实时计算

实时计算_完善实时数据应用场景_数新智能 实时计算_完善实时数据应用场景_数新智能
实时计算
一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,支持标准SQL,支持PB级数据多维分析(OLAP)与即席分析(Ad Hoc),支持高并发低延迟的在线数据服务(Serving),与Hadoop生态技术深度融合,提供实时一体化全栈数仓解决方案。
一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、更新和分析,深度融合Hadoop生态技术,提供实时一体化全栈数仓解决方案。
行业痛点
方案价值
方案架构
客户案例
产品推荐
行业痛点
数据时效性较低
基于Flink搭建实时计算集群,实现不同计算任务之间的资源隔离,且保证计算任务的高可靠、稳定运行。
数据监控和反应较慢
实时计算能够快速高效地捕捉和响应事件,如监控大型系统的运行状况,检测异常和预测问题。
业务决策不及时
企业可以即时获取有关竞争对手、市场趋势、客户偏好等关键信息,以便更好地制定商业战略。
方案价值
完善实时数据零售场景
利用实时计算平台,系统实现了对数据的实时分析计算,使零售数据和零售趋势预测等功能的延迟控制在5秒之内,满足的客户对实时性的要求;通过对各类数据的分析,颠覆了传统中人们的经验思维,看似很多无关的数据,但却对业务产生着实实在在的影响;利用大数据分析自动生成的行业趋势预测,保证了零售业务有效快捷运行。
完善实时数据零售场景
零售实时数据可视化和分析
实时计算平台提供数据可视化和分析功能,使零售业管理人员更好地监视业务绩效和趋势,并快速做出需要的决策和调整。
零售实时数据可视化和分析
个性化营销
基于实时计算技术的个性化营销将消费者的购买历史、喜好和行为分析融入到广告和销售活动中,以提高销售和客户满意度。
个性化营销
程序集成和优化
实时计算平台可以与其他应用程序如ERP、CRM等平滑集成,并自动处理,减少企业资源的浪费。
程序集成和优化
完善实时数据零售场景
利用实时计算平台,系统实现了对数据的实时分析计算,使零售数据和零售趋势预测等功能的延迟控制在5秒之内,满足的客户对实时性的要求;通过对各类数据的分析,颠覆了传统中人们的经验思维,看似很多无关的数据,但却对业务产生着实实在在的影响;利用大数据分析自动生成的行业趋势预测,保证了零售业务有效快捷运行。
完善实时数据零售场景
零售实时数据可视化和分析
实时计算平台提供数据可视化和分析功能,使零售业管理人员更好地监视业务绩效和趋势,并快速做出需要的决策和调整。
零售实时数据可视化和分析
个性化营销
基于实时计算技术的个性化营销将消费者的购买历史、喜好和行为分析融入到广告和销售活动中,以提高销售和客户满意度。
个性化营销
程序集成和优化
实时计算平台可以与其他应用程序如ERP、CRM等平滑集成,并自动处理,减少企业资源的浪费。
程序集成和优化
方案架构
客户案例
某大型零售实时计算平台
某大型零售大数据平台经过不断建设和优化,已形成较为成熟的离线计算能力,但分析型实时计算相关的能力相对薄弱,实时计算、实时数据存储等方面的建设未成体系,无法对前台应用和业务形成强有力的支撑。 实时计算技术在互联网企业应用早且广泛,企业前期虽然也已进行了一些应用实践,但未形成体系,相关组件使用分散,部分能力缺失,也缺乏有效的开发和运维监控支撑能力。具体而言,实时数据计算方面,企业现存系统能力存在多项薄弱环节,缺乏对实时应用的管理和平台服务支撑,监控能力弱,相关计算组件较为陈旧,无法满足当前业务对实时数据加工的要求;开发和管理方面,实时需求开发工艺复杂、人员技能要求高,缺乏对实时数据的统一管理,无法满足实时数据需求的快速响应和自助分析的需要;在需求方面,企业分析型实时应用需求增长迅速,原有的实时计算能力已无法与之匹配。为尽快补齐短板,对标先进同业与互联网企业,企业需尽快基于更加先进的大数据实时计算技术,建立统一的分析型实时数据的计算与存储平台,同步配套建设相关的开发管理工具与监控能力,以保障实时需求的快速交付与稳定运行。
某大型零售实时计算平台
数新智能
某大型零售实时计算平台
某大型零售大数据平台经过不断建设和优化,已形成较为成熟的离线计算能力,但分析型实时计算相关的能力相对薄弱,实时计算、实时数据存储等方面的建设未成体系,无法对前台应用和业务形成强有力的支撑。 实时计算技术在互联网企业应用早且广泛,企业前期虽然也已进行了一些应用实践,但未形成体系,相关组件使用分散,部分能力缺失,也缺乏有效的开发和运维监控支撑能力。具体而言,实时数据计算方面,企业现存系统能力存在多项薄弱环节,缺乏对实时应用的管理和平台服务支撑,监控能力弱,相关计算组件较为陈旧,无法满足当前业务对实时数据加工的要求;开发和管理方面,实时需求开发工艺复杂、人员技能要求高,缺乏对实时数据的统一管理,无法满足实时数据需求的快速响应和自助分析的需要;在需求方面,企业分析型实时应用需求增长迅速,原有的实时计算能力已无法与之匹配。为尽快补齐短板,对标先进同业与互联网企业,企业需尽快基于更加先进的大数据实时计算技术,建立统一的分析型实时数据的计算与存储平台,同步配套建设相关的开发管理工具与监控能力,以保障实时需求的快速交付与稳定运行。
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