介绍

作为人类，我们天生就想要即刻拥有东西。即时满足感是一种强大的力量，当前的实时经济反映了这一点。业务方之间的事务在实时的数字化，逐渐自动化（M2M通信、物联网、人工智能和机器学习）并完成。

根据Volt Active Data的​​等待心理调查​​，当被问及“实时意味着什么”时，超过70%的受访者表示“立即”。即时满足的需求推动了实时经济的发展，也因此涌现出了大批试图创建使用实时决策的新型应用程序的供应商。

但是，如果没有合适的基础数据平台来支持应用程序快速接收和处理数据的能力，就不可能进行实时决策。如果没有一个平台可以通过情景智力来积极支持你的数据需求并确保你按需使用（就数据而言），那么您最终将是在原地踏步并慢慢落后于颠覆者。

这本电子书提供了六个实时决策的使用案例，展示了企业如何充分利用Volt Active Data平台支持5G的数据。

利用机器学习实时预防诈骗

欺诈无处不在。根据​​LexisNexis True Cost of Fraud 2016​​的报告，“自去年以来，诈骗交易的平均数量和价值急剧上升。诈骗占收入的百分比也有所上升。”

鉴于现状，我们完全有理由相信这一趋势将持续或加速。边缘交易数量的增长、每分钟或每秒刷卡次数的增加以及移动和电子商务诈骗的增加使情况变得更糟。

根据巴克莱卡（BarclayCard）委托Javelin Strategy & Research的​​电子商务承兑支付优化研究​​表明，更多的商家关注的是承兑而非预防。专注于承兑会增加收入，但也会导致诈骗还款和声誉上的损失。然而当你专注于诈骗时，可能会导致问题误报。做出正确的决策并减少误报对于吸引和留住客户和商家都至关重要。

但这个问题上只是投入更多资源是不够的。更多的诈骗尝试成功了，纵使有资金投入到了检测工作中，人工诈骗检测被庞大的交易量淹没。现实情况是，传统诈骗检测措施的成本正在迅速膨胀，而与此同时，诈骗者正在不断创新以应对策检测手段。诈骗者和公司之间的斗争背后有一个简单的事实：诈骗检测只是事后纠正，而不是一开始就预防。因此，随着时间的推移，诈骗检测工作的实际价值越来越低。

从检测转变为预防

通过将诈骗系统从交易后检测系统更改为交易内预防系统，你可以降低运营成本、减少误报并在诈骗发生时进行阻止。

在选择诈骗解决方案或其基础技术时，务必牢记一些关键要求。对于交易内的处理，你需要快速且可扩展的技术，最好是在商品硬件上。你需要每秒处理数千次刷卡、NFV点击和在线支付，而诈骗检测的时间预算只有几毫秒。

此外，你需要确保诈骗解决方案稳定且有弹性。除了现有的有关财务数据的规则外，还需要确保系统在做出决策时基于正确的数据。随着事务节奏的加速，数据同步的速度将不够快；你需要立即保持数据的同步。此外，由于节点宕机而丢失数据是不可接受的。

华为

​​华为​​是全球领先的信息和通信技术解决方案供应商，也是消费电子巨头。他们借助由Volt Active Data提供支持的​​FusionInsight​​平台，为头部银行提供诈骗分析。

华为之所以选择Volt Active Data，是因为他们需要一个能够在低延迟（<50ms）和高吞吐量（>10ktps）的情况下，在每笔金融交易中执行数千次查询的系统。华为使用Volt Active Data每秒监控1万笔复杂交易，99.99%的交易在50毫秒内完成。华为在几毫秒内对每笔交易应用数百条规则和评分检查，将原本需要数周的诈骗检测应用到实时交易中。

华为和Volt Active Data提供的性能是传统诈骗检测的10倍，诈骗案件减少了50%以上，每年从诈骗损失中节省了1500多万美元。

通过超个性化提升客户体验

人们一般都会想要更加个性化的产品、服务和体验。这是推动机器学习发展和兴趣的重要用例之一。参与个性化内容或体验的客户更有可能与该产品或服务建立个人联系，并持续使用。

