พื้นฐานของการวิเคราะห์ตามเวลาจริง – ข้อมูล

ในโลกของธุรกิจที่พัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง การเกิดขึ้นของเทคโนโลยีใหม่ๆ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างคล่องตัวและแม่นยำ การวิเคราะห์ตามเวลาจริง – ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตามที่เกิดขึ้น – เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีดังกล่าวที่กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางธุรกิจ

ด้วยการระบุแนวโน้มและรูปแบบที่รวดเร็วเป็นพิเศษ ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อตรวจหาปัญหาทางธุรกิจตั้งแต่เนิ่นๆ ในปี 2023 การวิเคราะห์ตามเวลาจริงจะซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วยความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เทคโนโลยีเหล่านี้ จะช่วยให้บริษัทต่างๆ ไม่เพียงแต่วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ แต่ยังคาดการณ์แนวโน้มและผลลัพธ์ในอนาคตได้อีกด้วย ประโยชน์ชัดเจน: การตัดสินใจเร็วขึ้น ประสิทธิภาพการดำเนินงานดีขึ้น ความเสี่ยงลดลง ประสบการณ์ของลูกค้าดีขึ้น และเพิ่มผลกำไร 

ด้วยฮาร์ดแวร์ที่ถูกกว่า สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่ประหยัด แพลตฟอร์มการจัดเก็บข้อมูลราคาไม่แพง และโฮสต์ "ศูนย์ข้อมูล" ที่พร้อมใช้งานสำหรับธุรกิจทั่วทุกมุมโลก ธุรกิจสมัยใหม่ไม่มีข้อแก้ตัวสำหรับการชะลอแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ตามเวลาจริงเพื่อให้เร็วขึ้น ดีขึ้น และอีกมากมาย โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้

การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงทำนาย

ในปี 2023 แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหัวใจสำคัญของการรายงานแบบเรียลไทม์ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงานแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์เชิงทำนายในทางกลับกัน ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตตามข้อมูลในอดีตได้ ด้วยการรวมเทคโนโลยีทั้งสองนี้เข้าด้วยกัน องค์กรสามารถได้รับความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับการดำเนินงานของตน ทำให้สามารถระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะเกิดขึ้นและใช้มาตรการป้องกันล่วงหน้า นอกจากนี้ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้จากรูปแบบและพฤติกรรมในอดีตภายในชุดข้อมูลขององค์กรเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น 

โดยรวมแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะยังคงมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการรายงานแบบเรียลไทม์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ขณะที่องค์กรต่างๆ แสวงหาวิธีใหม่ๆ ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อความได้เปรียบในการแข่งขัน เทคโนโลยีเหล่านี้จะกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่งขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัยสำหรับความสำเร็จ

การตัดสินใจแบบเรียลไทม์: เสริมศักยภาพธุรกิจด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงกำลังปฏิวัติวิธีการดำเนินธุรกิจในโลกปัจจุบัน ด้วยการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI, แมชชีนเลิร์นนิง และ IoT ทำให้องค์กรสามารถรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงในการตัดสินใจทางธุรกิจ 

ธุรกิจต่างๆ พึ่งพาการวิเคราะห์ตามเวลาจริงมากกว่าที่เคยเป็นมา แนวโน้มนี้ขับเคลื่อนโดยความต้องการความเร็วและความคล่องตัวในภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา นอกจากนี้ การวิเคราะห์ตามเวลาจริงจะช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น ความสามารถในการคาดการณ์นี้จะช่วยให้บริษัทประหยัดเวลาและทรัพยากรในขณะที่ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม

การปรับแต่งให้เป็นส่วนตัวและการมีส่วนร่วมของลูกค้า: ใช้ประโยชน์จากข้อมูลตามเวลาจริงเพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงยังคงมีบทบาทสำคัญในกลยุทธ์ส่วนบุคคลและการมีส่วนร่วมของลูกค้า บริษัทที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลตามเวลาจริงเพื่อมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคลจะมีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญเหนือคู่แข่ง

ด้วยการใช้ . ที่เพิ่มขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์ตามเวลาจริง บริษัทต่างๆ จึงสามารถมอบประสบการณ์ที่ตรงเป้าหมายและเป็นส่วนตัวได้ในวงกว้าง เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้สามารถปรับเปลี่ยนข้อเสนอให้เป็นส่วนตัวแบบเรียลไทม์ตามพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละราย 

โดยรวมแล้ว ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลตามเวลาจริงสำหรับการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคลและการมีส่วนร่วมของลูกค้ามีความสำคัญมากขึ้นสำหรับบริษัทที่ต้องการแข่งขัน ธุรกิจที่ลงทุนในความสามารถเหล่านี้จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีเพื่อความสำเร็จเนื่องจากความสำคัญของประสบการณ์ส่วนตัวที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง

