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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
,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: 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
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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
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
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