數據處理：數據處理包括實時計算和離線計算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實時處理引擎，并在它的基礎上包裝了自己的實時計算服務，可以支持應用層的調度和管理。基于實時計算服務可以很容易實現對物聯網數據的清洗、解析、報警等實時的處理。離線計算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯網數據做日/周/月/年等多個時間維度做報表分析和數據挖掘，并將結果輸出到關系數據庫中。●數據交換接口：數據交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶可以根據實際情況靈活選擇數據交換的方式。數據交換的內容包括物聯網終端的當前狀態、物聯網終端的歷史狀態/軌跡、指令下發、數據...

5.需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經不是簡單的基于某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。6.需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此系統應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.實時數據和歷史數據的處理要合二為一。實時數據在緩存里，歷史數據在持久化存儲介質里，而且可能依據時長，保留...

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...

近年來，企業對于大數據的搜集和運用越來越重視，大數據的運用對企業發展發揮了中重要作用。大數據是近年來備受關注的一門技術，大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。大數據的價值體現在幾個方面：1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精細營銷；2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。大數據發展的未來趨勢預測趨勢一：數據的資源化何...

必須是開放的。系統需要支持業界流行的標準SQL，提供各種語言開發接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各種機器學習、人工智能算法或其他應用，讓大數據處理平臺能夠不斷擴展，而不是成為一個孤島。14.系統必須支持異構環境。大數據平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.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，根據具體需要，可以將原始數據，或加工計算后的數據，或符合過濾條件的數據同步到云端，而且隨...

8.需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保證分配足夠的資源以確保數據能夠寫入系統而不被丟失。準確的說，系統必須是一個寫優先系統。9.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...

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。數據接入服務（DIS）：數據接入服務（DataIngestionService）為處理或分析流數據的自定義應用程序構建數據流管道，主要解決云服務外的數據實時傳輸到云服務...

大數據時代應該沒有喜不喜歡只有愿不愿意。現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為“喜歡”于是進行了相關信息推送。但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設備資產管理、3DGIS、BIM運營維護管理、能源管理、物業管理、安防管理、應急管理等功能模塊疊加在3DGIS、BIM模型上，通過三維可視化的方式向管理人員提供直觀的管理手段。平臺應將靜態資料數據、業務流程數據、動態監測數據、AI、大數據與3DGIS、BIM模型進行關聯，通過3DGIS、BIM模型可調取某一設備當前監測數據，或查詢該設備相關的技術參數文檔、維修保養記錄等信息。在智能化系統發出報警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進行故障定位。因此物聯網大數據系統需要一個靈活的機制增加某...

高效分布式必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。2.實時處理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。比如智...

高效分布式必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，*中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，***全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。2.實時處理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...

大數據時代應該沒有喜不喜歡只有愿不愿意。現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為“喜歡”于是進行了相關信息推送。但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應...

分析大數據物聯網傳感器持續接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著聯網設備數量的增加，物聯網系統需要具有可伸縮性，以適應數據的流入。分析系統處理這些數據并提供有價值的報告，這將使企業具有競爭優勢。由于數據是基于其類型挖掘的，因此必須對數據進行分岔以充分利用數據。根據問題數據的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結合了來自傳感器的未排序的流數據和來自研究的存儲數據，以發現熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類大數據分析方法是地理空間，其中...

物聯網可以通過互聯網連接傳感器連接到各種各樣的“東西”，并得到了快速增長。簡單地說，它是一個連接任何設備的具有“開/關”功能的開關，通過互聯網連接到彼此，可以方便地連接“事物”大規模網絡的概念。根據分析公司Gartner稱，到2020年，全球將有超過260億個連接設備，盡管這種預測根據來源不同而不同。物聯網和大數據具有改變許多領域活動的潛力，不僅是商業活動，還關系到我們的日常生活。調查機構IDC2015年對物聯網發展的預測指出，“如今，物聯網的活動超過50％集中在制造業，交通，智能城市和消費類應用，但在五年內，所有的行業都將會推出采用物聯網的舉措。”如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折...

