1. 實時大數(shù)據(jù)分析

蘇格蘭科學家凱爾文曾經(jīng)說過："科學的靈魂和使命就是其有效的應用，…知識的力量是要為人類造福”，這句話在如今大數(shù)據(jù)熱潮下更加恰如其分。當今是一個信息爆炸時代，我們每天看到、聽到、接觸到大量的信息。而隨著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的快速興起，市場競爭的不斷加劇，越來越多的企業(yè)認識到信息與數(shù)據(jù)分析的重要性，紛紛投入人力物力進行數(shù)據(jù)資源整合，提高數(shù)據(jù)挖掘能力，希望能夠通過數(shù)據(jù)分析助力業(yè)務轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新和持續(xù)發(fā)展。尤其是近幾年，數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能在國內(nèi)的迅速普及，充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析在商業(yè)決策中的核心價值和戰(zhàn)略意義。如今的商業(yè)決策，絕不僅僅只是基于以往經(jīng)驗的定性分析，它還可以是通過數(shù)據(jù)和邏輯一步步量化得到最優(yōu)解，從而使得風險最低、利潤最大。隨著大數(shù)據(jù)的在各行各業(yè)中的廣泛應用，越來越多的國內(nèi)外公司開始重視基于數(shù)據(jù)的商業(yè)決策。我們來看幾個場景：

1、某電商公司為了刺激消費打算發(fā)放一批優(yōu)惠券，那么你作為電商公司的CEO，如何針對不同的用戶特點指定合理的策略合理發(fā)放優(yōu)惠券，才能使得成本最小，同時收益最大呢？

2、某互聯(lián)網(wǎng)公司，為了獲取更多的曝光率、流量和轉(zhuǎn)化率，決定在原來比較優(yōu)質(zhì)的硬廣、SEM、內(nèi)容營銷、SEO、自媒體廣告、線下講座、口碑營銷這幾個渠道上，增加一筆營銷推廣預算，你作為市場部的總監(jiān)，如何基于之前的投放經(jīng)驗，合理安排使用這筆營銷推廣預算，使得曝光率、轉(zhuǎn)化率最大化呢？

3、某電商公司的客服部門，有全職員工和兼職員工兩種職位，全職員工有3個工作時段、兼職員工有4個工作時段，這兩種不同員工的報酬是不同的，作為部門總監(jiān)，在不同的時段如何安排全職員工和兼職員工的組合，能在服務質(zhì)量達標的前提下，使得人力成本最小？

4、某軟件公司有3個研發(fā)組，當前需求池中有85個需求，分為A、B、C、D四類，通過預算的數(shù)據(jù)分析得到了各個開發(fā)組的完成各類需求的效率和各個開發(fā)組的能力上限，作為部門負責人，如何安排公眾了才能在最短時間內(nèi)完成全部需求？

5、某零售公司，通過數(shù)據(jù)分析知道了不同四類不同用戶的人均GMV、利潤率、利潤貢獻率，以及每個用戶的運營成本、人力成本、，不同類型用戶的流失率和好評率，那么作為運營總監(jiān)，如何分析和優(yōu)化用戶結(jié)構(gòu)，使得公司的利潤最大化呢？這些問題都是在自己的行業(yè)工作中會遇到的實際問題，基本的內(nèi)容是，在公司經(jīng)營中，通過基礎的數(shù)據(jù)采集，已經(jīng)積累了一定的相關(guān)數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)的作用下，如何綜合分析和評估使得利潤最大、成本最小、風險最低，這是企業(yè)發(fā)展和運營當中經(jīng)常遇到的決策問題。這些問題都需要通過數(shù)據(jù)分析來找出答案，并且數(shù)據(jù)分析的有效性，準確性和實時性都為企業(yè)在激烈的市場競爭中贏得更大的市場占有率，贏得更多的機會起到了關(guān)鍵性的作用。不久的將來數(shù)據(jù)分析師/科學家將會成為炙手可熱的職業(yè)，感興趣的知友也可以讀下這兩篇短文https://zhuanlan.zhihu.com/p/79996125；https://zhuanlan.zhihu.com/p/68

2. 實時大數(shù)據(jù)分析引擎

ELK 是現(xiàn)階段眾多企業(yè)單位都在使用的一種日志分析系統(tǒng)，它能夠方便的為我們收集你想要的日志并且展示出來

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的簡稱，這三者都是開源軟件，通常配合使用。

Elasticsearch -->存儲數(shù)據(jù)

是一個實時的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，結(jié)構(gòu)化搜索以及分析。它是一個建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基礎上的搜索引擎，使用 Java 語言編寫，能對大容量的數(shù)據(jù)進行接近實時的存儲、搜索和分析操作。

Logstash --> 收集數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)收集引擎。它支持動態(tài)的從各種數(shù)據(jù)源搜集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行過濾、分析、豐富、統(tǒng)一格式等操作，然后存儲到用戶指定的位置。

Kibana --> 展示數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析和可視化平臺。通常與 Elasticsearch 配合使用，對其中數(shù)據(jù)進行搜索、分析和以統(tǒng)計圖表的方式展示。

EFK是ELK日志分析系統(tǒng)的一個變種，加入了filebeat 可以更好的收集到資源日志 來為我們的日志分析做好準備工作

3. 實時大數(shù)據(jù)分析有哪些專家

納米體育數(shù)據(jù)，可以提供足球、籃球、網(wǎng)球、電競、橄欖球等賽事包括比賽實時數(shù)據(jù)、歷史分析數(shù)據(jù)、世界主流指數(shù)公司即時指數(shù)、動畫直播、資料庫等賽事數(shù)據(jù)服務。