「即時串流資料」已逐漸成為大勢所趨。根據 IDC 預測，到了 2025 年，有 25% 的資料都將會以「即時」(real-time) 的形式存在。隨之而來的，就是企業也會藉由即時資料來輔助決策。那究竟是什麼改變，帶動了這樣的趨勢呢？數位化的加速是直接因素之一。舉例來說，這些「即時資料」，可能來自各種行動裝置、數位通訊、電子商務、網路購物或數位媒體，甚至是工廠內的物聯網設備⋯⋯等。
對企業來說，未來的營運挑戰之一，就是要能駕馭這些即時串流資料，並借助資料洞察，來剖析市場、提高競爭力，更重要的是，改善顧客體驗。
串流分析將在企業內普及化
由經驗來看，蒐集、處理即時資料 (real-time data) 並對其進行操作非常有挑戰性。即時資料的本質是，它的量體和速度在許多情境中都可能發生巨大變化，而為它也造就了多層的複雜性，好讓資料工程師能確保其資料流正常運作。運行即時資料管道，涉及許多權衡取捨，也讓許多工程師採用 lambda 架構。
而上述架構增加了工程師管理系統的負擔，也需要專業資料工程師團隊，使用門檻相當高。但不必擔心！Google Cloud 了解有更好的方法分析即時資料！透過 Google Cloud 的 Dataflow 與 Pub/Sub，以無伺服器體驗，輕鬆處理事件串流中的變化，從而解決傳統串流系統所帶來的挑戰。Dataflow 與 Pub/Sub 可自動擴展，以精確地滿足手頭工作所需的資源，自動處理性能、擴展、可用性、安全性等問題。Dataflow 確保資料的可靠性及一致性，因此工程師可以信任系統產生的結果。Dataflow 作業是以 Apache Beam SDK 編寫的，因此它提供資料流的編程語言選擇（除了可移植性之外）。最後，Dataflow 還允許資料工程師輕鬆地在批次、串流 2 種資料處理模式之
