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    以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践 以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践 时间:2022-09-22 18:30:50 IoT数据分析面临的问题与挑战 随着物联网设备接入数量的快速增长,IoT数据量也急速增长,快捷有效的数据分析的价值越来越重要。然而,当前IoT数据分析面临着诸多关键挑战,贯穿着数据分析的整个过程:
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    全国(包含港澳)高等院校、专业研究机构、数据分析公司等专业对象 【组队要求】 选手可组队参赛,赛队人数1-10人;组队操作请见【华为云大赛平台-组队操作详情】 【赛题说明】 数据分析赛包括“交通流量预测”、“盐田港货柜车到港预测”、“高光谱视频水质分析”3个子赛题。由于数据分析赛涉及人工智能算法集成
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    基于物联网数据分析实现传统人工作业的升级改造,比如,智慧仓储中的智能调度。 然而,通用的大数据分析服务由于缺乏针对物联网行业的最佳实践,在技术层面和商业层面都缺少物联网基因,影响物联网数据应用开发效率。因此,华为云IoT数据分析服务应运而生。 三、如何做好物联网数据分析? 首先,
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    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、存在大量数据搬迁;并且数据分析门槛高,缺少简单易用的数据分析工具 数据可视化 阶段:缺少交互式查询能力、缺少基于时间维度的洞察分析能力 华为云IoT数据分析开放架构介绍 基于以上IoT数据分析面临的挑战,华为推
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