主要观点：在当今快节奏数字经济中，实时数据是必需的，传统 BI 系统因批处理存在延迟，实时 BI 能在秒级处理和可视化数据，可让组织即时应对业务变化、监控指标等，各行业都依赖低延迟洞察。
关键信息：

• 实时 BI 系统架构包括数据源、流摄取、流处理、分析存储和 BI 工具等组件。
• 以电商平台为例说明实时 BI 需求，传统 ETL 无法满足秒级响应。
• 分步实施包括用 Kafka 摄取流数据、用 Spark 实时处理、用 Apache Druid 进行低延迟分析、用 BI 工具进行实时可视化。
• 给出构建实时 BI 的最佳实践，如使用事件时间和水印等。
  重要细节：
• 数据源包括 web/mobile 应用、IoT 设备和运营数据库等。
• 流摄取技术如 Kafka、AWS Kinesis、Azure Event Hubs 等。
• 流处理引擎如 Apache Flink、Spark Structured Streaming、Apache Storm 等。
• 分析存储数据库如 Apache Druid、ClickHouse、Amazon Redshift、Snowflake 等。
• BI 工具如 Tableau、Apache Superset、Grafana、Power BI 等。
• 示例代码展示了 Kafka 生产者发送用户活动事件、Spark 处理 Kafka 数据、Druid 摄取 Kafka 数据等。