虽然实时分析和大数据都是趋势，但它们的组合实时大数据分析似乎应该是一个非常有前途的举措，应该是许多企业所渴望的。

我们的大数据咨询团队提出了以下定义：实时大数据分析意味着大数据在到达时进行处理，并且业务用户在不超过分配给决策制定的时间段的情况下获得有用的见解，或者分析系统触发操作或通知。

由于实时经常与瞬时混淆，让我们澄清数据输入和响应的时间范围。就数据输入而言，实时处理引擎可以设计为推送或拉取数据。最普遍的例子是具有不断流动的大量数据（也称为流）的推送选项。然而，实时处理引擎并不总是能够摄取流数据。或者，它可以设计为通过询问是否有新数据到达来提取数据。此类查询之间的时间取决于业务需求，可能从几毫秒到几小时不等。

尽管一般 组织重视实时管理数据，但并非所有公司都采用实时大数据分析。原因可能有所不同：缺乏专业知识或资金不足、担心相关挑战或整体管理团队的不情愿。但是，那些实施实时分析的公司可以获得竞争优势。

假设您是一家时装零售商，希望通过提供一流的客户服务来利用这一优势。实时分析大数据有助于将这一伟大举措付诸实践。例如，一旦客户经过零售商的商店，他们就会在智能手机上收到推送通知，以激励他们进入。通常，它是基于客户的购买或什至在网站上的浏览历史的个性化促销优惠。一旦顾客进入商店，员工就会在他们的移动应用程序中收到通知。这让他们了解客户的最新购买情况、整体风格偏好、对促销的兴趣、典型消费等。这对客户和零售商来说似乎是双赢的局面，不是吗？

让我们来看看典型的实时大数据分析解决方案是如何工作的。为了使说明更加生动，我们将附上一个对每个人都具有说明性的示例，因为我们时不时地都扮演着客户的角色。

如果周密计划并正确实施，实时大数据分析绝对可以成为竞争优势。考虑到对实时性的解释有多么不同，重要的是要清楚地了解公司对分析系统的要求。