过去很长一段时间内，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），例如电商行业常见的统一商品或订单查询、金融行业的实时风控、服务行业的客户 CDP 等。这些场景对企业来说往往都是关键任务类型，蕴含着巨大的商业价值，但并不是所有企业和组织都有挖掘并最大化利用实时数据的技术能力。
较之离线分析场景，Operational Analytics 与实时业务场景对数据的诉求有着本质上的差异。后者包含实时采集同步、实时计算、实时存储、实时查询和服务等范畴，由于数据本身参与核心业务流转，需要来自业务系统的最新的实时数据，每一条数据都与真实业务挂钩，单位价值高，秒级的实时性诉求是关键，对数据准确性有着100%的极致要求，而基于离线分析场景需求打造的传统数据集成架构逐渐暴露出不同程度的时代缺陷，系统耦合性高、链路长、非实时、成本高、难维护等等诸如此类。对实时数据的强烈诉求与传统解决方案的不足之间的矛盾日益突出。
关键场景的差异孕育了新的技术架构。随着时间的推移，新架构的优势会逐渐累积为难以赶超的地位，帮助企业更方便、更准确地获取实时数据。技术更迭，从来如此。
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