随着在线互动越来越个性化，对能够解决时效性问题的整合数据的需求也越来越大。即时推荐、调整网站流量或创建独特优惠等营销需求都需要根据实时客户行为在几毫秒内做出决策。
组合多个实时数据流变得更加复杂，但对于 克罗地亚电话号码数据 工业公司来说也是必不可少的。以一家制造和维护铁路机车的工业公司为例。这类公司在尝试使用较旧的数据管理技术实施预测性维护时面临着重大的数据科学问题。设备中的传感器收集磨损数据，这些数据可以指示何时可能发生故障。
在发生故障之前，必须由合格的工程师更换零件。然而，机车四处移动，目标是最大限度地减少停机时间，以便铁路可以最大限度地提高设备利用率。例如，如果发动机需要维修，铁路需要确认机车 将于周二抵达芝加哥，并确保在同一时间和地点有合适的零件和机械师。
这些公司使用人工智能系统将资产位置数据、调度、零件库存和劳动力需求集中在一个地方，这样他们就知道工作可以按计划完成。
但仅凭昨天的数据几乎不可能做到这一点。
对于一家大型饮料制造商来说，当公司将 数据、瓶装产能、销售预测和其他信号整合在一起时，这些问题将呈现出不同的数据规模 数据仓库。如此复杂的公司需要来自多个来源的大量数据来寻找见解。如果没有实时数据和分析，企业可能无法足够快地响应市场变化。