击、事务或欺诈活动。流分析提供了持续监视这些操作事件的能力，并在生成这些事件流时自动执行操作。当流式分析运行良好时，您可以对您的数据提出问题，并得到有助于您做出更好决策的答案：您的客户在任何特定时刻在线购买什么？他们看到了什么错误消息，多久看到一次？为了得到正确的流媒体分析，它有助于思考你想从中得到什么。想想你想把时间和资源集中在哪里，哪些数据可以为你提供最相关的见解。

你为什么要考虑流式分析？

根据IDC的数据，到2025年，全球数据圈中超过四分之一的数据将是实时的。是什么推动了增长？那么，你的生活或业务的哪些方面今天没有创造一个数字轨迹？有很多力量在创造所有这些实时数据：数字和连接设备和连接设备创新，如工业传感器、智能手机、可穿戴设备和汽车导航；在线交互，如购买历史记录、点击流、广告、库存和分类账；以及社交媒体帖子、照片、电子邮件和协作平台等数字通信服务。数据的数量、速度和种类正呈指数级增长，企业必须能够租用这个新的勇敢的世界，以保持竞争力。

事实上，组织数据进行分析的方法是批量的，新数据只能每小时、每天甚至每周处理一次。这种方法侧重于历史信息，中移物联网有限公司，大数据是做什么的，这限制了企业只能对过去的事件做出反应。在当今的业务环境中，数据往往已成为一种战略差异化因素，如果数据没有得到近实时的处理，决策可能会太迟。来自事件源的实时数据提供了一个高价值的机会，可以在一个狭小的窗口内对易腐的洞察力采取行动。这意味着企业需要迅速行动。要做到这一点，我们需要实时分析行动点。这就是防止欺诈和发现欺诈的区别，返利手游，客户购买或放弃购物车，以及主动/有效和被动/无效的客户服务。

还有很多地方实时数据可以改变企业的底线：

如何评估流式分析是否适合您的业务

并非所有的问题都能从流式分析中受益，并从实时数据入手可能会让人不知所措。有很多方法可以捕获、接收和处理数据，还有很多信息可以从分析公司的数据中收集。哪些数据是要收集和分析的正确数据？对要实时捕获的数据进行优先级排序的正确方法是什么？哪些数据可以等待？要确定流式分析是否适合您，计算机大数据，请考虑以下几点：

在Google Cloud，我们完全管理的实时流式平台包括用于持久消息存储和实时消息传递的Cloud Pub/Sub、用于实时和批处理管道的数据处理引擎Cloud Dataflow和无服务器数据处理引擎BigQuery仓库。我们设计的灵活性和可伸缩性，所以我们也支持和集成熟悉的开源工具，加上其他谷歌云工具，如云存储和我们的数据库。结果是您不必做出妥协，因为流式处理和批处理源被拉到一个地方，便于访问和强大的分析。

我们提供参考模式，大数据分析是什么，以帮助您开始为您的高价值用例构建架构。

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