談到新經濟，人們總會提起一句話，就是這一領域的市場競爭，往往不是大魚吃小魚，而是快魚吃慢魚。近年來，各行各業都在積極擁抱數字化轉型，疫情爆發更是加速了這一趨勢，這其實就是在追求成為一條“快魚”。疫情期間，一些企業通過開展線上業務成功化解危機。他們采用物聯網等新技術，并運用收集到的海量數據擴展、增強已有服務，甚至開發新服務。他們意識到，不斷增加的數據量是一個蘊含大量商機的寶庫。

根據Gartner統計，到2022年將有超過一半的新業務系統開始運用實時數據改進決策，以實現持續的智能化。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、存儲并處理來自聯網機器、內部核心業務系統以及第三方的數據。憑借來自該平臺的數據洞察，中聯重科還為客戶提供了新服務，增值服務營收增加了30%。

實時數據，讓企業“動”起來

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。由于業務決策的制定需要以清晰完整的企業數據所產生的精準洞察為基礎，上述問題將阻礙業務決策。

這就是數據流/動態數據平臺的用武之地。具體而言，它能夠從企業內外部采集和關聯不同來源的數據，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務應用，例如零售業分析公司Shoppermotion應用大數據處理和機器學習分析創建物聯網解決方案，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。

企業數據云，保持數據流動的關鍵

為了充分發揮實時業務智能的優勢，企業機構需要制定明確的企業數據策略。數字化企業的效率依賴于數據驅動的洞察力，但許多企業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。隨著業務朝著數據驅動的方向發展，IT成本也會持續增長。此外，由于這些數據由新的聯網數據源驅動，并可能在各業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。

企業機構需要縮短獲得洞察的時間，而包含數據流平臺的企業數據云可以幫助企業實現這一目標。企業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的數據力量和價值，進而推動業務成果。企業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，企業數據云的各項功能還可以幫助企業進行邊緣到云的數據管理。

目前，越來越多的企業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。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對速度、靈活性和創新的需求。因此，著重于數據流分析的企業數據云已成為企業戰略的關鍵，它將幫助企業機構在新常態下蓬勃發展，并順利跨越各種阻礙，成為與瞬息萬變的商業環境保持同步變化的“快魚”。