即時分析定義

大多數人經常與即時分析互動，即使我們可能並不察覺。這類分析在背後運行，協助司機選擇送貨路線，檢測信用卡交易中的詐騙跡象，並協助公用事業公司透過主動維護發電設備來確保供電穩定。

儘管並非每家企業都需要在毫秒內對資料做出反應，但即時分析技術不斷進步，使得越來越多的企業能夠利用這項技術及其帶來的業務優勢。這正在改變我們對分析的看法；不再只是回顧發生了什麼以及如何改善，而是將即時分析視為一個能夠隨時隨地使用的營運決策工具。

什麼是即時分析？

無論是來自網站點擊、社交媒體評論、交易還是感測器的資料，即時分析能夠在資料生成的瞬間獲取資料，並將其傳輸到系統中進行分析和即時處理。在某些業務流程中，即時分析在毫秒內從多個來源提取資料，並將其輸入到系統中進行整理和分析，然後由自動化系統進行操作或以圖表、文字或語音的形式傳達給人員。這正是以下實際應用方式：票務販售商根據需求調整價格的方式、航空公司更新航班狀態，或是銀行在其人工智慧算法發現可疑交易時立即通知客戶。

即時資料分析系統可能會從結構化和非結構化資料來源中取得資料。結構化資料來自商業應用程式等來源，格式可預測且一致；非結構化資料 (有時稱為大數據 ) 來自社群媒體網站、文字文件和影片等來源，需要額外處理。資料分析系統能夠結合這兩種資料來源，進行更深入的分析，並以人們易於理解和操作的方式呈現結果。

支援即時分析的技術包括資料庫和資料湖、機器學習 (ML) 演算法、資料整合工具、程式設計語言、資料科學記事本，以及各種開源專案。即時分析系統透過與機器學習的結合，不僅可協助做出決策，還可以尋找隱藏在營運資料中的趨勢、瓶頸或商機。

重點精華

• 即時分析可以協助企業在業務環境發生變化時採取行動，藉此創造競爭優勢。
• 這需要一種專為串流資料設計的 IT 架構，能將資料立即傳輸到可查詢的系統中。理想情況下，這類系統還應具備機器學習的能力，以改善和加速決策過程。
• 即時分析使用案例正在各行各業不斷涌現並擴展，
• 並且有多種工具和架構選擇可支援即時分析。

即時分析詳解

即時分析是資料分析的一種形式，隨著數位企業的崛起而變得越來越受歡迎。它是傳統資料分析的延伸，使用許多相同的技能。傳統分析 (通常稱為批次分析) 涉及將大量儲存的資料準備好後，傳送至分析平台以生成儀表板上的圖表。這些資料可能是幾小時、幾天、幾週甚至幾個月之前的，主要用於回顧過去的情況，這一直是指導未來決策的重要資源。

與傳統資料分析相比，即時分析關注的是當前的情況。即時分析不再像傳統方式那樣先儲存資料，然後透過名為擷取、轉換和載入 (ETL) 的複雜過程定期將資料移入分析系統，而是立即將資料推送進系統進行分析和處理，這通常是在資料產生後僅幾毫秒內完成。這就是此分析有時被稱為「串流分析」的原因。

許多組織正在從批次處理轉向即時處理，並從請求導向架構轉向事件導向架構，以實現更高的自動化。

雖然許多資料管理架構都能支援即時分析，但因為簡單易用而越來越受歡迎的則是資料庫內分析。此方法讓分析師可以在資料儲存的地方直接執行分析，而無需花額外的時間將大量資料集進行 ETL，並將其移入單獨的分析資料庫。Forrester 的分析師將此資料庫內分析模型稱為「轉析」平台，它結合了交易和分析功能，能夠更輕鬆地維護資料完整性並大規模進行分析。

