資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：實時可以捕獲實時數據流，并且存儲在數據庫中。數據流可以通過多種方式進行處理，比如分割合并計算以及與外部數據源的結合。在一些應用程序中，例如具有圖表呈現的股票交易應用程序，預先設置了基于數據流的觸發。
有趨勢表明，BI將會更注重實時性，而且Web方式下的實時性，更能支持實時的業務決策。這篇文章就可以幫助你理解實時BI分析的知識，以及實時數據如何實現數據可視化，以更好地管理和決策。
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一、實時BI的概念
實時BI，即實時商業智能，是指商業智能系統中數據實時動態刷新。這一提法來自SOA(面向服務的體系結構)以及組成SOA的開放和標準技術。據了解，Teradata還在多個實時分析和激活數據倉庫策略方面進行了大量投資，使公司具有競爭力。
二、應用場景
以快速發展的消費品公司為例。業務代表每天都需要通過手機上傳客戶數據、銷售數據和競爭對手的產品數據。在過去，業務系統和分析系統是分開的。每年12點以后，分析系統提取業務系統的數據，并做出相應的分析報告。有時候，根據前一天的數據生成分析報告實際上需要半個小時甚至更長時間，但是現在使用實時BI分析系統，它的速度要快幾十倍甚至幾百倍，而且生成報告只需要幾秒鐘。銷售代表的時間非常寶貴。每天都有很多客戶來訪，每個客戶都需要時間。使用實時BI分析系統后，他們可以花更多的時間訪問和開發用戶。更重要的是，對于快速移動的消費品公司，他們可以盡快看到一線銷售情況和競爭對手的狀態，并做出實時的決策，這可以大大提高企業的競爭力。
三、實時BI分析的步驟
實時BI分析主要有四大步驟。
1、捕獲數據流。實時BI可以捕獲實時數據流，并且存儲在數據庫中。
2、數據流處理。數據流可以通過多種方式進行處理，比如分割、合并、計算以及與外部數據源的結合。一旦處理完畢，可視化組件就可以讀取數據。
3、數據可視化組件讀取處理后的數據。處理后的數據以結構化格式(如JSON或XML)存儲在數據庫中，并由可視化組件讀取。JSON/XML文件中處理數據的刷新率稱為更新間隔。
4、可視化組件更新實時儀表板。可視化組件從圖表接口上的結構化數據文件(JSON/XML)繪制圖表、標尺或其他可視化行為。在客戶機上顯示處理數據的頻率稱為刷新間隔。在一些應用程序中，例如具有圖表呈現的股票交易應用程序，預先設置了基于數據流的觸發。
隨著更先進的數據庫和實時功能成為現實，這些操作也在不斷發展，在當今的大數據應用程序中創建了一個實時BI分析生態圈。
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