概述您的需求： 查看流程的每个阶段，并确定您需要从数据中提取什么、如何转换数据以及将数据放到何处。此外，在开始转换之前，还要寻找获取原始数据的方法。从长远来看，“一刀切”的方法实际上会增加更多的复杂性和限制。 架构是一个很好的例子，该平台的消费历程是首先构建一个现代化的批处理仓库，然后添加实时流服务。
评估处理数据的完整延迟周期时间： 数据移动 柬埔寨电话号码数据 的延迟只是获取结果所需总时间的一个因素，整个过程中还有处理时间。 处理并可能转换数据、运行分析模型和呈现数据之间需要多长时间。然后利用这个周期时间来评估您可以（或需要）多快做出决策。
管理数据科学和分析程序的所有要求需要付出努力，尤其是当公司内越来越多的部门依赖机器学习和人工智能的输出时。如果公司能够采用更具分析性的方法来定义其“实时”，他们就可以实现业务目标并最大限度地降低成本，同时有望提高数据的可靠性和可信度。
可以将实时数据和批处理数据之间的这种差异想象成 团队的工作方式。有时他们需要实时监控，以便尽快了解实例何时发生故障，但大多数时候， 团队会深入分析、分析流程，并深入了解公司的 基础设施的运行情况 而是查看实例发生故障的频率。这需要在数据中提供更多背景信息，以便进行明智的分析。