第三个，业务创新，现在有很多这种洞察，我们很多新的业务，包括现在的智能硬件都需要实时分析引擎才能转起来。
第四个，品牌感知，如果一个问题出现的时候往往通过互联网的传播，它是指数级的增长，一旦你没有控制住相关问题的爆发，比如最近某款手机，开始的时候只是一两个点，突然爆发到全球航空公司都不能用，禁止这款手机登上飞机，你的品牌控制和质量控制怎么在第一时间控制好，这是非常重要的。包括产品使用，用户在使用你产品的时候能够实时看到用户究竟怎么用你这款产品的，怎么样提高你的这款产品，包括后面数据相关的服务，比如说用户的反馈机制也好，产品的质量控制也好，这个其实是找到企业自己第一个找到我们相关分析的方向。
第二个是要构建实时数据源生态，实时数据采集和过去的采集有很大的不同，因为在一开始的时候我们觉得每一个企业比如拿到他的网络行为日志，或者拿到他的APP行为日志，或者拿到企业相关交易信息，我们觉得就够了。但现在整体实时分析的时候发现这不够，因为你要了解一个用户所处状态做到完整实时分析，你要知道这个人现在所处场景是怎么样的，场景这个词会延展到不仅仅是他在场景里面点击的状态，而是他现在所处的周围场景。比如在座各位在这个会场里面，可能对于某一些不同的场景来讲，还有一些人在不同的商场里面，究竟他在电影院里面还是刚出来，还是在商场里面吃饭，这个场景如果只是单一一家企业很难拿到相关数据和信息，他需要融合到新的比如智能硬件，智能wifi，或者是智能视频识别，知道你所处的场景。这些可能不仅仅是一个企业就可以完成的，它需要多个企业联合，形成数据的实时融合，才能将你自己的数据，对于用户的数据采集完整，才能让你的数据达到实时化。过去我们的采集还是很容易的，比如你去采集我们的行为日志就可以了，现金采集方法完全不同了，我们在做视频识别或者照片识别的时候，并不是每个企业都有这样的能力。你在实时分析实时处理的时候也需要生态，需要你的合作伙伴帮助你把过去批量的分析变成现在的实时分析。所以在企业做实时分析的时候需要打造一个比较好的数据源生态，才能够让你获得这些实时的数据源。