个性化已经不新奇了，但如何更好的满足个性化需求变得越来越困难。企业需要在短时间内提供更相关、更个性化的客户体验。为了满足现代和未来的需求，任何个性化都必须实时迎合每个客户的需求或品味。

越来越大的个性化挑战

随着人们逐渐习惯当前的个性化水平，他们将对个性化提出更高的要求。这意味着要在更短的时间内处理更多数据。实时应用程序或服务必须以可预测的方式积极地为客户提供高度个性化的体验。

例如，超级个性化系统不仅能够查看用户最近阅读的文章并根据这些文章提出建议，而且还可以将这些文章、位置历史、共享社交媒体信息以及更多内容一起提供给数十万用户，从而做出最优推荐。

随着个性化规模和速度的提高，有一个很容易忽略的重要组成部分：准确性。

FT.COM

通过提供对用户行为数据的快速访问，Volt Active Data使​​FT.com​​能够改变每个用户的体验。他们将不同的用户事件数据存储在Volt Active Data中，并通过它来对站点的不同部分进行更改。

例如，对于使用广告拦截器的用户，FT.com可以通过Volt Active Data公开这些数据，并在网站上显示不同的UI组件。另一个很好的例子是向用户提供个性化推荐。FT.com的myFT功能使用户可以管理自己版本的FT.com，以包含他们最感兴趣的话题。

对于新用户来说，提供相关推荐可能会比较难，因为他们还没有关注任何内容，这使得任何类型的协同过滤都很困难。通过将用户页面视图存储在Volt Active Data中，myFT团队可以根据用户阅读的文章数据向用户推送他们可能关注的话题。

在使用Volt Active Data提供实时个性化的同时，也FT.com决定使用Volt Active Data为其标题的A/B测试提供技术支持。每个标题发布大约一个小时，系统会确定最受欢迎的标题并将其用于正式发布。

此外，数据通过Redshift存储在磁盘上以进行更深入的分析。虽然A/B测试一直是商业分析的支柱，但是因为有大量的文章和读者，因此实时A/B测试是确保FT.com内容获得最大受众的最佳方式。除了UI更改、推送和A/B测试之外，FT.com还在其名为Envoy的新营销和自动化行程项目中使用Volt Active Data。这一新的内部产品使团队能够为用户生成自动化行程，并控制各种消息传递接触点。再次之前，无论是在网站上还是在电子邮件、短信、电话等，他们无法集中控制如何向用户推送信息。现在Envoy可以处理各种信息，包括无需付费的、广告和个性化推送。

Envoy提供此功能，并以多方式连接到Volt Active Data。通过Volt Active Data流入Envoy的数据，使FT.com能够利用Volt Active Data中保存的额外用户数据来丰富通过系统的事件。例如，如果在特定用户旅程中，该用户需要查看现场消息，信息将被推送到Volt Active Data中并以前面提到的UI更改类似的方式展示出来。

通过利用Volt Active Data，FT.com依靠个性化内容、即时消息和行程，吸引、留住并获得数十万订阅者甚至更多。事实证明，Envoy成功地实现了25%的消息点击率。随着支付回收率提高了4个百分点和数百万独立用户，FT.com的投资回报率提高了四倍。当谈及“实时决策”，FT.com的一位代表表示“如果不是Volt Active Data，我们无法创造了这5%的收益”。

通过实时分析提高玩家留存率和ARPPU

游戏是无可争议的移动应用之王。尽管游戏仅占​​2017​​​​年移动应用程序总下载量​​的40%，但2017年有80%的应用程序消费是来自手机游戏。去年，手机游戏的消费甚至超过了PC游戏的2.3倍以及主机游戏的3.6倍。虽然这些数字表明移动开发者正在淘金，但事情并没有看上去那么有利可图。

