产品实时数据的价值与意义

将对产品实时数据做介绍，实时数据适用的场景以及存在的负面因素。在设计产品时，合理的运用“实时数据”，会为我们的产品带来更多的价值。

我们先来看下“百度统计”中，如果以数据时效性来划分字段的话，会得到什么结果？

通过对demo的体验，从时间维度上看，可以发现“应用概况”中字段有一些的区别。

例如昨日启动用户数、昨日点击次数等字段展示的数据，是昨日甚至昨日更早之前的数据进行一个统计。

而今日启动用户数、今日启动次数等，是对截止到当前的一个数据统计，从图片右上角可以发现当前时间16:44，折线图展示的是16:00-16:59的数据。因此这部分数据就是我们讨论的产品中的实时数据。

百度统计-应用概况演示demo

01 什么是实时数据

为什么在百度统计的案例中，我们说“今日启动用户数”是“实时数据”，而“昨日启动用户数”不是呢？

当我们在16:44打开百度统计时，“昨日启动用户数”和“今日启动用户数”是怎么得到的？让我们来一起看下这两个字段数据的产生过程。

“昨日启动用户数”是我们在当前时间段请求服务器呈现出来的数据，事实上数据已经在数据库的表中存在，是事先在一定的时间节点由服务器统计计算的（例如每晚24:00开始计算前一日的数据）

而“今日启动用户数”是在16:44请求服务器计算出来今日0:00-16:44启动的用户数量和，这个数据是立即计算的，不同时间段登陆看到的数据是不一样的

由此我们可以发现，实时数据是当下计算的，是指某事发生、发展过程中的同一时间中所得信息的载体，即表达了最新的情况，是当下情况在数据层面的一个反应。实时数据适用于对数据时效性要求很高的场景：

用户行为依赖于当下数据的直接反馈，在金融市场特别常见，例如软件的交易行情，场内etf的买卖，银行的汇率兑换。用户“买入”还是“卖出”的行为，需要根据当下最新的价格进行决策

日常生活中数据监控和预警，实时数据也常常被用于预警，因为预警所对应的事件具有一定的危险性和破坏性，不允许数据出现滞后性，例如化学罐区，化学品的实时温度预警

特定日期比如重大节日或者日期对业务数据的跟踪，例如双十一商家数据大屏销售额跟踪

02 实时数据存在的负面因素

实时数据可以获得当下最真实情况的反应，对反应当下情况有重大意义，那么为什么我们不把所有的数据的统计都做到和当前时间同步呢，因为实时数据也存在一些负面因素，主要是以下3个原因：

实时数据对服务器的计算压力更大，成本更高。其一，实时数据需要每次根据当前时间段来计算数据，假如有100个用户分不同的时间段访问我们的产品，实时数据就需要我们计算100次；其二，实时数据要求计算返回结果快，因为是当下情况的反应，实时数据如果出现延时现象会给用户带来负面情绪，而要求快速计算出结果，一旦数据量增加，就需要我们配置更多的服务器和机器，增加了成本

大部分字段统计实时数据的必要性低，除了一些特殊场景，例如实时交易，异常预警监控等。我们对绝大多数字段的更新要求没有到达实时（秒级/毫秒级）的必要性，例如“销售额”这一字段，对于用户来说，并没有必要了解到秒级变化的销售额

一些字段的实时统计没有意义。例如在电商交易中，“询单转化率”字段的实时统计就没有意义，因为客户和客服的询单过程是一个时间段过程，存在跨小时跨天的可能，统计实时询单转化率就没有意义了