掌握预测分析：驱动引擎以获得持续洞察

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，使组织能够做出明智的数据驱动决策。这些工具应用广泛，可以产生具有影响力的结果，无论是长期（如供应链管理和整体设备效率）还是短期（如异常检测）。让我们来看看什么是预测分析，以及如何驱动预测分析引擎，以获得对您的数据和运营的持续、有意义的洞察。

什么是预测分析？

预测分析使用统计模型和机器学习算法，根据历史和实时数据识别趋势。企业可以设计自定义统计模型和机器学习算法，或使用模板。根据您的业务需求，您可以使用预测分析来确定何时更换某些库存商品的库存，分析工厂设备的使用趋势以优化其寿命，以及检测网络流量中的异常。

驾驭预测分析力量的关键是实时和历史数据——数据驱动预测工具。如果没有持续、可靠的数据收集、存储和保留，最终的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——作为数据点存储在数据库中的观测集合——对于构建预测分析模型至关重要。如果我们想看看这在实际环境中是如何实现的，想象一个工厂为其所有机器配备了传感器。从这些传感器收集的数据讲述了每台机器的故事：其运行如何影响机器健康和生产力。时间序列数据的示例包括温度、压力和热量测量值。在这种情况下，实时数据揭示了机器当前的工作方式，历史数据揭示了机器过去的工作方式。如果没有可靠的时间序列数据收集，模型是不完整的，就像一本缺少页面的书。您可能知道情节，但您永远不会知道整个故事。

时间序列数据库

像 InfluxDB 这样的时间序列数据库，针对存储和管理时间序列数据进行了优化。时间序列数据库可以高效地处理带时间戳数据的摄取、处理和查询。对大量时序数据的专业管理使时间序列数据库成为预测分析的首选。

数据湖

数据湖是一个集中式存储库，允许您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经济高效且灵活的解决方案。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经济高效的长期数据存储选项。原生数据湖查询开箱即用速度较慢，但开发人员可以优化其系统以实现更快的查询。数据湖主要用于存储原始数据以供未来分析需求——这正是预测分析模型所需的数据。

更好结合

时间序列数据库和数据湖在预测分析中都发挥着作用。时间序列数据库针对收集数据源生成的高速、带时间戳的数据进行了优化。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。将这些技术结合使用，组织可以利用两种数据收集方法的优势来生成更深入的洞察。

实时分析与长期支持

时间序列数据库可以执行诸如警报、监控和异常检测等任务。通过将数据卸载到数据湖进行长期存储来记录这些事件，有助于预测未来类似的事件。

数据集成

数据湖是各种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，组织可以使用额外的上下文信息（如天气数据和经济指标）来丰富其时间序列数据。丰富的数据可以提供有价值的洞察，并提高预测分析模型的准确性。

灵活的数据存储

将时间序列数据库和数据湖结合使用，组织可以直接从操作技术、传感器和设备捕获时间序列数据，并将这些数据以低成本长期存储。与其在数据集达到其保留策略后简单地从时间序列数据库中清除数据，不如将其发送到数据湖是一种低成本的替代方案。历史数据和实时数据对于预测分析引擎都至关重要。使用数据湖或数据仓库作为长期数据存储解决方案是实现预测性维护并在不超出预算的情况下保持高保真度数据的一种方法。

预测分析解决方案

时间序列数据对于成功的预测分析至关重要。时间序列数据库非常擅长短期内收集和存储时间序列数据。数据湖为长期数据存储提供了一个可扩展、高效且集中的平台。通过协同利用时间序列数据库和数据湖，企业可以获得有效的预测分析、机器学习和统计模型所需的存储基础设施。

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