黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2023-07-05
实时分析成功的7个秘诀，如何利用chatgpt进行实时数据分析与洞察
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随着各种类型的数据以前所未有的速度涌入企业，让决策者能够方便地获得即时的见解正在成为一种业务需要。实时分析使组织能够通过将逻辑和数学应用于原始数据，将数字转化为可操作的知识，并为快速准确的决策打开大门，来应对这一挑战。
与任何强大的IT工具一样，实时分析也需要高度的理解和熟练程度，这样才能用于满足关键的现实业务需求，如增强工作流、促进营销和销售计划以及了解各种类型的客户行为。
以下是组织开始使用实时分析的七种方法，可以帮助你避免常见的错误，并推动技术发挥最大的潜力。
1.将实时分析限制在相关用例当中
业务和IT领导者总是如此迷恋于速度，以至于他们会坚持要求每一个数据洞察都是实时交付的。但在某些情况下，提供实时分析不仅浪费金钱，而且可能会适得其反。
“例如，将你的财务收入报告放在实时的分析环境中可能是不合适的，尤其是在订单经常被取消、移动或操纵的时候，”IT和商业服务提供商NTT数据服务的数据智能和自动化高级总监Theresa Kushner说。“如果销售经理前一分钟达到了目标，下一分钟就下降到了88%，她会作何反应?”
通过了解哪些分析可以真正地从实时支持中受益，IT可以确保实时分析计划能够真正为企业带来的重大价值。“就像任何分析工作一样，你也需要有一个策略，来确定分析将产生什么样的结果，以及从分析中做出什么样的决策，”Kushner总结道。
2.构建强大可靠的基础架构当一个企业期望获得准确的实时洞察，但由于其基础设施达不到计划的性能水平而无法实现这些目标时，就会感到失望。
商业咨询公司凯捷北美分公司的人工智能和分析副总裁Dan Simion表示，为了确保实时分析的长期成功，底层架构也需要支持实时的数据操作、摄取和处理。“还需要建立模型来支持实时数据的处理，数据源也必须真正是实时的，而不是接近实时或每天生成的批处理数据，”他补充说。
3.部署合适的仪表板
在推进任何实时分析计划之前，项目负责人还应联系最终用户，以确定他们所需要的仪表板类型。“有了这些信息，IT领导者就可以让他或她的团队从源数据中审查数据捕获要求，并确保实时分析解决方案能够以最终用户需要的格式提供他们所需要的信息了，”Deborah心肺中心副总裁兼首席信息官Rich Temple说。
Temple解释说，这种方法允许IT将最终用户置于分析讨论的中心。“在尝试购买和部署分析系统之前，不要强行推出一个可能扰乱用户工作流程的分析解决方案，而是要先确定需求，并对可能发生的情况提供深刻的见解，这样才能产生针对个别用户需求的分析，”他说。
4.将实时数据与历史数据相结合
数据分析软件开发商和提供商KX的工程高级副总裁James Corcoran指出，当实时数据与历史数据相结合时，其价值就会呈指数级增长，使最终用户能够“在当下”整合和比较见解。
例如，考虑嵌入机器内部的传感器所传输的温度数据。“实时了解这些数据对于检查机器是否在高效运行或者是否达到了温度阈值非常有用，”Corcoran解释说。当历史数据能够在几天或几周内被映射时，决策者就可以更好地了解特定机器的运行情况。“你也可以基于其他机器的性能数据来建立预测模型，”他补充道。
Corcoran将这种方法描述为“持续的智能”--能够在尽可能短的时间范围内，根据从数据分析中所获得的洞察力 (无论是实时的，历史性的还是两者兼而有之) 来做出更明智的决策。
5.结合内部和上下文的数据
IT领导者需要确保他们的分析实践不仅可以吸收内部数据，而且还可以吸收与竞争、市场、客户细分和人口调查数据点相关的背景数据，以提供一组全面的事实和趋势，Sumit Anand建议说，他是家居装饰连锁超市At Home的首席信息官。“还应该有对组织的业务技术路线图和长期财务计划的直接投入，”他补充说。
