1. 實時大數據分析
蘇格蘭科學家凱爾文曾經說過："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”，這句話在如今大數據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。而隨著互聯網企業的快速興起，市場競爭的不斷加劇，越來越多的企業認識到信息與數據分析的重要性，紛紛投入人力物力進行數據資源整合，提高數據挖掘能力，希望能夠通過數據分析助力業務轉型、創新和持續發展。尤其是近幾年，數據分析和商業智能在國內的迅速普及，充分體現了數據分析在商業決策中的核心價值和戰略意義。如今的商業決策，絕不僅僅只是基于以往經驗的定性分析，它還可以是通過數據和邏輯一步步量化得到最優解，從而使得風險最低、利潤最大。隨著大數據的在各行各業中的廣泛應用，越來越多的國內外公司開始重視基于數據的商業決策。我們來看幾個場景：
1、某電商公司為了刺激消費打算發放一批優惠券，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放優惠券，才能使得成本最小，同時收益最大呢？
2、某互聯網公司，為了獲取更多的曝光率、流量和轉化率，決定在原來比較優質的硬廣、SEM、內容營銷、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，如何基于之前的投放經驗，合理安排使用這筆營銷推廣預算，使得曝光率、轉化率最大化呢？
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，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，通過預算的數據分析得到了各個開發組的完成各類需求的效率和各個開發組的能力上限，作為部門負責人，如何安排公眾了才能在最短時間內完成全部需求？
5、某零售公司，通過數據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，如何分析和優化用戶結構，使得公司的利潤最大化呢？這些問題都是在自己的行業工作中會遇到的實際問題，基本的內容是，在公司經營中，通過基礎的數據采集，已經積累了一定的相關數據，在這些數據的作用下，如何綜合分析和評估使得利潤最大、成本最小、風險最低，這是企業發展和運營當中經常遇到的決策問題。這些問題都需要通過數據分析來找出答案，并且數據分析的有效性，準確性和實時性都為企業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鍵性的作用。不久的將來數據分析師/科學家將會成為炙手可熱的職業，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. 實時大數據分析引擎
ELK 是現階段眾多企業單位都在使用的一種日志分析系統，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 -->存儲數據
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，結構化搜索以及分析。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，能對大容量的數據進行接近實時的存儲、搜索和分析操作。
Logstash --> 收集數據
數據收集引擎。它支持動態的從各種數據源搜集數據，并對數據進行過濾、分析、豐富、統一格式等操作，然后存儲到用戶指定的位置。
Kibana --> 展示數據
數據分析和可視化平臺。通常與 Elasticsearch 配合使用，對其中數據進行搜索、分析和以統計圖表的方式展示。
EFK是ELK日志分析系統的一個變種，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. 實時大數據分析有哪些專家
納米體育數據，可以提供足球、籃球、網球、電競、橄欖球等賽事包括比賽實時數據、歷史分析數據、世界主流指數公司即時指數、動畫直播、資料庫等賽事數據服務。
