各个行业的成功连续智能（eBook）

所有连续智能（CI）应用程序的核心是对实时数据流执行分析的能力。

企业计划使用CI的一个迹象是预期所有行业都将采用流分析。根据MarketsandMarkets的一份报告，全球流分析市场预计将从2019年的103亿美元增长到2024年的355亿美元。该增长表示未来五年的复合年增长率（CAGR）为28.2％。

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推动这一增长的是不断变化的战略，这些战略使企业朝着事件的实时分析方向发展。从实时分析中获得的信息可用于识别异常和业务变化（发生时）。流分析可以使公司采取立即的纠正措施或抓住机会，而不必被动地采取行动，否则会抓住机会。

特别有效的用例结合了流数据的实时分析和历史数据的分析。例如，在工业环境中，可以将应用于关键设备传感器数据的CI用来确定关键部件是否可能发生故障。该信息以毫秒为单位，并且可以及时地正常关闭设备而不会造成损坏。该设备的IoT数据的历史分析可用于回答诸如“该设备在过去几周，一个月或一年中发生了几次故障？”之类的问题。

这种组合需要不同类型的解决方案一起工作。首先，解决方案必须能够提取流数据并在数据流化时对其进行实时分析。这样的解决方案将需要一个统一并简化数据收集，组织和分析的数据平台。它还将受益于某种类型的事件或流处理引擎，例如基于Apache Kafka的事件或流处理引擎。对于历史数据分析，解决方案将需要具有高级功能（例如内存技术）的数据库，以加速对大量数据的分析。

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