如何用实时数据分析辅助企业智能决策，这个高效的解决方案了解下？_企业数据如何智能分析技术手段

随着产业互联网的发展，企业数字化能力的边界也在不断拓展，除了对海量数据的获取、处理及应用需求以外，更快地获取实时数据也开始成为大数据时代各行各业的共同目标。
在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，在市场环境快速变化的数字时代，行业内对实时数据的采集已经提升到了秒级的要求，实时数据的处理能力也逐渐上升为驱动业务发展的首要因素之一。

01、什么是实时数据？
一般来说，实时数据是指对数据的传输、处理或最后交付发生在数据刚产生的短暂瞬间，如实时同步，实时消息处理等，用来衡量实时的指标是数据从产生端到消费端的传输时延。
另外一种实时数据，是指对查询或者计算是否能够快速进行响应，更多针对于数据库的内建分析或者查询引擎，其衡量指标是响应时间。

02、为什么需要实时数据？
企业在经营过程中所产生的海量实时数据，直接反映着产品质量、经营状况和企业管理的效率，并且在很大程度上影响了企业数字化转型建设的顺利开展。很多业务场景也都需要实时数据的支撑：
▶ 设备数据的实时监控以及健康状态的预警
设备在运行过程中产生出大量的监控数据，可以帮助业务人员了解设备的健康状况，避免因为一台服务器宕机，而造成业务链条的雪崩效应，有效规避损失。
▶ 电商行业订单查询
电商行业需要对订单数量进行统计分析，实时展示库存、订单等情况，需要保证数据的最小延迟，从而避免库存积压或库存不足造成的用户流失。

▶ 道路车辆实时信息展示
对交通数据进行分析，实时展现交通热点路段、信号灯市场控制、指导行车线路等信息，可以达到减轻热点路段压力、缩减平均行车时间的效果。
▶ 各火车站车辆及车票实时信息显示
对火车站车辆及车票数据进行采集，实时展现当前车辆是否到站、发车、检票以及车票售卖等情况，避免因显示延迟导致乘客错过车辆、重复出票等情况。

03、实时数据为何难以采集？
当前，越来越多的企业已经意识到实时数据的分析价值，但是在落地应用的过程中，无论在技术还是业务层面都面临诸多挑战。

如何以较低的成本建立起真正贴合业务场景的数据采集平台，通过高效、实时的数据反馈，辅助企业的智能决策，仍然是制约企业数字化转型之路的桎梏。
04、Tempo DF，智能实时数据采集方案
TempoDF针对企业用户在实时数据采集分析上的难点痛点，有效降低实时数据开发难度，帮助企业快速提高实时数据采集开发效率，节省开发成本。
►亮点一：丰富的数据源支持
支持如OPC-UA、OPC-DA、MQTT、ModBus、Coap、TCP等标准协议数据实时采集；满足企业多种工业设备实时数据采集需求，并支持离线同步与实时同步。
►亮点二：向导式数据开发
提供自助式、沉浸式实时开发模式，支持使用已有的丰富组件快速构建聚合、降采、数据清洗融合等流程，也支持自定义插件开发和高效复用。
►亮点三：高性能计算引擎
高性能计算引擎让TB、PB级别的海量数据也可以快速、实时地轻松处理。
►亮点四：完备部署监控能力
拥有统一的任务部署运维机制，支持展示多维度监控结果。提供丰富的指标监控，提供全面的运行和发布记录，一站式解决运维问题。
另外，TempoDF还能根据业务监测预警需求，对实时业务数据进行处理和窗口聚合、降采样，利用历史数据结合业务规则、AI模型完成计算，并将结果实时输出，实现用户对业务的监测和快速响应。

作为支撑数据分析的强大数据底座，Tempo DF能够以简单易用的方式，为企业提供低成本、高效率的智能实时数据采集方案，通过对海量数据的实时采集，充分挖掘数据的价值，并将结果实时回传给企业，辅助企业做出及时、明智和可行的决策，有效实现全链路数据开发，更快进行数字化升级。