移动游戏的爆炸性增长意味着每个付费用户的平均收入（ARPU）在逐年增长。然而，表现最好的游戏，如Candy Crush和Toon Blast占据了最大份额。根据​​2016-2017 ​​​​GameAnalytics​​​​移动游戏关键指标分析报告​​，从2017年1月到9月，前16%的手机游戏的ARPU增加了15美元/用户，总ARPU为50美元，这是一个令人瞩目的结果。然而，表现良好的游戏与普通游戏之间存在着巨大的差距，普通游戏的ARPU为7美元（差距约为43美元）。表现一般的游戏的增长微乎其微，而且这种差距不但没有得到改善反而正在恶化。

因此，留存率也呈现出类似的情况也就不足为奇了。良好的留存率基准应该是第 7 天 (D7)在至少15% 。然而数据显示，即使是最成功的游戏也难以达到这一标准，排名前16%的游戏的保存率仍然低于12%。对于其他绝大多数游戏来说，这个标准更是遥不可及。与排名前16%的游戏相比，它们徘徊在4%左右的留存率显得像是表现最差的游戏。

常见的变现策略及其局限性

无论游戏有多成功，大多数游戏公司都熟悉并实施一些常见的变现策略。最普遍的方法是获得更多的用户。为此，公司会增加其UA支出，想着更多的用户将带来更多的资金。然而，iOS每次的安装成本（CPI）为2美元，0.95美元的ARPU并不能带来盈利。尽管付费UA的成功率是自然UA的4倍，但通常情况下游戏第一个月的营收只能达到CPI的一半。

为了不仅看到UA支出的正ROI，而且在这基础上创造利润，采用这种方法的公司需要保证D30及之后具有一个强有力的留存率。但由于D7的留存率很低，普通游戏单靠这种策略是无法生存的。

许多团队还采用了依靠数据驱动的变现策略。这些例子多见于高LTV的公司，他们通过更有针对性的广告和付费项目来增加收入。然而，这些策略也严重依赖于良好的留存率；如果一个玩家不会再回来，他们就永远不会花钱。由于D1的留存率难以超过50%，这就失去了大量的机会。

应对留存流失

如果你可以使用已经拥有的数据来提高留存率，那么就能够创造新的变现机会（而不是专注于应对低留存率的策略）。游戏的平均时长只有5分钟左右，因此需要比以往更快地做出游戏内决策。

要成功实现这一点，你需要能获取每个玩家的数据，并在该玩家仍然在线的情况下分析信息并通过你对该玩家的任何已知信息做出最佳判断。

通过在当前进程中适当的时机积极影响玩家，你可以为每位玩家创造更个性化的体验，从而提高参与度并增加用户粘性。我们看到已经有客户应用这种自适应的方法，使游戏根据每个不同的玩家微调游戏难度。这确保了每一个玩家都能得到最佳的游戏体验，既有挑战性不会让人感到枯燥，又不会难的让人抓狂失去兴趣。

这一功能也适用于应用程序内的服务，不仅是时机，提供正确的服务也很重要。重复和不相关的产品可能会对用户体验产生负面影响（尤其是对于初次使用的用户），而且经常是直接被忽略。然而，当玩家有购买动机时（比如当玩家卡在某个关卡或连续多次失败时）会更容易接受。此时的玩家会更愿意做一些事情，比如看广告以获得竞争优势。

DREAM11

Dream Sports选择Volt Active Data为其旗舰品牌和印度最大的梦幻体育平台Dream11提供支持，在不影响准确性或可靠性的情况下大规模提供高性能。借助Volt，Dream11能够确保其7500多万用户获得稳定、快速、个性化和引人入胜的体验，即使在使用高峰期也是如此。

凭借其亚毫秒级的性能和可预测的扩展性，Volt使Dream11能够不受规模的限制的实时提供超个性化的用户体验。Volt Active Data保证了一致性、准确性和可靠性（100%符合ACID），消除了数据丢失，并证明了它为有限数量的游戏场所快速注册数十万用户的平台实力，同时提升了每个客户交互的价值。

