十分钟完成物联网数据分析开发
在物联网时代，每天都有数不清的各类物联网设备被连接起来而产生庞大的数据，如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值最大化，那么如何对源源不断采集到的数据进行合适的处理呢？请往下看：
面对庞大的物联网数据所面临的挑战
面对物联网设备产生的大量数据，如何为开发者提供简单有效的数据分析服务，简化开发过程，提升开发效率，让IoT数据快速变现是一个摆在我们面前的问题。
物联网数据量非常庞大，然而价值密度却很小，想要从海量的数据中找到有价值的信息是一件非常难的事情。随着时间的流逝，这些价值也会迅速降低，所以需要及时分析处理设备产生的数据。然而物联网数据的质量通常较低，最终造成物联网数据容易出现丢失，异常，重复等问题。了解了物联网数据的这些特点以后，接下来又应该怎么做呢？
- 降低存储成本：通过数据的冷热分级，选择不同的存储及压缩策略，在保证一定查询效率条件下，降低综合存储成本
- 充分数据挖掘：尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息
- 提升处理效率：面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环节（接入，清洗，入库，分析，呈现）实现最佳处理性能
- 管理数据质量：建立一套可靠的数据质量评估体系，并对质量差的数据进行合适的处理（纠偏，忽略等）
一站式物联网数据分析服务——IoTA
华为云推出以资产模型为驱动的一站式物联网数据分析服务——IoTA，基于物联网资产模型，整合 大数据 分析领域的最佳实践，实现物联网 数据集 成、清洗、存储、分析、可视化，为开发者打造一站式数据开发体验，并与华为云物联网相关 云服务 （比如设备接入）无缝对接，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。