在几周或几个月的时间里，访问实时的内部和上下文数据，以及丰富而有意义的见解，可以改变一个组织的决策过程，Anand说。“这种方法之所以有效，是因为它专注于通过更多地以数据为驱动、以事实为基础、从宏观上了解企业的业务前景，以改变企业文化。”
6.专注于传递实质性信息
“实质性信息”是从法律和会计中借用来的一个概念，是指能够使接受者改变对某一特定问题的想法或改变他们的判断或行动过程的信息。“他们会对收到的实质性信息做出反应，”研究和咨询公司Info-Tech Research Group的研究员Kenneth McGee说。
例如，在旅途中，车辆的油表只会被检查一次(如果有的话)。那是静态信息。“但是，如果一个警报亮起或响起，司机就会立即考虑在下一个出口寻求解决方案，”McGee解释说。
高管和经理们被信息淹没了--信息太多了，永远无法被完全吸收。“不过，为了确保成功，只需要实时分析非常少量的实质性信息。”McGee指出。
7.建立一个了解关键业务需求的分析团队
分析团队应该是一个真正的合作伙伴，而不仅仅是一个订单接受者。“当分析团队被视为业务推动者而不是成本中心时，企业就会愿意在人力资源和技术上投入更多来支持分析功能，”技术研究和咨询公司Information Services Group的合作伙伴兼首席数据和分析官Kathy Rudy建议道。
确保长期成功的最佳方法是为分析团队提供业务知识，以便提供相关情报，Rudy说。“他们对业务了解得越多，就越擅长提供重要的分析。”
随着时间的推移，一个得到良好支持的分析团队将能够提供越来越相关的数据，使决策者能够采取更加快速、明智的行动。“这包括使用API连接和数据抓取所引入的市场数据，来支持内部生成的分析，” Rudy说。“你需要通过实时分析来成为合作伙伴，告诉你的高管团队他们所不知道的事情，甚至是想问的事情，这将让你成为摇滚明星。”
如何利用chatgpt进行实时数据分析与洞察？
ChatGPT是一个基于GPT的聊天机器人，它可以用于自然语言处理和对话生成。如果您想要利用ChatGPT进行实时数据分析和洞察，您需要将ChatGPT与数据分析工具集成在一起。
1. 确定您的需求和目标
在开始使用ChatGPT进行实时数据分析和洞察之前，您需要确定您的需求和目标。这包括确定您要分析的数据类型、您要回答的问题以及您要使用的数据分析工具。例如，您可能想要分析销售数据，回答关于销售趋势、最畅销的产品和最佳销售渠道的问题，并使用Python和Pandas进行数据分析。
2. 收集和准备数据
在开始分析数据之前，您需要收集和准备数据。这可能涉及到从数据库、API或文件中提取数据，并将其转换为适合分析的格式。您还需要清理和处理数据，以确保数据的准确性和一致性。这可能包括删除重复项、填充缺失值和转换数据类型。
3. 集成ChatGPT和数据分析工具
一旦您准备好数据，您需要将ChatGPT和数据分析工具集成在一起。这可以通过编写脚本或使用现有的库和框架来实现。例如，您可以使用Python编写一个脚本，该脚本将接收来自ChatGPT的自然语言查询，并将其转换为Python代码。然后，该脚本将使用Pandas执行数据分析操作，并将结果转换为自然语言，并将其返回给ChatGPT，以便向用户显示。
4. 测试和优化
在将ChatGPT和数据分析工具集成在一起之后，您需要测试和优化您的解决方案。这可能涉及到测试不同的查询和数据集，以确保您的解决方案能够正确地回答用户的问题。您还可以优化您的解决方案，以提高性能和准确性。例如，您可以使用缓存来提高查询速度，或者使用机器学习算法来提高结果的准确性。
5. 部署和维护
一旦您的解决方案经过测试和优化，您可以将其部署到生产环境中，并开始使用它来回答用户的问题。您还需要定期维护您的解决方案，以确保它能够适应新的数据和查询，并保持高性能和准确性。这可能涉及到更新代码、添加新的功能和修复错误。
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