Dream11发言人表示：“Dream11迎合了数百万印度体育迷的需求，他们对我们平台的质量要求极高。我们选择Volt Active Data来维持不断增长的峰值负载，其无与伦比的亚毫秒延迟性能和即时一致性对我们用户期望的无缝体验至关重要。”

在使用Volt Active Data后，Dream11大大减少了延迟，并且能够在竞赛服务中为每场比赛无缝处理每秒超过165,000次注册。此外，Volt Active Data固有的可扩展性使Dream11能够应对未来的挑战。

Volt Active Data首席执行官David Flower表示：“Dream11致力于为个人用户实时创建个性化定制体验，以提高参与度，营造平台忠诚度并释放变现能力。这意味着利用大量历史数据来了解用户行为，同时根据这些信息对当前用户行为快速采取反应。我们很高兴Dream11将Volt Active Data视为其复杂环境和大容量数据流实时分析的长期解决方案。”

利用Volt Active Data的高吞吐量、可扩展性及其对实时数据流做出复杂决策的能力，梦幻体育运营商和游戏开发人员可以对大量数据流执行深入的玩家分析，并在四分之一毫秒内快速响应以提升游戏中的用户体验。

满足5G和下一代电信网络的数据需求

随着5G的日益临近和工业物联网用例的爆炸式增长，数据将在服务质量保证和安全方面发挥非常重要的作用。为了在这个行业中更具竞争力，电信公司需要非常快速和可靠地访问其数据。他们利用这种实时访问为主要运营商提供辅助运营支撑系统 (OSS) 和业务支撑系统 (BSS) 主要服务的软件。

随着运营商的不断发展，他们正在创造新的服务和收入流，以改善服务并降低成本。这样做的方式之一是转向网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）。这两者都使电信公司能够像他们的客户一样敏捷和快速响应，即使它是一种设备。然而，为了成功部署SDN和NFV，电信公司需要一个实时平台。

同样的，策略与计费规则功能（PCRF）从4G到5G的演变涉及数百万台设备、数百万个网络切片以及重大运营决策。CSPs的5G计划将于今年启动，其最终目标是在未来进入5G的第二阶段。当前的目标是实现5G部署，其中通信栈的每一层都将以前所未有的灵活性进行虚拟化。这是一个崇高但可以实现的目标。

然而，进入第二阶段需要PCRF发挥更大的作用，以支持网络切片到固定移动融合，工业物联网用例的动态回程策略以及跨多种不同类型用例的服务质量保证等更多的功能。此外，运营商及其用户需要能够动态调整策略，以提供新服务所需的灵活性。除了OTT合作伙伴关系和成功的多方服务的策略之外，还需要针对安全性和深度包检测的策略。

OPENET

​​Openet​​选择Volt Active Data作为其OSS/BSS解决方案的主干，因为他们需要一个可在云部署的事务性数据库。该数据库可以灵活处理高容量数据流，以便服务供应商实时监控和利用。Volt Active Data提供了内存性能、NoSQL的可扩展性以及传统关系型数据库的事务一致性。

传统数据库系统速度太慢，无法接收数据、实时分析数据并以所需的速度做出决策。有了Volt Active Data，Openet现在可以提供面向数据库的事务性应用程序来处理以前由于规模问题被流处理的数据馈送。

由于Openet解决方案始终内嵌在服务供应商的调用路径中，Openet要求其事务的延迟小于20毫秒，因此性能和可伸缩性是主要诉求。

Openet全球产品开发前副总裁Oisin Loftus表示：“我们的解决方案主要由全球1级和2级运营商部署，因此我们需要一个可以提供弹性，同时易操作的虚拟化数据平台。Volt Active Data不仅满足了客户对的延迟要求，而且还简化了原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）以及为不愿承担风险规的服务供应商客户提供内置高可用性的部署，并提供实时控制网络资源消耗所需的性能和可扩展性。Volt Active Data为我们提供了所需的TCO、性能和可扩展性的同时，使我们能够处理快速数据和服务供应商流量的实时反馈。”

