数据驱动业务而且无论您身处哪个部门或从事何种业务

您都有可能存储大量数据，包括安全性，网络通信，欺诈检测，零售购买活动，能源利用和生产流程在内的业务应用程序都产生了无穷无尽的数据流以进行监视和跟踪。此外，该数据正在通过包括IoT传感器在内的各种来源进行捕获，并通过更多种类的消息队列进行传递。

运营商分析师和用户您企业的核心人员需要能够根据这种大量的实时数据做出决策

这意味着他们需要可视化工具来允许他们编译所有信息，快速访问信息并将其与历史数据进行比较，拥有大量资产的公司发现这些工具集对于监视业务至关重要，他们已经建立了“任务控制”设施，可以跟踪每辆车的运动，燃油经济性和每个驾驶员的效率，当您在全国各地部署了数千辆汽车时，将所有信息集中起来就很重要。试图从几个不同的数据库中收集有意义的见解，并由整个分析团队负责，这要困难得多，而且效率不高。

此外在发现异常时您常常不知道要寻找什么直到找到它

假设操作员注意到特定区域内的车辆偏离了路线。从那里（使用正确的工具和数据），分析人员可以深入研究并确定驾驶员是否参与欺诈活动，例如将包裹运送到他们不应该去的地方，或者新路线是否是持续行驶的道路施工。如果事实证明这是两者中的后者，则可能在施工期间可以为驾驶员计划一条更优化的路径，从而为公司节省了大量金钱和时间。

这些数据驱动的解决方案的目标是促进智能信息支持的决策从而改善运营

为此，公司需要迅速采取行动。运营商需要能够发现并识别这些异常情况，并解决小问题，然后再将它们变成大问题，公司经常会构建商业智能（BI）系统，以提供过去几天的绩效的高层次可见性。这不再足够了。等到结束甚至更糟糕的是，直到一周结束，而不是实时识别和解决问题，都会使您落后于竞争对手。时间很重要。对于某些行业来说，它是十亿分之一秒，有些则是毫秒，有时甚至是几秒，但很少有几小时或几天就足够了。

金融服务行业已经使用这种技术很多年了

特别是，从事股票，债券和外汇高频交易的公司已经开发出了有效监控大量实时数据的方法。为了提供规模感，仅在股票市场，市场每天在14个交易所和40多个暗池（私人交易所）中进行约95亿笔交易。为了实现盈利交易并保持对无数法规的遵守，银行已采用了流分析技术，该技术完全能够处理如此大量，高速的数据，并以人类能够理解的方式将其显示在屏幕上。为这些交易系统提供前端的实时数据可视化功能使交易员，人员，

我们并不是在公司可以简单地设定阈值而忘记其余部分的时候

自动化和机器学习算法极大地缩短了解析大量信息所花费的时间，但操作员仍必须推动这一过程。没有正确的可视化工具，他们可能无法发现隐藏在所有数据中的趋势，聚类或离群值，直到为时已晚。这与传统的BI方法根本不同，传统的BI方法涉及收集大量数据，对其进行清理和规范化，然后提供报告和（通常）静态仪表板来呈现结果。

请记住运营商不仅要设法在小问题变成大问题之前就发现它们

而且还要找出可以采取行动的因果关系。能够操纵数据可视化以即时更改视角并向下钻取以更细致地查看信息的能力至关重要，挖掘重要的信息对石油勘探公司尤为重要，因为石油勘探公司的钻机配备了各种传感器，可测量温度，扭矩，摩擦，压力，位置，产量，渗透率。所有这些数据流均通过低延迟消息总线实时进入中央控制室，然后由流处理应用程序进行处理。工程师使用高密度数据可视化工具来监视所有运行中的钻机的各个数据点，并寻找潜在故障的证据。当工程师发现异常时，他们可以重新调整可视化的方向以消除“噪声”，并确定实际上是特定类型的位，单个字段或区域，还是传感器类型的异常。 

消除噪声和改变视角的能力对于使用大量活动部件的工程师至关重要

借助实时数据可视化工具，操作员可以即时发现并发现问题，而这些问题过去通常需要进行全面的系统诊断。快速发现异常情况有助于在现场发现潜在的问题之前，将它们显示为代价高昂的机器故障，当然如果您无法正确使用这些工具，那么所有这些都是徒劳的。操作员不需要博士学位。或具有丰富的编码经验，以使用和理解其视觉分析系统。您希望能够将这些异常情况发现在了解您的业务的人员手中。因此，自助服务至关重要。几分之一秒的时间，您就没有时间起草报告，也没有时间构建细致的代码行来构造查询。您需要前线操作员不受阻碍地深入挖掘并发现这些问题，然后再影响您的底线。

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