随着线上业务迅猛发展，摸着“数据”过河，小步快跑推动了企业“实时”需求的升级。在很多线上场景中，实时性成为了提升企业竞争力的核心手段。但是目前的湖、仓、或者湖仓分体都是基于 T+1 设计的，面对 T+0 的实时按需分析，即便引入流处理引擎实现了部分固定模式的实时分析，仍无达到 T+0 全实时水平。（大数据实时分析）
Kappa 架构实际落地困难，Lambda 架构很难保障数据的一致性，两个架构又都很难处理可变更数据（如关系数据库中不停变化的实时数据），那么自然需要一种新的架构满足企业实时分析的全部需求，这就是 Omega 全实时架构。Omega 架构由偶数科技于 2021 年初提出，同时满足实时流处理、实时按需分析和离线分析。（大数据实时分析）
Omega 架构由流数据处理系统和实时数仓构成。相比 Lambda 和 Kappa，Omega 架构新引入了实时数仓和快照视图 (Snapshot View) 的概念，快照视图是归集了可变更数据源和不可变更数据源后形成的 T+0 实时快照，可以理解为所有数据源在实时数仓中的镜像和历史，随着源库的变化实时变化。（大数据实时分析）
因此，实时查询可以通过存储于实时数仓的快照视图得以实现。实时快照提供的场景可以分为两大类：一类是多个源库汇集后的跨库查询，比如一个保险用户的权益视图；另一类是任意时间粒度的分析查询，比如最近 5 分钟的交易量、最近 10 分钟的信用卡开卡量等等。
另外，任意时间点的历史数据都可以通过 T+0 快照得到（为了节省存储，T+0 快照可以拉链形式存储在实时数仓 ODS 中，所以快照视图可以理解为实时拉链），这样离线查询可以在实时数仓中完成，离线查询结果可以包含最新的实时数据，完全不再需要通过 MPP+Hadoop 组合来处理离线跑批及分析查询。（大数据实时分析）