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- 大數(shù)據(jù)分析的性格匹配 內容精選 換一換
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種數(shù)據(jù)。飛機的一次飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。而在很多工業(yè)場景下產生的數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網數(shù)據(jù)的價值密度小,或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價值的信息是一個比較難的事情。 “高”即物聯(lián)網數(shù)據(jù)時效性高,設備產生的數(shù)據(jù)流往往需要及時分析處理,隨著時間的流逝,其價值會迅速降低。來自:百科云邊協(xié)同,模型驅動的分析架構: 1.貫穿整體業(yè)務始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗,去ETL化 2.邊緣計算SDK,邊緣側可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強時效性 關鍵問題: 1.期望構建標準化的數(shù)據(jù)模型,達到去ETL化的效果,可能需要較長時間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構下分析結果可能不一。來自:百科
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