根據Gartne統(tǒng)計，到2022年將有超過一半的新業(yè)務系統(tǒng)開始運用實時數據改進決策，以實現持續(xù)的智能化。即時數據處理是提供實時洞察的先決條件，而數據處理速度就成為了競爭差異化的關鍵要素。許多公司都已經從端到端數據流平臺中獲益，以中聯(lián)重科為例，其通過數據流平臺，能夠輕松獲取、存儲并處理來自聯(lián)網機器、內部核心業(yè)務系統(tǒng)以及第三方的數據。憑借來自該平臺的數據洞察，中聯(lián)重科還為客戶提供了新服務，增值服務營收增加了30%。

　　一般來講，分析組織數據的默認方式是分批進行。采集的信息會存儲到一個數據湖中，然后分析系統(tǒng)通過挖掘數據庫，在幾分鐘或幾小時之后產生洞察。這種方式會造成一些重要洞察的獲取時間延遲，導致在自動駕駛汽車和健康監(jiān)測等應用中呈現低效率問題。此外，在孤島中采集和存儲數據以及非結構化的數據治理，限制了各部門的訪問和可用性，進而導致了透明度和效率的缺失。由于業(yè)務決策的制定需要以清晰完整的企業(yè)數據所產生的精準洞察為基礎，上述問題將阻礙業(yè)務決策。

　　這就是數據流/動態(tài)數據平臺的用武之地。具體而言，它能夠從企業(yè)內外部采集和關聯(lián)不同來源的數據，從而實現預測性維護等實時決策。Cloudera DataFlow能夠幫助企業(yè)實時捕獲數據，并了解這些洞察對于公司的意義以及應對方法，將遺留問題轉化為實時行動。

　　此外，實時數據流的成本在過去幾年中已顯著降低，這就為大量應用鋪平了道路。上述技術還實現了許多新業(yè)務應用，例如零售業(yè)分析公司Shoppermotion應用大數據處理和機器學習分析創(chuàng)建物聯(lián)網解決方案，幫助零售商了解店內消費者行為。憑借Cloudera解決方案，可支持零售商評估每條通道的客流量損失，并預測何時會在收銀臺出現結賬高峰等。

　　為了充分發(fā)揮實時業(yè)務智能的優(yōu)勢，企業(yè)機構需要制定明確的企業(yè)數據策略。數字化企業(yè)的效率依賴于數據驅動的洞察力，但許多企業(yè)仍苦惱于如何更好地獲取和分析數據，數據管理方法的不足成為了絆腳石。而出現這一現象的主要原因是，遺留數據平臺不足以滿足如今的實時洞察需求。無論是本地數據平臺，還是已經全部遷移至云端的數據倉庫，大多數遺留數據平臺都缺乏可擴展性和靈活性。隨著業(yè)務朝著數據驅動的方向發(fā)展，IT成本也會持續(xù)增長。此外，由于這些數據由新的聯(lián)網數據源驅動，并可能在各業(yè)務流程中進行復雜集成，因此遺留數據平臺的架構設計已經無法應對當今實時數據的復雜性。

　　企業(yè)機構需要縮短獲得洞察的時間，而包含數據流平臺的企業(yè)數據云可以幫助企業(yè)實現這一目標。企業(yè)數據云是一種現代數據架構，它能夠通過支持數據使用和分析來釋放企業(yè)的數據力量和價值，進而推動業(yè)務成果。企業(yè)數據云有四個主要特點：多功能、混合云和多云、安全可管理以及開放，它能夠在數據生命周期的每個階段進行數據分析，幫助企業(yè)從不同來源的數據中提取真正的價值，并轉化為實時可操作的洞察。此外，企業(yè)數據云的各項功能還可以幫助企業(yè)進行邊緣到云的數據管理。

　　目前，越來越多的企業(yè)機構將數據分析融入了日常運營中，逐漸成長為數據驅動型企業(yè)。隨著數據量的迅速擴充，遺留數據架構已無法滿足當今企業(yè)對速度、靈活性和創(chuàng)新的需求。因此，著重于數據流分析的企業(yè)數據云已成為企業(yè)戰(zhàn)略的關鍵，它將幫助企業(yè)機構在新常態(tài)下蓬勃發(fā)展，并順利跨越各種阻礙，成為與瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境保持同步變化的“快魚”。

　　在Cloudera，我們相信數據可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera為任何地方的任何數據從邊緣到人工智能提供企業(yè)數據云平臺服務。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下，Cloudera推動了全球最大型企業(yè)的數字化轉型歷程。