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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。下图举例，将一栋楼映射成数字孪来自：百科云知识 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 时间：2021-03-12 14:24:13 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战在于： 降低存储成本 提升处理效率管理数据质量充分数据挖掘如何通过数据的冷热分级，来自：百科
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。 建议搭配以下服务使用 OBS ，DIS，DWS，RDS 图1游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，来自：百科![]()
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GaussDB (DWS)。 实时监控与预测：围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。 AI融合分析：AI服务对图像、文本等数据的分析结果可在GaussDB(DWS)中与其他业务数据进行关联分析，实现融合数据分析。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认来自：百科![]()
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