在业务快速在线化和实时化的背景下，各行各业的业务形态发生了深刻的变化，企业对数据平台的要求已经从传统的离线批量处理转向实时、高效的在线分析，并且有着更加多样化的场景需求。

实时数据处理逐渐成为业务运营的关键环节，从12306抢票和直播间拼手速，到银行和证券机构的交易监控，再到短视频平台的实时个性化推荐，各行业都体现出业务在线化和实时化的强烈需求。然而，企业在构建实时数据处理能力的过程中，面临着诸多困境。

1、实时数据处理的典型场景与挑战

实时数据处理需求体现在多个场景中，如营销、风控、运营和IoT。

以短视频的实时个性化推荐为例，当用户在平台上观看视频时，系统需要在前1分钟或30秒内捕获用户的行为特征，并基于算法快速计算其兴趣偏好，然后实时推荐匹配内容。类似需求对数据处理的性能、准确性和时效性提出了极高的要求。

然而，传统的数据平台在应对这些实时场景时暴露出明显的短板：

①实时与历史数据的关联查询困难：实时数据通常需要与历史数据或维表数据进行关联，以提供更精准的分析结果。传统平台在处理这类查询时，往往因数据延迟和处理复杂度导致性能不佳。

②实时数据间的高效关联分析不足：在某些业务场景中，不同来源的实时数据之间需要进行交叉分析。例如，银行在进行实时风控时，可能需要同时分析用户的交易行为和地理位置数据，这对数据平台的计算能力提出了挑战。

③多库数据的实时归集难度大：企业的数据通常分散在多个数据库中，如何高效地将不同来源的数据归集并实时分析是一个难点。

④交互式查询的实时响应能力不足：一些实时场景要求用户能够快速进行交互式查询，但传统平台通常优化为批量处理，难以支持灵活即席查询的快速响应。

2. 现有解决方案的局限性

当前，许多企业依赖于基于Flink和Kafka的流处理平台，尽管在流处理领域表现出色，但是它们的设计初衷主要是针对数据流的实时计算，难以支持更复杂的查询分析需求。具体来说：

①按需查询支持不足：Flink和Kafka的核心能力集中在数据流的高效处理上，但对即席查询或按需分析支持有限。

②复杂场景适配性差：对于需要综合实时和历史数据的场景，这些平台需要额外的开发工作以满足业务需求，增加了企业的开发成本和运维复杂度。

3. 企业应对实时数据困境的思考

为了更好地应对实时数据处理的挑战，企业需要在数据平台建设上进行全方位的升级，包括但不限于：①引入实时与离线一体化的数据架构；②增强平台的灵活性与可扩展性；③结合智能算法与实时分析；④引入支持即席查询的技术框架。实时数据处理将在未来成为驱动企业创新与增长的重要引擎，而实时湖仓将是在架构转型和升级中的最优解。

我们在接下来的连载中将会为大家详细介绍如何通过实时湖仓数据平台来应对实时数据处理的挑战。

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