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过来很长一段时间内，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的剖析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点利用场景。但 AP 型业务并不是企业的全副，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的经营型剖析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），例如电商行业常见的对立商品或订单查问、金融行业的实时风控、服务行业的客户 CDP 等。这些场景对企业来说往往都是要害工作类型，蕴含着微小的商业价值，但并不是所有企业和组织都有开掘并最大化利用实时数据的技术能力。
较之离线剖析场景，Operational Analytics 与实时业务场景对数据的诉求有着实质上的差别。后者蕴含实时采集同步、实时计算、实时存储、实时查问和服务等领域，因为数据自身参加外围业务流转，须要来自业务零碎的最新的实时数据，每一条数据都与实在业务挂钩，单位价值高，秒级的实时性诉求是要害，对数据准确性有着 100% 的极致要求，而基于离线剖析场景需要打造的传统数据集成架构逐步暴露出不同水平的时代缺点，零碎耦合性高、链路长、非实时、老本高、难保护等等诸如此类。对实时数据的强烈诉求与传统解决方案的有余之间的矛盾日益突出。
要害场景的差别孕育了新的技术架构。随着工夫的推移，新架构的劣势会逐步累积为难以赶超的位置，帮忙企业更不便、更精确地获取实时数据。技术更迭，从来如此。
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