Gartner 声称，到2020年，平均每个人将会与其他重要的人员进行更多的机器人对话。一个惊人的预测，表明人类将如何与技术相融合。然而，企业需要能够促进这些互动，更重要的是，通过使用实时分析从信息交换中获得价值。

       然而，这是许多企业目前缺乏的能力。可视化数据实时的挑战很多，从缺乏基础设施到捕获数据，到静态分析工具，到管理数据流。行业思想领袖倾向于同意。

 

        实时数据变得越来越重要，” Alooma CTO Yair Weinberger 说。然而，许多人正在寻找从实时数据令人望而生畏的价值的前景。Weinberger说：“基于开放源码工具的内部构建将会变得更加困难。“这很难做。”

        自然而然的是，这些挑战导致了公司的兴起，这些公司会加强利用实时数据的能力，例如最近宣布推出 Alooma  Live的 Alooma， Alooma  Live为用    户提供了增强实时数据流创建的技术。云数据仓库，替代慢速，过时的批量上传。Alooma联合创始人兼首席执行官Yoni Broyde表示：“Alooma Live使数据科学家和工程师能够获得前所未有的流量可见度，从而可以纠正问题，并确信从数据中获得的信息是准确，可靠的，采取行动“。

      当然，Broyde的评论强调了公司的产品是什么，Alooma的联合创始人正在做些什么。实时分析正在成为企业的重要能力，特别是在零售行业。

       只需查看电子商务实例，例如AMAZON.COM，了解实时分析可提供多少价值。例如，亚马逊使用实时分析来根据购物者的偏好采取行动，并提供与购物体验相关的内容。许多其他大型网站（例如“纽约时报”）也可以这样做，可以实时调整内容以解决用户偏好。

      当然，实时数据可视化可以用于基于A / I的客户互动。对于需要快速达到市场条件的企业，实时可视化可以增加数据的相关性，说明驱动当今客户决策的数据以及将要做出的选择。然而，如果没有创建适当的数据流，实时分析就没有用了。

        Gartner继续预测，由于可以简化流程的架构开发，为实时分析利用流数据将变得更加实惠，更易于企业访问。建筑蓝图，如Lambda和Kappa，将使企业能够快速获取新鲜的流式传输数据。允许数据和分析领导者降低成本并加速实时分析解决方案的实施。

        根据Alooma的Broyde，该公司进一步推进了许多步骤，通过与现有平台的集成，实现了实时数据分析。Broyde说：“我们对Google Cloud Platform的支持确保了客户可以将他们所有不同的数据库与他们选择的云提供商进行整合。我们对Google BigQuery的现有支持以及与Google Cloud SQL for PostgreSQL和Google Cloud SQL for MySQL的新功能是我们与Google密切合作的最新例证。“