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基于实时数据分析技术,企业能够实时追踪企业内部包括生产设备、人员等的情况,同时还能对产品和服务生产到消费全链条的状态进行监控,提高企业的生产效率。这方面典型的场景包括实时指标加工、实时反欺诈和实时监控等。
在实时指标加工的场景下,银行对线上交易数据进行实时采集和加工计算,计算出来的指标结果可以实现实时监控,实时报表;也可以向实时工作流的下游供数,构建实时数仓,实现数据化运营。
如在银行欺诈交易监测的场景下,通过实时数据分析,能在潜在欺诈交易尚未完成前,即可提前识别采取措施,以减少银行的损失。然而仅基于传统的历史数据仓库分析,在欺诈交易完成后,即便能够识别出来,事后进行追查的成本也会比较大。
在实时监控的场景下,工厂通过传感器采集设备数据,实时监控设备的运行状态,使用规则和模型配置进行关键数据的预测;对生产流水线进行二十四小时视频监控,对于采集的视频和图像通过模型及时发现生产中的异常状态。
基于实时数据分析技术,企业能够实时感知到客户需求并及时提供产品和服务予以满足。这方面典型的应用场景包括实时授信和实时交易。
在实时授信的场景下,针对客户的贷款申请,基于对客户数据的实时采集,通过规则计算和模型预测,金融企业在数分钟就能作出审批授信额度的决定。
在实时交易的场景下,基于实时数据分析技术,证券公司可实时追踪股市波动,计算收益和价值,根据实时价格和投资策略自动平衡投资组合。
基于用户相关的各方面数据,例如消费记录、购买偏好等,利用实时数据分析技术,能够根据消费者需求,及时提供个性化产品和服务。
这方面典型的场景包括实时精准营销。例如,网上商城使用基于日志的实时用户行为的实时统计与分析,提供精确产品营销,提高广告转化率。另外,基于实时数据分析,还可结合GPS数据、代表性建筑等对用户进行定位,实现基于“情景”的精准商品推送,提升营销效果。
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