大數(shù)據(jù)分析
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務整體使用流程介紹
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務整體使用流程：1.存儲配置-->2.配置數(shù)據(jù)源-->3.創(chuàng)建模型-->4.數(shù)據(jù)分析-->5.結果導出.
一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)捷高效開發(fā)體現(xiàn)在哪些方面？
一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)捷高效開發(fā)體現(xiàn)在：環(huán)境準備更快、數(shù)據(jù)開發(fā)更快、應用構建更快。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關鍵競爭力包含：與華為云IoT相關服務深度預集成，降低開發(fā)門檻；提供極致壓縮率，PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負擔；ServerlessSpark，標準SQL接口，無開發(fā)障礙；內置OLAP 數(shù)據(jù)庫 ，配合BI提供亞秒級查詢響應。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供資產(chǎn)建模能力
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供資產(chǎn)建模能力，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含：資產(chǎn)被管理的任何物理或邏輯的對象，比如產(chǎn)線，樓層，設備，人等；實測點——來自物理采集設備/傳感器的測量數(shù)據(jù)，比如溫度傳感器上報的溫度讀數(shù)；虛測點——基于實測點與特定的計算邏輯計算而得的指標。
華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構一覽
華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應用場景出發(fā)，提供行業(yè) 大數(shù)據(jù) 分析最佳實踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。
如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？
構建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理；按數(shù)據(jù)時效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化；針對較低質量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做好清洗環(huán)節(jié)，為后續(xù)分析提供良好基礎。
基礎的公有云大數(shù)據(jù)服務較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？
基礎的公有云大數(shù)據(jù)服務較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含缺乏最佳實踐，學習成本/開發(fā)門檻高、缺少物聯(lián)網(wǎng)基因，影響IoT開發(fā)效率、功能分布零散，開發(fā)體驗差。
面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構正在發(fā)生哪些適應性變化？
面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構正在發(fā)生適應性變化。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)包含降低存儲成本、充分數(shù)據(jù)挖掘、提升處理效率、管理數(shù)據(jù)質量。