即時分析的優勢

即時分析所帶來的即時洞察被視為做出決策或自動化行動的重要工具，像是協助零售店預測需求，協助行銷機構以毫秒級的速度迅速做出目標決策等。

1. 更快做出資料導向的決策

即時分析提供企業所需的資訊，讓他們能夠在當下做出行動，無論是改變駕駛路線、應對製造問題、調整行銷活動，還是更新供應鏈夥伴。

2. 改善客戶體驗

與客戶訂單或服務請求相關的即時洞察，能提供更流暢、更個人化的客戶體驗。

3. 取得競爭優勢

企業可以即時調整價格、變更產品供應，或更新產品可用性，以提高效率和收入，這是數位化程度較低的競爭對手無法做到的。

4. 識別成長機會

即時分析可協助行銷人員隨著趨勢的發展而識別機會。透過結合銷售和社交媒體情感等多種因素的分析，這項技術能調整訊息，甚至建議產品變更，以便在競爭對手之前抓住趨勢。

即時分析實施的挑戰

建立支持即時分析的整合性、可擴展資料基礎架構，通常需要充分的規劃、專業知識和資金。即時分析面臨的關鍵挑戰之一是組建一個既強大又高效的架構，以便即時收集、整合和分析資料。然而，複雜的架構可能導致系統停機，給工程師帶來困擾，並可能降低服務的使用率，尤其當服務不穩定時。以下三個步驟有助於克服這些挑戰。

1. 識別資料來源

實施即時分析的首要挑戰之一是清楚所有涉及的資料來源。例如，零售應用程式從產品供應商那裡提取資料，並將其提供給財務會計軟體與客戶服務應用程式。即時分析計畫所需的正確資料來源可能來自內部或外部，並且可能包括結構化或非結構化資料。IT 團隊可以使用許多工具來尋找和編目資料來源。

2. 整合多個系統

團隊確認了資料來源後，就必須將這些資料整合成可供分析系統使用的資料串流。這一步通常需要一個整合平台，提供所需的 API 和預建連接器，以便從多個來源擷取資料。

3. 開發可擴展的架構

由於即時分析依賴於根據業務活動變化的資料來源，因此可能難以預測資料量。分配給即時分析的運算資源必須為最高使用情況做好準備，或建立在可以根據需求變化而上下調整的雲端服務上。

即時分析資料：結構化與非結構化資料

結構化資料和非結構化資料都可以用於即時分析系統。事實上，將這兩者結合進行分析，以快速呈現業務的全貌，正是許多即時系統的價值所在。正如其名，這兩種類型的資料在本質上有所不同，正如它們的名稱所示：結構化資料來自於一致且可預測的來源，如業務應用程式，使其更容易存入關聯式資料庫；非結構化資料則缺乏固定的格式，通常來自社群媒體動態、客戶評論表單、文字檔或影片，這些資料需要進行格式化後才能在即時分析系統中使用。

使用即時分析資料的最佳實務

即時資料分析過程依賴於組織整體資料管理實務的品質。企業資料管理軟體應具備快速擴展、整合多來源資料、確保資料品質和強有力的治理，當然還必須優先考慮資料安全。以下是需要考量的最佳實務。

1. 確定資料需求

首先問一個問題：這個即時分析系統的使用對象是誰？它不太可能適用於全公司，因此需要評估是否將由整個部門或僅部分用戶使用。擁有明確且專注的目標將有助於做出評估，理清這一點將有助於確定您需要訪問哪些內部和外部資料來源。在這個過程中要問的另一個問題是：如果擁有更多或更好的資料，您會對這些目標更有野心嗎？

2. 開發高效率的架構

儘量減少資料移動或進行 ETL (擷取、變換及載入) 過程的次數。ETL 過程可能會產生延遲，並在資料儲存區之間移動時會增加資料安全和合規風險。目前的趨勢是使用資料庫內分析，在交易資料庫內執行資料處理，以避免將大型資料集移至單獨的分析資料庫中。

3. 瞭解所有資料來源

根據最近的一項調查，即使是一家中型公司也平均使用 20 個付費 SaaS 產品。如果再加上本地軟體以及其他第三方或非結構化資料來源，選擇就會變得非常多樣化。您應確定即時分析計畫所需的資料來源。

