全球 流分析行业的 8 大领先公司

由于从各种来源（如物联网传感器和启用的设备、安全日志和 Web 应用程序）生成大量数据，流数据已成为企业数据架构不可或缺的一部分。在当今快速数字化的世界中，速度是一个重要组成部分。流媒体服务使用户无需上传整个文件即可连续消费内容。物联网 (IoT) 的日益增长推动了整体数据量的增长，该领域的最新进展导致了数据收集、处理和分析的创新方法的出现。通过分析来自应用程序、社交媒体、传感器和设备等的流数据，这导致了实时分析的快速发展。

实时流分析通过在客户体验下降时向他们发出警报、实时检测欺诈和可疑活动等方式为广泛的行业提供了帮助。流式分析是一种数据分析，它实时呈现数据，并使用户能够随之执行简单的计算。它利用流处理来处理大量不断更新的数据集。这为用户提供了最新信息，并与数据流无缝协作，无需复杂的分析任务。

流式分析是可扩展的，可以无缝处理高达 1 GB/秒的高事件吞吐量。流式分析高度可靠，并通过其增强的内置数据恢复功能防止数据丢失。流式分析，也称为流式处理，是指使用事件流对大量获取的动态数据进行处理和分析，是连续查询。流分析使一系列行业能够有效地识别机会和风险，这在最近的过去显着提高了其需求。全球流媒体分析市场规模预计将在 2028 年达到 825.9 亿美元，并在整个预测期内实现 27.1% 的强劲收入复合年增长率。

流分析的关键组件

流数据架构是一个强大的软件组件框架，专门用于收集和处理从各种来源生成的大量流数据。流式数据分析持续实时地使用数据，将其转移到存储中，并使用实时处理工具以及数据操作和分析对其进行处理。

流式堆栈建立在开源和专有解决方案的装配线上，以满足特定问题，例如流处理、实时分析以及数据集成和存储。流式架构通常由四个主要组件组成：

流处理器：
流处理器从源（称为生产者）收集数据，并将其转换为标准消息格式，然后持续流式传输。其他组件可以调整到它并使用处理器传递的消息。Apache Kafka 和 Amazon Kinesis Data Streams 是两种最流行的流处理工具。

实时 ETL 工具：
来自一个或多个流处理器的数据流需要进行聚合、转换和结构化，然后才能使用基于 SQL 的分析工具分析集群数据。这通常由提取、转换和加载 (ETL) 工具或平台完成，这些工具或平台接收来自用户的查询，从消息集中收集事件，并通过应用查询生成结果。最终结果可以是 API 调用、可操作的洞察、可视化、更改或新数据流。Apache Storm、Spark Streaming 和 WSO2 流处理器是用于流分析的开源 ETL 工具的关键示例。

数据分析：
在流数据生成并准备好供处理器使用后，对其进行分析以提供价值和可操作的见解。流数据分析工具的一些用例包括 Amazon Athena、Amazon Redshift、Elasticsearch 和 Cassandra 等。

流式数据存储：
低成本存储技术的出现，组织现在能够存储他们的流数据。数据湖是存储事件数据的最敏捷和最具成本效益的方式，但随着技术的最新进展，对象存储在有效存储大量数据方面获得了巨大的吸引力。

流式分析对企业有利的 4 种方式

流分析是一种颠覆性技术，几乎可以为所有企业带来好处，因为它是高度灵活、有价值和敏捷的技术。以下是企业可以利用流式分析来实现强大安全性、获得可操作的洞察力、做出更好的决策以及提高性能和生产力的一些方法。

网络安全和威胁分析：
对日志和传入数据的实时检查可以使安全运营中心在几分钟内检测到攻击。此外，将流分析引入客户计费等服务可以让组织在潜在欺诈行为和模式变得可逆之前对其进行可视化。流式分析可以以无与伦比的速度和准确性有效地识别异常活动。

客户全景：
无论是什么业务，了解客户群通常对业务有益，因为他们可以轻松满足他们的需求。流式分析利用社交媒体和数字营销来深入了解下一次促销应该针对哪些消费者群，以及什么可以带来高转化率。

推荐引擎：
对于正在寻找特定优惠和产品的客户来说，推荐通常是一颗金星。更好地了解客户可以使营销团队找出最有可能想要产品和优惠的人。多年来，亚马逊和 Netflix 彻底改变了推荐引擎，让消费者更容易找到他们想要的东西。

