主要观点：长期以来，批处理是企业系统中移动和转换数据的默认方法，但如今数字业务需实时运行，批处理存在诸多问题，数据流式处理是现代替代方案。
关键信息：

• 批处理按固定计划工作，处理大块数据，依赖复杂作业链，过去可接受，如今已不适用。
• 批处理工作流导致延迟、错误和不一致，影响决策、错过机会并增加运营成本。
• 数据流式处理可解决批处理的诸多问题，如实时性、数据质量、复杂性管理等。
  重要细节：
• 举例说明批处理中单个坏记录会毒害整个作业，实时流系统可即时拒绝或重新路由坏数据。
• 大型物流公司的 2000 多个每日批作业管理困难，实时管道更简单模块化。
• 零售商 POS 系统离线导致销售数据缺失需手动回填，实时管道能优雅处理延迟。
• 制造商不同分析系统的生产数据不一致，数据流式平台可提供真相源。
• 电信提供商批量计费作业重试导致重复收费，实时流平台支持一次且仅一次语义。
• 保险公司添加新字段导致下游批作业中断，实时流可在写入时验证数据。
• 满足 GDPR 数据删除请求在批处理系统中困难，事件驱动架构可准确处理。
• healthcare 提供商批量 ETL 作业导致重复记录和小文件，数据流式防止过度处理。
• rideshare 平台基于过时数据计算司机激励，数据流式可提供即时洞察。
• 零售商因上游 schema 变化破坏假日销售报告管道，实时系统更具韧性。
• 超市交易数据出现负数量未被发现，实时系统可进行内联验证。
• 新闻应用批处理用户点击未去重导致广告指标不准确，数据流式支持复杂去重逻辑。
• SaaS 公司添加可选元数据导致批处理管道中断，数据流式可安全演进 schema。
• FinTech 初创公司两个团队的批作业产生相似但不同数据集，数据流式架构可减少冗余。
• 制造商基于批处理聚合传感器数据的生产预测不准确，数据流式提供准确实时数据。
• Apache Kafka 和 Apache Flink 可构建现代实时架构，随业务扩展并提供价值。