Edge Computing: เปิดใช้งานการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ แบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ผ่าน Edge Computing วิธีการนี้ช่วยให้มีเวลาตอบสนองเร็วขึ้นและลดเวลาแฝงของเครือข่าย ด้วยความช่วยเหลือของ การคำนวณที่ทันสมัยองค์กรสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอุปกรณ์เซนเซอร์และแหล่งข้อมูล IoT อื่นๆ อัลกอริทึมการวิเคราะห์ตามเวลาจริงสามารถนำไปใช้กับข้อมูลนี้เพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติที่อาจบ่งชี้ถึงความล้มเหลวของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้นหรือความจำเป็นในการบำรุงรักษา

วิธีการนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ธุรกิจประหยัดค่าใช้จ่าย แต่ยังจัดกำหนดการกิจกรรมการบำรุงรักษาในเวลาที่เหมาะสมเพื่อลดการหยุดชะงักของการดำเนินงาน

นอกจากนี้ Edge Computing ยังช่วยให้สามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของอุปกรณ์ได้แบบเรียลไทม์ในสถานที่ต่างๆ ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถติดตามความสมบูรณ์ของสินทรัพย์ได้ง่ายขึ้น แนวทางนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าว่าปัจจัยต่างๆ ส่งผลต่อประสิทธิภาพของอุปกรณ์อย่างไร และช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานให้สอดคล้องกัน 

Edge Computing เป็นตัวเปลี่ยนเกมในการเปิดใช้งานการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ผ่านการวิเคราะห์ตามเวลาจริง ประโยชน์โดยรวมยังรวมถึงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการจัดการสินทรัพย์ที่เหมาะสมที่สุด 

หนทางข้างหน้า: เปิดรับพลังแห่งเวลาจริงเพื่อความสำเร็จของธุรกิจ

หนทางข้างหน้าสำหรับธุรกิจถูกปูด้วยพลังของการวิเคราะห์ตามเวลาจริง จะช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบการดำเนินงานได้แบบเรียลไทม์ ระบุรูปแบบและแนวโน้มที่สามารถใช้ประโยชน์ได้เพื่อความได้เปรียบในการแข่งขัน ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถปรับกลยุทธ์ได้ทันที เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ตามเวลาจริงจะช่วยให้ธุรกิจสามารถส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการที่กำหนดเองได้ตามความต้องการของลูกค้า ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า บริษัทต่างๆ สามารถนำเสนอโซลูชันที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการและความชอบส่วนบุคคลได้ เพื่อเปิดรับพลังของการวิเคราะห์ตามเวลาจริงอย่างเต็มที่ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องลงทุนในเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง บริษัทที่นำเทคโนโลยีนี้มาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีสำหรับการเติบโตและความสามารถในการทำกำไรในอีกหลายปีข้างหน้า

การวิเคราะห์ตามเวลาจริง: ภาพรวม 

คาดว่าการวิเคราะห์ตามเวลาจริงจะมีความสำคัญเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องและแพร่หลายมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ

หนึ่งในกรณีการใช้งานที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริงคือในด้านการดูแลสุขภาพ ด้วยจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจากอุปกรณ์ทางการแพทย์และระบบติดตามผู้ป่วย การวิเคราะห์ตามเวลาจริงจึงมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้แพทย์และผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถวินิจฉัยได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

ในอุตสาหกรรมค้าปลีก การวิเคราะห์ตามเวลาจริงถูกนำมาใช้ในการจัดหา ส่วนบุคคล คำแนะนำและแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายตามพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละราย 

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงยังมีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินด้วยการให้ความสามารถในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง สิ่งนี้จะช่วยให้ธนาคารและสถาบันการเงินอื่น ๆ ปกป้องทรัพย์สินของลูกค้าในขณะที่ลดความเสี่ยงของตนเอง

โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์ตามเวลาจริงถูกกำหนดให้ปฏิวัติหลายอุตสาหกรรมในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่ธุรกิจที่สามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตและปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน

ความก้าวหน้าในการสตรีมข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริง

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในโลกของการประมวลผลข้อมูล และความก้าวหน้าใน สตรีมข้อมูล และแมชชีนเลิร์นนิงทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่สร้างขึ้นได้ 

หนึ่งในความก้าวหน้าที่สำคัญที่สุดคือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลการสตรีมตามขนาด ด้วยการเพิ่มจำนวนของอุปกรณ์ IoT แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย และแหล่งข้อมูลเรียลไทม์อื่น ๆ ทำให้มีความต้องการเครื่องมือที่สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่ไหลอย่างต่อเนื่องได้เพิ่มมากขึ้น 

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องยังมีความซับซ้อนมากขึ้น ทำให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้แบบเรียลไทม์ การพัฒนาที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือการรวมการวิเคราะห์ตามเวลาจริงเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ ด้วยการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์และระบุรูปแบบ องค์กรสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน 

