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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、居民生活更便捷。 智能抄表大数据分析提升运营效率应用场景 深入洞察表具状态和用户消费数据,实现以大数据为核心的精细化运营 ——端到端大数据和AI能力 从数据接入集成到分析建模展现的全流程大数据与人工智能服务,帮助客户通过抄表数据实现用户消费行为分析、管网漏损监测、分区压力调节等业务洞察。来自:百科
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GaussDB (DWS)应用场景-实时数据分析 GaussDB(DWS)应用场景-实时数据分析 时间:2021-06-17 14:58:31 数据库 GaussDB(DWS)在实时数据分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点: 流式数据实时入库:IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后,可实时写入GaussDB(DWS)。来自:百科、高安全的能力。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(数据采集)、Loader(关系型数据导入)、Kafka(高可靠消息队列),支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结来自:专题