4. 使用機器學習演算法

不同的機器學習模型根據其分析資料的方式來揭示不同的洞察。機器學習模型可針對迴歸或分類工作、異常偵測或其他用途進行訓練。除了取得即時洞察力之外，機器學習還能協助識別趨勢、加快決策速度，並自動化行動或建議。

5. 找到合適的資料工具

合適的資料工具能協助您建立即時分析系統。如果您使用 ETL 流程，則需要工具來擷取資料、清理和轉換資料集，並將其導入適當的系統中。

6. 監控績效

有兩種方式可以考慮如何監控即時分析的效能。一種是人為方式——與企業內能報告現場運行狀況的人員建立聯繫。工廠運行是否更加順暢？客戶是否獲得了所需的自動化資訊？另一種是監控資料流程，以識別不良趨勢和瓶頸，並能及時做出反應。

7. 快速應對環境變化

即時分析系統可能涉及多個資料來源和相依性。當商業環境的變化影響到其中某個輸入時，確保即時分析系統及使用者能夠及時發現問題，並有相應的流程來解決問題。

即時分析範例

來自巴西的 Tetris.co 展示了企業如何透過為決策者提供即時資料分析來獲得效益。該公司將多個媒體來源的資料整合至 MySQL 資料庫中，並使用即時分析來瞭解廣告投資的表現。該公司透過轉向 HeatWave MySQL，實現了軟體所需的執行速度。在這個平台上，該公司可以直接從 MySQL 資料庫執行交易和即時資料分析，既不需要移轉資料，也無需與獨立分析資料庫整合。這一高效能系統協助一線分析師更快地瞭解趨勢，並透過將資金從表現不佳的廣告平台轉向表現更好的通路，提升了行銷成果。

如何選擇合適的即時分析解決方案

有許多技能和工具可以協助建立能夠為組織帶來成果的即時分析系統，這些包括資料建模、資料品質和資料視覺化工具。良好的起點是評估當前的軟體和技能。例如，對於使用 MySQL Database 進行交易的組織，可以選擇提供內建分析和機器學習的雲端版本，這樣就不需要將資料擷取、變換及載入到獨立的分析和機器學習系統中。

利用 HeatWave MySQL，更快將正確的資料提供給合適的人員

如果企業要享有即時分析的優勢，那麽強大的 HeatWave MySQL 則是理想的解決方案。HeatWave MySQL 是一個完全託管的資料庫服務，由整合的 HeatWave 記憶體內查詢加速器提供支援。此解決方案能在不增加 ETL 複雜性、延遲、風險和成本的情況下，提供即時分析服務。

透過 HeatWave MySQL，您可以輕鬆獲取多個內建的 HeatWave 功能，用於分析、機器學習和生成式 AI。HeatWave Lakehouse 允許您以各種檔案格式 (例如 CSV、Parquet、Avro、JSON) 查詢物件儲存中多達 0.5 PB 的資料，從其他資料庫匯出，並可選擇將其與 MySQL 中的資料合併。HeatWave AutoML 和 HeatWave GenAI 設計目的為提供整合的自動化機器學習和生成式 AI 的優勢，無需在雲端服務之間進行擷取、變換及載入 (ETL)。

即時分析常見問題

即時分析有哪些範例？

業務中有許多即時分析的例子。例如，FANCOMI 目標成為全球最大的績效行銷廣告網絡，讓廣告主在實現其期望的行銷結果時付費，而不是像傳統方式那樣在廣告投放時付費。該公司利用即時分析，全天候監控和評估 20,000 個廣告對 260 萬家代理商和媒體網站的影響。

為什麼企業需要即時分析？

數位系統 (包括物聯網感測器、社交媒體網站和應用程式以及線上零售) 結合了 CRM、ERP 和人力資本管理 (HCM) 等幕後系統，正在產生前所未有的資料量。如果企業能夠快速瞭解大量營運資料、洞察業務變化，並做出正確決策，則將在競爭中脫穎而出。

即時分析如何改善決策？

即時資料分析利用在資料生成的瞬間進行分析，此時資料最具相關性。如果企業不使用即時資料分析，可能會根據已過時的資料來做出重要決策。