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贯穿着数据分析的整个过程： 数据接入阶段：数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入 数据准备阶段：缺少统一数据模型，需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段：海量数据查询效率低下，数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段：不同类型数据分析数据源不同，形成数据孤岛、存来自：百科GaussDB 怎么样相关精选文章推荐 免费数据库GaussDB(for Mongo) MySQL数据库的特点 免费的云数据库领取 云数据库 RDS for MySQL实例变更 数据库登录入口_华为GaussDB分布式数据库免费领取 MySQL云数据库 免费数据库 关系数据库管理系统_数据库管理系统、数据库应用来自：专题
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四个特点： “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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