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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：百科增强分析型敏捷BI平台 自助化数据分析 商品具有数据分析自助化的特点，能够自动识别数据的潜在关系。这使得用户无需专业的数据分析技能，就能轻松进行数据分析，提高了数据利用的便利性。 商品具有数据分析自助化的特点，能够自动识别数据的潜在关系。这使得用户无需专业的数据分析技能，就能轻松进行数据分析，提高了数据利用的便利性。来自：专题
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式数据库，其主要面向海量数据分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。来自：百科![]()
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国际形势的变化，商业版数据库面临着断供的风险，给企业带来了巨大的挑战和压力。如何应对这一风险，保障企业数据的安全和可用性？国产数据库是否能够成为商业版数据库的替代方案？本文将以华为 云数据库 GaussDB为例，浅谈商业版数据库的断供风险以及国产数据库的重要性。 商业版数据库是指那些来自：百科![]()
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