MAHINDRA COMVIVA

​​Mahindra ​​​​Comviva​​将大数据转化为有用的信息，以便在正确的时间、通过正确的渠道和以正确的方式将正确的信息与正确的人联系起来。Mahindra Comviva与移动运营商密切合作，通过向客户提供定制、相关和及时的产品以增加效益。

为了区分其产品并帮助运营商利用实时分析和决策，Mahindra Comviva选择Volt Active Data的内存扩展SQL数据库作为其Mahindra Comviva实时事件决策（ERED）平台的核心。

通过使用Volt Active Data，Mahindra Comviva得以创建一个能在3毫秒内的完成提取-分析-决策过程的快速数据解决方案。此外，该系统能够在不到250毫秒的时间内向订阅者提供定制服务。

有了Mahindra Comviva，移动运营商现在可以在实时个性化中实现可衡量的ROI。事实证明，实时报价的比接近实时报价的成功率高1.5到2.5倍。在一个用例中，个性化实时报价的接受度提高了253%。此外，数据捆绑增长了50%，计费增长了3万美元/月。

“我们经过研究比较选择了Volt Active Data，因为我们相信它是世界上最快、最智能的数据平台，”Mahindra Comviva执行主管说道。“它满足了我们低于250毫秒响应时间的核心要求。就每秒事务量而言，它具有高度的可扩展性，并提供了我们所需的性能。我们很高兴选择Volt Active Data作为实时层的基础架构。”

在金融服务中实现单一数据源

金融服务必须处理大量且快速涌入的数据流。随着电子商务和移动商务的增长，这一流量只会更大更快。为了综合所有这些数据，金融机构还必须遵守不断增长的网络监管。除了诈骗管理之外，金融服务中还有许多适合实时决策的用例。

SLA管理

实施实时策略和服务等级协议（SLA）管理需要能够获取实时数据馈送、实时对事件进行分析并立即实施粒状政策。要以这种速度且无延迟地进行处理，需要自动执行实时策略决策和SLA合规。为了做到这一点，数据平台必须支持将事务处理移动到更靠近数据的位置。整个金融服务行业的公司都依赖实时决策来进行实时策略和SLA管理，以确保合规性并满足SLA要求。

贸易对账

随着交易在几毫秒内发生，证券价格也在快速变化。交易所需要能够向其交易公司提供实时且一致的信息。交易所会与具有严格SLA的交易公司合作，以保证执行交易所需的时间。当证券价格以毫秒级的速度上涨或下跌时，即使是指令执行时间上最极小的延迟，也会让公司付出很带的代价。此外，任何实时决策都需要100%精准，以确保被正确的公布出来。

监管合规

监管要求金融机构证明所有数据库和副本都是相同的，并且不同数据源之间具有经审计的一致性。此外，机构必须遵守美国证券交易委员会（SEC）的全国最优买卖价价格的规定。

投资组合/风险管理投资组合经理和风险经理需要实时监控其风险敞口和市场状况，以最大限度地提高其在快速变化的金融市场中的表现。实时管理风险需要能够准确地聚集、监控和分析多个高速数据源和事件流的复杂技术。

为了保持实时合规，金融服务需要使用能够接收和聚集实时流媒体市场数据、参考数据、交易对手风险数据、信用风险数据等的实时解决方案。然后在毫秒内将其转换为即时一致的信息，以帮助投资者实时做出投资和风险管理决策。

KLINE

Kline是Sphera的开发者。Sphera是一个复杂的软件套件，它可以直接访问金融市场和/或经纪人、交易资产并接收来自市场的实时更新。Sphera用户每秒最多可以管理多达数百个请求。每个请求都需要经历从基于数据库（包括需要多个查询的检查）到算法的全面检查。

当Kline决定扩大Sphera的容量时，他们选择了Volt Active Data。Volt Active Data被集成到其生态系统中，利用实时数据平台的特性来缩短以基于数据库的步骤，这是以前基于磁盘的实施中的一个重大瓶颈。此外，他们能保持ACID一致性的优势，并且可以继续使用他们的开发人员已经习惯的标准SQL。

