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三、如何做好物联网数据分析？ 首先，构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础。 通过构建物与物，物与空间，物与人等复杂关系，将物联网数据置于模型的“上下文”中去理解。通过“IoT+资产模型”，在数字世界中构建与物理世界准实时同步的数字孪生。基于模型抽象，为数据分析提供面向业务的接口封装。下来自：百科![]()
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解决方案： DWS支持以外表方式访问HDFS数据。 DWS兼容标准ANSI SQL，提供JDBC/ODBC接口，支持与Tableau无缝对接。 DWS隔离批量分析任务和即时查询任务，确保即时查询任务快速得到响应。 客户价值： 在数据分散的情况下，通过跨集群协同分析，支撑周期性业务分析，无需做全量数据搬移和转化，来自：百科![]()
类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科![]()
公有云数据仓库服务GaussDB(DWS)与传统的数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势： 一款分布式MPP数据仓库云化服务，具备开放，高效，兼容，可扩展，易运维等特点。 基于 FusionInsight LibrA数据仓库产品内核，以云上数据仓库服务的形式将FusionInsight LibrA的能来自：百科![]()
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可用的高质量数据地图。 数据“可用不可见”：随着人工智能、密码学、可信执行环境三个关键技术的成熟，以保障数据安全与隐私为前提，数据的可信流通与用数，将通域数据联邦分析与训练实现，在数据开放、数据交易、普惠金融、联合营销、联合风控等场景大放异彩。 FusionInsight MRS多样集市灵活匹配高速发展的业务诉求来自：百科![]()
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析服务与资产模型深度整合，以DigitalTwins资产模型为中心驱动数据分析，开发者可以直接使用统一的物联网模型数据，大大提升数据分析的效率。通过构建物与物，物与空间，物与人等复杂关系，将物联网数据置于模型的“上下文”中去理解；通过“IoT+资产模型”，在数字世界中构建与物理世来自：百科![]()
x86”或“Windows x64”，再单击“下载”，可以下载与现有集群版本匹配的Data Studio工具。 o 单击“历史版本”可根据集群版本下载相应版本的Data Studio工具，建议按集群版本下载配套的工具。 如果同时拥有不同版本的集群，单击“下载”时会下载与集群最低版本相对应的Data Studio工具。来自：百科![]()
三、如何做好物联网数据分析？ 首先，构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础。 通过构建物与物，物与空间，物与人等复杂关系，将物联网数据置于模型的“上下文”中去理解。通过“IoT+资产模型”，在数字世界中构建与物理世界准实时同步的数字孪生。基于模型抽象，为数据分析提供面向业务的接口封装。下来自：百科![]()
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