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原因是那些通用的大数据产品并未是专门针对IoT数据分析所提供的。 如何才能做好一个针对物联网场景的数据分析服务呢？个人觉得有如下几个要点： 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础 将IoT设备产生的数据有效组织起来，并按照业务所需构建模型，将是物联网数据分析中的重要一环，特别是复杂的场景更是如此。来自：百科服务化转型。 如果您正在寻找一款高效、实用的工业IOT解决方案，盛原成工业IOT解决方案将是一个不容错过的选择。立即联系我们，了解更多详情！ 工业IOT解决方案 盛原成工业IOT解决方案 应用场景 各行各业优秀企业是如何应用盛原成工业IOT解决方案的？一起来看看具体的场景。 降低成本来自：专题
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于物联网数据分析实现传统人工作业的升级改造，比如，智慧仓储中的智能调度。 然而，通用的大数据分析服务由于缺乏针对物联网行业的最佳实践，在技术层面和商业层面都缺少物联网基因，影响物联网数据应用开发效率。因此，华为云IoT数据分析服务应运而生。 三、如何做好物联网数据分析？ 首先，构来自：百科![]()
重点。 数据本身是一种战略资源，数据分析成为新的商业模式：企业的生产、运营、供应链等数据是制定未来战略的支撑。如中粮贸易旗下大数据农业公司认为：“我们公司的全称是‘大数据农业有限公司’，把‘大数据’、放到‘农业’前边，也是彰显我们的定位是要用大数据来服务农业、服务农民，通过数据的分析运用，构建新型农业。”来自：云商店![]()
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目录 一、工业互联网发展背景 1.1.工业化重回全球竞争制高点 1.2.工业企业数字化转型是大势所趋 二、工业互联网发展现状 2.1.工业互联网定义——新一代工业基础设施 2.2.工业互联网主要应用场景 2.3.中国工业企业部署工业互联网情况—潜力巨大 2.4.行业应用试点案例 三、工业互联网新型体系架构来自：专题
