掌握预测分析：驱动持续洞察的动力引擎

作者：Jessica Wachtel / 开发者，实时分析
2024年2月26日

预测分析是一种强大的工具，使组织能够做出基于数据的明智决策。这些工具具有广泛的应用，可以带来深远的影响，无论是长期如供应链管理、总体设备效率，还是短期如异常检测。让我们看看预测分析是什么，以及如何为您的数据和运营提供持续、有意义的洞察来驱动预测分析引擎。

什么是预测分析？

预测分析利用统计模型和机器学习算法，根据历史数据和实时数据来识别趋势。企业可以设计定制的统计模型和机器学习算法，或者使用模板。根据您的业务需求，您可以使用预测分析来决定何时替换某些库存物品的库存，分析工厂设备的利用率以优化其使用寿命，以及检测网络流量中的异常。

利用预测分析力量的关键是实时和历史数据——数据是预测工具的力量。如果没有一致、可靠的收集、存储和保留数据，预测结果将是不准确的。

预测分析中的时间序列数据

时间序列数据——以数据点形式存储在数据库中的一系列观测数据——在构建预测分析模型时至关重要。如果我们想了解这在实际环境中是如何运作的，想象一个为所有机器配备了传感器的工厂。从这些传感器收集的数据讲述着每台机器的故事：其操作如何影响机器健康和影响生产效率。时间序列数据的例子包括温度、压力和热量测量。在这种情况下，实时数据揭示机器当前的工作状态，而历史数据揭示其过去的工作状态。如果没有可靠的时间序列数据收集，模型是不完整的，就像一本缺少页码的书。你可能知道其轨迹，但你永远不会知道整个故事。

时间序列数据库

时间序列数据库，如InfluxDB，针对存储和管理时间序列数据进行了优化。时间序列数据库高效地处理时间戳数据的摄入、处理和查询。对大量有序数据的专家管理使时间序列数据库成为预测分析的首选选项。

数据湖

数据湖是一个集中式存储库，可以让你以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖是存储原始数据的成本效益和灵活的解决方案。虽然时间序列数据库是实时时间序列数据的最佳选择，但数据湖提供了一种成本效益高的长期数据存储选项。原生的数据湖查询开箱即用较慢，但开发者可以优化其系统以实现更快的查询。数据湖主要设计用于存储用于未来分析需求的原生数据——这正是预测分析模型所需的数据。

协同效应

时间序列数据库和数据湖都在预测分析中发挥作用。时间序列数据库针对收集由数据源生成的高速时间戳数据进行了优化。这是构建和训练预测分析模型所需的数据。数据湖为存储模型创建完整历史记录所需的大量结构化和非结构化数据提供了一个集中式存储库。结合这些技术允许组织利用这两种数据收集方法的优点以产生更深入的见解。

实时分析与长期支持

时间序列数据库可以执行警报、监控和异常检测等任务。通过将这些事件记录下来并将其数据卸载到数据湖以进行长期存储，有助于预测类似未来的事件。

数据集成

数据湖是不同数据类型的集中式存储库。通过将来自各种来源的数据集成到数据湖中，组织可以用额外的上下文信息（如天气数据和宏观经济指标）丰富其时间序列数据。这些增强的数据可以提供宝贵的见解并提高预测分析模型的准确性。

灵活的数据存储

使用时间序列数据库和数据湖相结合，组织可以直接从运营技术、传感器和设备中捕获时间序列数据，并以低成本长期存储这些数据。而不是简单地从时间序列数据库中删除达到保留策略的数据集，将其发送到数据湖是一种低成本的选择。历史数据和实时数据都对预测分析引擎至关重要。使用数据湖或数据仓库作为长期数据存储解决方案是启用预测性维护并保持高保真数据而不花费大量资金的一种方法。

预测分析解决方案

时间序列数据对于预测分析预测的成功至关重要。时间序列数据库擅长短期收集和存储时间序列数据。数据湖提供了一个可扩展、高效且集中的平台，用于长期数据存储。通过结合使用时间序列数据库和数据湖，企业获得了有效预测分析、机器学习和统计模型所需的存储基础设施。

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