边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算资源和数据存储放置在接近数据源的地方，以便更快地处理数据和实现实时决策。边缘计算能够支持实时数据分析和决策的原因包括以下几点：
降低数据传输延迟：边缘计算将数据处理和分析的计算资源放置在接近数据源的地方，避免了将大量数据传输到远程数据中心进行处理的延迟，从而实现了实时的数据分析和决策。
提高数据安全性：边缘计算可以在数据产生的地方进行实时处理，减少了数据传输过程中的安全风险，保护了数据的安全性，这对于一些对数据安全性要求较高的行业尤为重要。
节约带宽成本：边缘计算可以在本地进行数据处理和分析，避免了将大量数据传输到远程数据中心所需的大量带宽，从而节约了带宽成本。
支持大规模物联网设备：随着物联网设备的普及，边缘计算可以将数据处理和分析的计算资源放置在物联网设备附近，支持大规模物联网设备的实时数据分析和决策。
为了更好地支持实时数据分析和决策，管理者可以考虑以下方法：
优化边缘计算架构：结合实际业务需求，优化边缘计算架构，提高数据处理和分析的效率，以支持实时数据分析和决策。
制定数据处理策略：针对不同类型的数据，制定相应的数据处理策略，确保数据能够在边缘计算环境下得到及时和有效的处理。
引入实时数据分析工具：考虑引入支持实时数据分析的工具和技术，如流式处理引擎和实时数据仓库，以提高数据分析的实时性和准确性。
定期进行性能优化：定期对边缘计算环境进行性能优化，包括硬件设施的升级、软件系统的更新等，以确保边缘计算能够持续支持实时数据分析和决策的需求。
总之，边缘计算通过将计算资源和数据存储放置在接近数据源的地方，能够支持实时数据分析和决策，管理者可以通过优化架构、制定策略、引入工具和定期优化性能来更好地实现实时数据分析和决策的需求。