许多分析和BI工具不能保证用户及时了解重要的商业决策。一旦你发现一种不错的数据模式，必须让数据科学家配合选择数据集用于分析、清理数据噪声、编写查询代码。随着时间的推移，所有数据的价值和相关性都会变小。

本文介绍的流分析描述了如何基于最新获取的数据做出实时决策，从而快速地解决商业问题。

商店现在有多少客户？他们最可能购买什么产品？车队中哪些车辆在以不可接受的低燃油经济性方式运行，原因又是什么？

工厂车间里的哪些设备可能在未来五个工作日出现故障？修复故障需要哪些零部件？

学校的哪些房间是空的，但是仍然在浪费不必要的照明和空调？

还有无数类似的问题需要连接物联网（IoT）的传感器和设备来回答，物联网后端有强大的处理引擎，可以应用高级模型处理大量的动态数据流，商业智能（BI）把这种数据的分析称为流分析。

当你可以回答这些问题时，你可以用新方式解决商业问题并抓住新的收入机会。你可以降低成本，提高效率，同时改善员工、资产以及知识产权的安全。

流分析是什么？它的工作原理是怎样的？

使用SAS事件流处理系统实现流分析技术可以获得收益，该技术可以实时分析运行中的事件数据。与传统的分析不同，SAS事件流处理技术支持分析师和领导人根据实际情况采取行动。

流分析技术可以从系统或世界上任何地点的设备获取数据并进行数据处理，保证数据的新鲜度和相关性。这种处理包括数据操纵、规范化、清理和获利模式的发掘。

你可以部署SAS实时处理引擎，给新应用或现有应用配备高级分析模型。该引擎会针对一个或多个数据流执行模型，提供持续的业务洞察观点。

我们来看看SAS流分析解决方案是如何影响虚构数据分析师John日常工作的。

流分析如何解决商业问题

John是某大型企业的IT分析师，该企业有一万多名员工，四个大型数据中心。John和他的数据科学家团队每天都要查询大量数据，分析输出，以便提取商业观点供商业决策使用。

他的企业有分析和BI工具，但是这些工具的局限性使分析工作遇到很多阻碍。例如，John发现一种很重要的模式，他却很难进行数据分析。他必须与数据科学家合作，让数据科学家选择数据集做进一步分析，清除数据噪声，再编写查询代码返回最终需要的结果。

此外，管理层和业务线经理们已经开始提出BI解决方案无法解答的问题了。客户在Facebook和Twitter上对我们的新产品评价如何？供应链延迟会对生产和发货有何影响？John和他的同事可以给出基于以往情况的答案，但是这并不能帮助解决现在的问题。

现在假设他所在的企业使用了SAS事件流处理技术。该公司CTO需要评估新产品生命周期管理解决方案的影响，具体来说，就是他想了解端到端供应链、生产以及运输过程中出现延迟的地点和原因。

SAS解决方案可以分析从制造到运输的事件流。John知道该解决方案可以轻松处理每秒钟数以百万计的事件，包括数据操纵和规范化。因此，他只需要把该公司供应链管理系统与SAS事件流处理服务器连接起来就好。使用SAS可视化接口，John和他的同事可以把SAS处理引擎嵌入到供应链软件中，针对新的流数据几乎可以立即执行高级模型。

SAS流分析在几个小时之内可以检测到盈利模式，John的团队很容易完成进一步调研。他们发现了延迟及其产生的原因，帮助CTO对她评估的新软件做数据决策。

发现流数据中隐藏的BI

流分析可以为企业做些什么呢？要回答这个问题，首先要考虑已经产生业务活动的事件流，然后想象哪些流可以帮助你回答这些问题。点击这里获取更多关于SAS事件流处理的信息。