应用Volt Active Data的另一个优势是能够以最小的工作量扩展到不同的机器，以适应每个客户在成本、性能和服务持续性方面的诉求。后者是目前为止最受追捧的，因此Volt Active Data为了能实现它，很快便启用了所有功能。

最后，还可以将多主机Volt Active Data配置为高可用性群集，其中最多预定数量的节点发生故障并不会导致群集功能丢失。这对于即使是最短的停机时间都承担不起的大客户来说尤为重要。

与旧系统相比，在并行测试中，Volt Active Data能够大幅提高速度。对于插入和更新指令，Volt Active Data的平均处理速度是旧系统的67倍，将结果从数百毫秒降至个位数毫秒。通过对Volt Active Data实施实时决策，Kline能够在不影响一致性的情况下显著提升Sphera的速度。

为物联网的新现实发展您的基础设施

物联网（IoT）将彻底改变几乎所有行业。分析公司Gartner预测，2016年全球将将有大约64亿台物联网设备投入使用。麦肯锡的一份报告预计，到2025年物联网有可能占全球经济的11%左右。仅这些数据就表明了物联网正在产生和将产生的革命性影响。

在不久的将来，为物联网革命做准备将是一项重大挑战。目前大多数基础设施都无法满足物联网应用的严格要求。你必须每秒应对数百万甚是数十亿个向你的数据中心发送数据的传感器。这些数据需要实时处理以做出实时决策并使你的应用程序发挥最大价值（虽然很容易想象一个不需要实时处理的物联网应用程序，但实时功能可以实现大多数激动人心的物联网应用程序）。

随着物联网应用程序将提供的海量数据，快速、实时地做出大量实时决策将至关重要。然而，更加重要的是，这些决策是正确的。想象一个与健康相关的物联网设备（例如心脏监护仪）。确保有关该设备的数据和决策及时准确是性命攸关的。

智能电表

许多电力公司正在使用实时数据平台从物联网智能电表和水表系统中收集实时数据。这些应用程序需要实时决策能力。

智能计量平台通常每15分钟向物联网数据管理基础设施提供一次仪表读数。一般来说，仪表会与某种集中器相关联。集中器是传感器网络中的一种用于收集来自不同传感器或仪表的数据流，批量处理信息，并将其提供给数据管理基础设施的设备。

一旦数据到达，就需要应用许多不同的规则。需要应用行业特定的验证、错误检查和评估规则。例如，如果仪表读数丢失，系统可能会篡改最后两个数据。目的是为了能保证读数没有完全失效，并且是一个有效值。

通过其他一些相对简单的验证过程，近实时地提供或执行这些验证过程可以提高运营效率，明确数据何时被破坏或丢失，并且作为实时基础设施的好处是能开发一些有意思的操作应用程序。

例如，如果系统在过去两个报告期内未收到一组仪表的读数，则必须了解这些仪表是否与一个集中器相关还是分布在多个集中器中。根据情况需要以不同方式解决两个不同的操作问题。

同时，随着这些数据被收集到实时内存或操作系统中，你可以开始编写跟踪实时定价和消耗的实时应用程序并用以管理数据或智能计量网，这种方式比日终数据高效。然而，计算总利用率并向消费者生成最终账单的计费基础设施仍然需要大量数据。

结论

这些是使用 Volt Active Data 进行实时决策的六个用例。 这些企业正在充分利用其高速数据。

您的企业准备好进行实时决策了吗？

以下是一些要问自己的问题：

1. 您能否快速据接收并处理数据，即在10毫秒内？
2. 您是否遇到了当前IT架构无法解决的延迟问题？
3. 您的用例是否已经或者即将高度依赖5G？
4. 您是否觉得你大部分数据都会被浪费，要么是因为它没有被足够快地使用，要么是因为它没有被存储以获得更好的情景智力？

如果您对上述任何一个问题的回答是肯定的，那么您需要寻找一个可以处理现代5G应用程序和快速数据需求并经得起未来考验的数据平台。

如果您希望集成VOLT到您的技术栈中，请与我们联系！

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