管理
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分析流数据从正确的工具开始
随着我们继续向数据基础架构添加流功能，到2021年，IoT和Connected设备创建的数据量预计每年将达到847个Zettabytes，这使组织面临新的挑战：存储和分析这一大量数据，以实现这一大量数据，以实现这一数量最好的业务成果。
物联网和连接的设备包含实时数据流或流数据源必须进行实时管理和评估，因为某些数据可能对组织敏感。使用适当的类型数据管理系统借助AI和机器学习驱动的分析，您不仅可以实时做出反应，还可以执行多个回合的跨传感器和历史分析，以从数据中获得最大收益。
使用流分析来了解复杂的物联网数据
能够理解边缘收集的数据始于使用正确的数据管理工具来充分执行分析，从而提供最有益的数据驱动决策。但是，使用传统分析工具根本无法满足当今的要求，以对复杂，快速移动数据的这个规模进行实时分析。需要下一代技术来应对当今和明天的数据挑战。
限制大多数业务数据价值的两个关键因素是分析的深度和分析速度。
例如，考虑零售业。使用仅存储的传统分析工具历史数据将允许零售商在一定时间范围内分析特定产品的整体需求增加或减少。历史数据可以告诉零售商，与另一种产品相比，某个产品在销售方面的性能更好，因此第一个产品更好。但是，如果事实并非如此？
通过利用流媒体分析的力量以及位置智能，结合了随着时间的推移收集的历史数据，零售商有能力将表现良好的产品的准确补充到对该产品需求较高的位置。
传统的分析工具根本没有切入对流传输的令人难以置信的数据进行分析并存放在边缘。希望对其数据进行准确分析的企业必须通过结合历史分析，流分析，图形分析，位置智能和机器学习驱动分析的能力来探讨积极的数据分析方法做出数据驱动的决策实时。
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