如今整个商业世界都面临着新的难题，即如何处理来自各客户接触点、交易以及互动对象的大量数据。但与此同时，我们也看到了解决问题的曙光——实时数据流技术，其能够存储大量数值及历史数据，以备日后随时调用。

 

可能很多朋友还没有接触过大数据分析方案，也有人认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。

 

实时分析用例

 

众多行业及工作都能够从数据流处理方案中获得助益。数据流能够通过管理数据实时变化迅速建立起形势判断，并帮助企业以最快速度收集来自传感器(包括GPS与温度计等)、摄像头、新闻消息、卫星、股票行情、网络爬虫、服务器日志、Flume、Twitter、传统数据库甚至是Hadoop系统的数据，最终将其转化为能够提升企业业绩的决策工具。

 

话虽如此，但实时数据分析结论带来机遇的同时也充满挑战，意味着管理层或者负责人员需要采取准确的数据提炼模式才能将其转化为可靠的决策依据。一般来讲，实时数据分析方案需要立足于专业知识并配合业务洞察力，方能真正实现最优决策与响应提速。而且更重要的是，分析结论除实时性质之外还需要被确切交付至相关者手中。

 

医疗卫生与生命科学：

 

ICU监控 – 高效监控机制，主动及时关注重症监护病人。 远程医疗监控 —远程医疗监控能够简化医护人员访问并分析病患医疗记录的流程，从而确保病人得到有效诊疗并降低不必要的成本。 临床试验与医疗设备数据 — 临床数据流分析能够顺利识别出异常或者预料之外的行为或者表现，从而辅助做出更准确的诊断意见。换言之，其有助于检测疾病的早期迹象，识别多名病患间的关联性并量化特定治疗手段的实际功效。 疫情预警系统 — 实时传感器数据分析有助于检测传染病的暴发可能性，并通过早期预警系统提示预防及准备。