趨勢五：數據泄露泛濫未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防范。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視***的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及**，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而并非在數據保存的***一個環節，**加強后者的安全措施已被證明于事無補。趨勢六：數據管理成為**競爭力數據管理成為**競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業**資產”的概念深入人心之后，企業對于數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業**競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的**。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率***正相關;此外，對于具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所占比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。需要單一的后臺管理系統。貴州定制物聯網大數據平臺誠信為先
10.需要支持數據降頻、插值、特殊函數計算等操作。原始數據的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據進行，而是數據降頻之后。系統需要提供高效的數據降頻操作。設備是很難同步的，不同設備采集數據的時間點是很難對齊的，因此分析一個特定時間點的值，往往需要插值才能解決，系統需要提供線性插值、設置固定值等多種插值策略才行。工業互聯網里，除通用的統計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數，比如時間加權平均、11.需要支持即席分析和查詢。為提高大數據分析師的工作效率，系統應該提供一命令行工具或容許用戶通過其他工具，執行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。查詢分析的結果可以很方便的導出，再制作成各種圖標。貴州特色物聯網大數據平臺制造廠家需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節點的數據上傳到云端。
必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。3.需要運營商級別的高可靠服務。物聯網系統對接的往往是生產、經營系統，如果數據處理系統宕機，直接導致停產，產生經濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。比如智能電表，如果系統出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。因此物聯網大數據系統必須是高可靠的，必須支持數據實時備份，必須支持異地容災，必須支持軟件、硬件在線升級，必須支持在線IDC機房遷移，否則服務一定有被中斷的可能。
數據自帶時間戳具有時間有效性，這意味著數據處理的實時性;都是小數據，這意味著數據存儲系統需要對此進行專門的設計；數據隨時間延續而無限增長，這意味著數據的無限性；數據到達的速度有快有慢、負載有高有低，這意味著靈活又細粒度的資源彈性需求；數據可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數據本身傳輸的環境可能是復雜的，在這些約束條件下要保證數據處理結果的***正確性。這幾個特性轉換成存儲技術的語義對應著：實時性、高性能、無限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務。從存儲的視角來說，每種類型的數據都有其原生的屬性和需求，對應有比較好的適用場景以及**合適的存儲系統。那么目前又有哪種存儲系統**適合用于“流數據”呢？正如當前技術條件下**適合“流數據”計算的是類似Flink這樣的分布式流計算應用，**適合“流數據”存儲的系統我們認為應當是專門針對流數據而設計的分布式流存儲系統。如果數據處理系統宕機，直接導致停產，產生經濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。
離線數據還有一些數據，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數據已經固化，我們稱之為離線數據。典型的離線數據包括產品銷量數據、景點游客數據等，應用于統計分析，總結盤點等場景，例如，物聯網平臺將自動售貨機上報的**匯總后保存，然后定期使用大數據分析平臺分析**，以報表形式呈現給廠家，協助廠家進行銷售策略的調整。離線分析的挑戰主要在于龐大的數據量，一般會采用分布式處理的方案來提升海量數據分析的效率。設備接入服務：設備接入是華為OceanConnect物聯網平臺對海量設備進行聯接、數據采集/轉發、遠程控制的云服務。可實現海量設備與云端之間雙向通信連接、設備數據采集上云，支持上層應用通過調用API遠程控制設備，還提供了與華為云其他云服務無縫對接的規則引擎，可應用于各種物聯網場景。設備接入服務還可以搭配設備管理服務使用，可實現產品模型定義、設備生命周期可視化管理，提供強大的面向行業應用開放能力，幫助企業快速構建創新的物聯網業務。物聯網系統對接的往往是生產、經營系統。貴州現代化物聯網大數據平臺質量保障
必須是高效的分布式系統。貴州定制物聯網大數據平臺誠信為先
9.數據多維度分析需要對數據支持靈活的多維度分析。對于聯網設備產生的數據，需要進行各種維度的統計分析，比如從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析，從設備所使用的人員進行分析等等。而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據業務發展的需求定下來的。因此物聯網大數據系統需要一個靈活的機制增加某個維度的分析。10.支持數據計算需要支持數據降頻、插值、特殊函數計算等操作。原始數據的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據進行，而是數據降頻之后。系統需要提供高效的數據降頻操作。設備是很難同步的，不同設備采集數據的時間點是很難對齊的，因此分析一個特定時間點的值，往往需要插值才能解決，系統需要提供線性插值、設置固定值等多種插值策略才行。工業互聯網里，除通用的統計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數，比如時間加權平均。貴州定制物聯網大數據平臺誠信為先
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