实时数仓数据业务典型的应用场景有哪些？

实时数仓数据业务的典型应用场景包括：

1. 搭建实时数仓：通过Hologres与大数据生态（如MaxCompute）的无缝连接，支持实时和离线数据处理，实现数据仓库的实时化建设。这为需要即时数据分析反馈的业务提供了强大的支撑平台。

2. MaxCompute加速查询：

   • 实时查询MaxCompute离线数据：用户可以直接通过Hologres查询存储在MaxCompute中的离线数据，而无需等待长时间的数据导出或处理过程，大大提升了查询效率。
   • 分析MaxCompute离线数据报表：结合BI工具，快速生成基于MaxCompute数据的报表，满足企业日常运营分析需求。
   • 输出MaxCompute数据至在线应用：例如，将离线数据转换为RESTful API形式，供其他在线服务调用，实现数据的实时应用集成。

3. 联邦分析实时数据与离线数据：Hologres能够同时处理存储于自身的热数据（实时数据）和MaxCompute中的冷数据（离线数据），进行联合分析，以应对复杂多变的业务查询需求，如跨数据源的综合报表生成、深度洞察分析等。

4. 电商平台实时数据处理：在电商场景中，通过Flink+Hologres构建实时数仓，实现从订单、支付到商品信息的实时同步、清洗加工，并对接上层应用，支持交易大屏展示、行为数据分析、用户画像标签生成及个性化推荐等多样化业务需求。此方案涵盖了从ODS（操作数据存储）到DWD（明细层）、DWS（汇总层）的分层构建，确保数据的高效复用与灵活分析。

5. 即席查询与敏捷开发：Hologres支持即席查询能力，允许用户根据业务逻辑动态调整查询视图，快速响应不确定的查询模式，适合对灵活性要求高且计算资源充足的场景。此外，通过简化数仓分层，提高开发效率，满足快速变化的业务需求。

6. 分钟级准实时分析：适用于大多数实时数仓场景，平衡了数据时效性和开发效率，适合以分析为主、实时性要求相对宽松的业务场景，如定期更新的业务报表和监控面板。

7. 增量数据实时统计：针对特定实时性要求极高的场景，如风控决策、实时大屏展示，通过Flink完成数据预处理和汇聚，确保数据产生到分析的流程尽量实时，适合数据更新频率低但需快速反应的在线服务场景。

这些场景展示了实时数仓技术如何在不同业务领域内提升数据处理速度、增强决策支持能力以及优化用户体验。