ในขณะที่เทคโนโลยีนี้พัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราสามารถคาดหวังกรณีการใช้งานที่น่าตื่นเต้นยิ่งขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริงในอุตสาหกรรมต่างๆ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการประมวลผลแบบคลาวด์

เนื่องจากการใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เติบโตอย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์เชิงทำนาย และคลาวด์คอมพิวติ้งกำลังกลายเป็นองค์ประกอบหลักของการตรวจจับการฉ้อโกงในอนาคต การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน และการจัดการความเสี่ยง 

ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ องค์กรสามารถใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต และใช้มาตรการเชิงรุกเพื่อป้องกันความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยให้คาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นและมีเวลาตอบสนองเร็วขึ้นเมื่อต้องรับมือกับการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นหรือการหยุดชะงักของซัพพลายเชน 

นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรสามารถจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริงเกี่ยวกับช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น ในอนาคต เราคาดว่าจะได้เห็นการผสานรวมระหว่างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และคลาวด์คอมพิวติ้งที่ดียิ่งขึ้น เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้มีความซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานของตนโดยคาดการณ์รูปแบบอุปสงค์และระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น

ท้ายที่สุดแล้ว การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการประมวลผลแบบคลาวด์จะมอบศักยภาพมหาศาลสำหรับธุรกิจที่ต้องการก้าวล้ำนำหน้าในแง่ของการตรวจจับการฉ้อโกง การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน และการจัดการความเสี่ยง 

การวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพ, การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย, การวิเคราะห์แอพมือถือ, การวิเคราะห์การสตรีมวิดีโอ, การเพิ่มประสิทธิภาพการโฆษณา

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงกำลังได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการดูแลสุขภาพ โซเชียลมีเดีย การพัฒนาแอพมือถือ การสตรีมวิดีโอ การเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา และการวิเคราะห์ทางการเงิน 

การวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์และตัดสินใจได้ทันท่วงทีเพื่อปรับปรุงผลการรักษา การวิเคราะห์โซเชียลมีเดียสามารถช่วยบริษัทต่างๆ ติดตามการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์ของตน และวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด

การวิเคราะห์แอพมือถือสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและการตั้งค่าของผู้ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแอพ การวิเคราะห์การสตรีมวิดีโอสามารถช่วยผู้สร้างเนื้อหาระบุเนื้อหายอดนิยมและเพิ่มประสิทธิภาพระบบการส่งวิดีโอเพื่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น 

การเพิ่มประสิทธิภาพการโฆษณาผ่านการวิเคราะห์ตามเวลาจริงช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแคมเปญโฆษณาได้ทันทีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด การวิเคราะห์ตามเวลาจริงจะยังคงเล่นต่อไป บทบาทสำคัญอย่างยิ่ง ในการกำหนดอนาคตของอุตสาหกรรมต่างๆ โดยทำให้สามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

การจัดการสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์การไหลของการจราจร การตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อม

การจัดการสินค้าคงคลังตามเวลาจริงจะช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังตามความต้องการของผู้บริโภค ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากระบบ ณ จุดขาย ผู้ค้าปลีกสามารถคาดการณ์อย่างรวดเร็วเกี่ยวกับความต้องการของผลิตภัณฑ์และทำการปรับเปลี่ยนสินค้าคงคลังได้อย่างเหมาะสม 

การวิเคราะห์การไหลของการจราจรสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการวางผังเมืองและลดความแออัดโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์และกล้อง ซึ่งจะช่วยให้นักวางผังเมืองปรับสัญญาณไฟจราจรให้เหมาะสม ลดเวลาเดินทาง และเพิ่มความปลอดภัยให้กับคนเดินถนนและคนขี่จักรยาน

การตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อมเป็นกรณีการใช้งานที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริง ด้วยการรวบรวมข้อมูลคุณภาพอากาศ มลพิษทางน้ำ และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมอื่นๆ แบบเรียลไทม์ นักวิทยาศาสตร์สามารถระบุภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ต่อสุขภาพของประชาชนหรือระบบนิเวศได้อย่างรวดเร็ว

โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์ตามเวลาจริงนำเสนอเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับจัดการกับความท้าทายที่เกิดขึ้นในสาขาเหล่านี้โดยให้การคาดการณ์ที่แม่นยำตามข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ในขณะที่เทคโนโลยีพัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังได้ว่าจะน่าตื่นเต้นยิ่งขึ้นไปอีก กรณีใช้ สำหรับเครื่องมืออันทรงพลังนี้ในอีกหลายปีข้างหน้า

รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock.com

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ChartPrime. ยกระดับเกมการซื้อขายของคุณด้วย ChartPrime เข้าถึงได้ที่นี่.
• BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/fundamentals-real-time-analytics/