What is Streaming Data?

快速分析和客户洞察日益增长的需求导致对流式数据技术的关注度日渐提高。

无论您是否意识到,流式数据已经成为我们日常生活的一部分。数据可以从在线游戏、电子商务和社交媒体活动、GPS 以及传感器中实时收集。这些新类型的数据共同创造了一种环境,在这种环境中,必须先于竞争对手获得准确见解。换句话说,拥有不准确的分析或者过时的洞察会让您处于不利的境地,此时,您的竞争对手可以满足您未发现的行业和客户需求,抢占您的市场份额。

因此,Kafka、Kinesis 和其他实时处理技术已成为众多企业技术堆栈中不可缺少的部分,这些技术帮助企业实时收集和分析数据。过去,流式数据或囿于性能,或囿于运行的进程数量,这两个问题无法同时得到解决。而如今,Kafka 及其他流式数据框架能够以可扩展的灵活方式迁移和处理流式数据。

流式数据分析的常见用例

流式数据的一个重要用例是点击流分析

点击流分析允许企业在其网页上跟踪用户的活动。企业通常会跟踪访问者经常访问的页面,以及导致访问者在其网站上采取重大行动(如购买)的事件序列。同样,企业也可以在任何网页上跟踪点击最频繁的链接,以及网站访问者在任意给定页面上停留时间最长的部分。

电子商务企业意识到这些信息极为重要,因为这些信息可以帮助他们减少顾客中途放弃购物的可能性。此外,这一技术还能让电子商务企业进行实时推荐,鼓励购买者向购物车添加更多商品。

传统零售商店也在探索流式数据的应用。多个行业领先的零售商正将流式数据用于获取最新的库存数据,甚至还用于获取特定店铺的销售模式。这使企业能够以前所未有的速度和粒度对客户购买模式做出响应。

流式数据的另一个重要用例是传感器数据的实时分析。物联网在最近几年热度持续不减。它以安装在大到飞机,小到垃圾桶等各个角落的传感器所收集的数据为重要依靠。由于 Kafka 及其他技术因能提供数据收集和处理的可扩展方式,因而成为适用于每天规模可达 TB 级的传感器数据的不二选择。传感器数据使企业能够对其机器设备进行预防性维护,并提高部分流程的效率。流式数据是对传感器数据的实时分析。

最后,多数全球领先的企业,如 LinkedIn(Kafka 的诞生地)、Netflix、Airbnb 和 Twitter 已经在各种用例中实施了流式数据处理技术。这使得这些企业比以往更能实时查看了解自身的数据。

借助 Talend Data Streams 叩开流式数据大门

Talend Data Streams 是一款免费应用程序,可以更快、更方便地完成流式数据的集成,而且更便于访问。它能简化复杂的流式技术,助您轻松完成采用 Kafka 和 Kinesis 的数据集成项目。Talend Data Streams 面向 AVRO、JSON、Parquet 和 CSV 等现代数据格式构建,还支持 Salesforce、AWS S3、Google Cloud Storage 及其他云数据库

此外,任何拥有 AWS 帐户的用户在几分钟内即可完成安装并投入使用。您希望采用流式数据技术吗?请参阅 Talend Data Streams 了解更多有关如何从新类型的实时数据中获取价值的信息。