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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:百科图数据模型中的点:代表实体,如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边:代表关系,如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了,基于该点的边会自动删除。来自:专题
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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:百科亿级计算的需求。 增强分析型敏捷BI平台 无代码数据集成 商品实现了数据集成的无代码化,使得数据资产的加工可视化,大大降低了用户的使用门槛,提高了数据处理的便捷性和效率。 商品实现了数据集成的无代码化,使得数据资产的加工可视化,大大降低了用户的使用门槛,提高了数据处理的便捷性和效率。来自:专题
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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