预测性维护：
流式分析可以帮助企业了解何时迫切需要在员工计算机、无线路由器、物联网和其他设备上安装维护和更新。

流媒体将在未来的分析中发挥重要作用，现在比以往任何时候都更重要的是评估流媒体分析在企业中的价值。

流分析市场收入排名前 8 位的公司

亚马逊公司– 收入 [3860.6 亿美元]
Amazon, Inc. 是一家总部位于美国的电子商务和科技巨头，专门从事云计算和数字流媒体等业务。作为电子商务巨头的子公司，亚马逊网络服务提供可靠、可扩展且具有成本效益的按需云计算平台。AWS 提供Amazon Kinesis Data Analytics，这是一种无服务器服务，可运行流式应用程序，无需提供或管理任何基础设施。Amazon Kinesis Data Analytics 要求用户只需为流应用程序使用的处理和存储基础设施付费。它配备了内置功能，可有效过滤、聚类和生成流数据以进行高级分析。它使用户能够快速分析和响应实时数据和见解。

微软公司 – 收入 [1430.2 亿美元]
Microsoft Corporation 是全球领先的科技公司之一，在 2020 年财富 500 强排名中排名第 21。Microsoft 提供Azure Stream Analytics，这是一个实时分析和复杂的事件处理引擎，可有效分析和处理大量数据快速流式传输数据，一次从多个来源收集。Azure 流分析可用于分析来自 IoT 设备的实时流、Web 日志、地理空间分析、远程监控和预测性维护，以及销售点 (PoS) 数据的实时分析。流分析从 Azure 事件中心、Azure IoT 中心或 Azure Blob 存储获取数据。

英特尔公司 – 收入 [778.7 亿美元]
英特尔公司是一家美国跨国科技公司，是全球收入最大的半导体芯片制造商。英特尔提供从可扩展处理器到内存技术的广泛服务，以加速和增强支持实时分析和快速决策的计算密集型应用程序的性能。

IBM – 收入 [762 亿美元]
IBM 是一家美国跨国科技公司，现在专注于云计算和人工智能。适用于 IBM 云的IBM Streaming Analytics支持广泛的流数据，包括非结构化文本、视频、音频和传感器，可帮助组织有效地发现机会、风险并实现实时决策。流分析服务配备了内置领域分析，如机器学习 (ML)、自然语言、文本、声学等，以开发自适应流应用程序。

Google LLC – 收入 [553 亿美元]
Google LLC是一家总部位于美国的跨国科技公司，提供互联网相关服务。它于 2004 年上市，2015 年，这家科技巨头重组为 Alphabet, Inc. 的全资子公司。谷歌提供 Dataflow，这是谷歌云的统一流和批处理服务。Google Cloud 提供的流分析提供了获取、处理和分析波动的实时数据量所需的资源，以获得可操作的业务洞察和行动。这些服务降低了复杂性并增加了分析师和数据工程师对流分析的可访问性。

甲骨文公司 – 收入 [390.7 亿美元]
Oracle Corporation 是一家通过 Internet 按需提供云计算服务的软件公司。Oracle 流分析 (OSA)使用户能够通过对事件流实时执行查询，从感兴趣的事件中获得可行的见解。它是一种内存技术，用于对流式大数据进行实时分析。Oracle Stream Analytics 通过利用复杂的关联模式和 ML 算法自动处理和分析大规模实时数据。该解决方案可用于通过实时图表、地图和可视化来探索实时数据。

SAS Institute, Inc. – 收入 [31 亿美元]
SAS Institute, Inc. 是一家美国跨国分析软件开发商，将一套分析软件商业化，帮助访问、管理、分析和处理数据以加快决策制定。它是商业智能行业最大的全球独立供应商之一。SAS 事件流处理分析数据以通过 AI 获得可操作的见解并在业务中做出实时决策。SAS 提供的事件流处理涵盖流数据质量和分析，以及广泛的 SAS 和开源机器学习。  

TIBCO 软件 – 收入 [20 亿美元]
TIBCO Software 是全球领先的集成和分析公司，为企业提供基础架构软件，以利用本地或基于云的服务。TIBCO 流分析是一种企业级、云就绪的流分析解决方案，它利用物联网信息、持续查询和快速分析流数据，使组织能够做出实时业务决策。TIBO Streaming 软件是云就绪的流分析，有助于经济高效地构建实时应用程序，并且替代品风险低。