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- 大数据时代的小数据分析 内容精选 换一换
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充分数据挖掘:尽可能的使用各种分析手段,从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息 提升处理效率:面对IoT设备持续不断的数据注入,如何在数据处理的各个环节(接入,清洗,入库,分析,呈现)实现最佳处理性能 管理数据质量:建立一套可靠的数据质量评估体系,并对质量差的数据进行合适的处理(纠偏,忽略等)来自:百科点: “大”即物联网数据体量大,我们经常听到的一个经典的案例,即GE发动机有成百上千个传感器,毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小,或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自:百科
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图片处理平台——数据工坊 DWR 图片处理平台——数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。来自:专题据统一为业务可理解的数据格式。如下图所示。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理写入功能:怎样满足海量设备高并发,实时写入的要求? 压缩比例:某些物联网设备可能产生巨量数据,最大限度的压缩是减少成本的直接手段。 查询效率:面对长时间积累的物联网数据,如何满足高性能查询,特别是经常做时间维度的聚合查询。来自:百科
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0白皮书》 树状的建筑结构,满天的飞行车,随手唤醒的全息显示,全息呈现技术模拟出的昼夜、星空......这是科幻著作《三体》中未来城市的模样,人之所到之处,都可进行连接、通讯、全息影像的呈现。现在,5G 的发展、在线化的加速、数据作用的日趋明显、人工智能及 区块链 在应用方面取得的成就……让这一想象逐渐成真,未来已来。来自:云商店