实时分析在企业大数据战略中扮演者重要的角色。通过对快速变化的数据流进行实时分析和即席查询，企业可以获得更多信息，建立良好的客户关系。

倘若企业不为客户提供一个独特、全面的分析体验，那么将不太容易得道用户良好的反馈。社交媒体和其他Web服务的扩散使消费者在互联网上言论自由。 这种现象鼓励企业采取更加创新的客户服务方案，让决策者了解客户的哪些需求优先被需要。使用大数据分析能够实现这些功能。

实时的必要性

管理人员，技术支持人员，以及其他客户服务代表需要尽快找出不足之处，避免时间拖得过长而给客户留下一个不良的印象。 虽然监控企业员工和消费者之间的对话可以帮助决策者了解他们代理人的状况，但是决策者根据这种方式获得的信息调整策略往往已经为时已晚。

相对于采取这种传统的被动方式，企业应该更加积极主动。 例如启用预测分析——收集大量的潜在客户和现有客户的数据可以帮助决策者识别当前和未来的发展趋势。 如此获得的信息能够为决策者提供一个独特的视角，使其更容易满足用户潜在的期望，同时提高响应能力以及企业声誉。

克服不可预见的障碍

大数据技术可以使企业对客户行为有更深的了解。 然而，决策者必须防止收集过量的信息——并不是每个数据都是有意义的。当然，在做不同分析时会用到，然而分析过多的不相干数据有可能导致性能和效率的问题。这适用于任何一家使用云计算技术以适应日益庞大和复杂的信息的企业。

相反，管理者应该看其具体的客户，流程和目标。 在许多情况下，收集来自有长远需求的客户的数据将能够指导企业未来业务方面的决策。 这样做也可以使其获得对客户需求更现实的理解，这将最终使改善服务、简化流程。

因为消费者的需求在不断变换，大数据的应用需要高度适应性。 如果某企业构建一个刚性的策略与固定的政策，那么当这些流程需要根据客户的期望改进时，该企业就会遇到诸多的困难。 所以决策者需要不断检讨和修订正在进行中的项目以及策略以减轻不必要的复杂性，以更好的调整自己满足用户不断变化的需求。

客户服务将永远是一个成功企业的基石。 若企业不能满足潜在客户和现有客户的需求，它将很难保持一定的竞争力。 相反，决策者应该制定灵活的大数据计划，使他们能够实时洞察客户真正的需求。 这样依赖，他们就可以在正确的时间向正确的用户提供合适的服务和产品。