14.系統必須支持異構環境。大數據平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.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，根據具體需要，可以將原始數據，或加工計算后的數據，或**符合過濾條件的數據同步到云端，而且隨時可以取消，更改策略。16.需要單一的后臺管理系統。便于查看系統運行狀態、管理集群、管理用戶、管理各種系統資源等，而且系統能夠與第三方IT運維監測平臺無縫集成，便于管理。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。重慶機房...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設備資產管理、3DGIS、BIM運營維護管理、能源管理、物業管理、安防管理、應急管理等功能模塊疊加在3DGIS、BIM模型上，通過三維可視化的方式向管理人員提供直觀的管理手段。平臺應將靜態資料數據、業務流程數據、動態監測數據、AI、大數據與3DGIS、BIM模型進行關聯，通過3DGIS、BIM模型可調取某一設備當前監測數據，或查詢該設備相關的技術參數文檔、維修保養記錄等信息。在智能化系統發出報警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進行故障定位。需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，...

物聯網是一個很寬泛的概念，是指各種設備、機器都通過互聯網連接起來，車聯網、工業互聯網等都屬于物聯網范疇。聯網的設備在2019年已經超過142億，預計2021年將達到250億，這是一個巨大的數量。毫無疑問，我們需要一個物聯網大數據平臺來處理這些聯網設備產生的海量數據。1.必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，*中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，***全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的,水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。從...

而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數據處理合二為一實時數據和歷史數據的處理要合二為一。實時數據在緩存里，歷史數據在持久化存儲介質里，而且可能依據時長，保留在不同存儲介質里。系統應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數據還是十年前的老數據，除輸入的時間參數不同之外，其余應該是一樣的。8.數據持續穩定寫入需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保...

趨勢二：與云計算的深度結合大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據**，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。趨勢三：科學理論的突破隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術**。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知...

近年來，我國密切關注農業大數據的建立與發展。自2012年起，中國開始重點關注「智慧農業」的發展并推出「精細農業」技術；2016年，《「十三五」全國農業農村信息發展規劃》指出，要加快推動農業農村大數據發展，統籌推進農業農村電子商務發展，創新流通方式，打造新業態；2017年，***印發的《促進大數據發展行動綱要》中，明確要求推進各地區、各行業、各領域涉農數據資源的共享開放，加快農業大數據關鍵技術研發，推動農業資源要素數據共享；2018年我國**又提出關于實施鄉村振興戰略的意見，其中提到要大力發展數字農業，實施智慧農業農林水利工程，推進物聯網試驗示范和遙感技術應用；2019年，**一號文件提出要...

人工智能、大數據、物聯網以及云計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關系！！半個多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）簡稱AI，AI能根據大量的歷史資料和實時觀察（real－timeobservation）找出對于未來預測性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業...

下面我們看看物聯網和大數據的結合，可以帶來哪些好處。1、符合消費者期望，保障消費者權益現在消費者**意識和安全意識明顯提高，據調查顯示，有將近72%的消費者想要了解購買產品的信息，類似產品的原料、生產過程、生產廠家等信息。一物一碼為每一個產品建立身份標識，用物聯網、區塊鏈、云計算等技術建立產品質量追溯系統，消費者就可以用手機掃描包裝盒上的二維碼，即可了解該產品的全生命周期信息。2、幫助企業夯實管理基礎，降低運營成本，提高運營效率產品質量追溯系統不僅可以幫助生產加工企業夯實管理基礎，降低運營成本，提高運營效率，也幫助品牌商了解消費者的消費模式，為后期企業改善產品提供強有力的數據支持。通過技術手段...

大數據和分析將革新制造業生產制造商開始使用大數據和分析，并與物聯網相結合以作出決定，20年前，我們對此只能想象。例如，在汽車內連接傳感器，并結合大數據和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經發生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，這可以支持汽車制造商調查潛在的缺陷，并改進未來的車型。大數據在制造業成功部署的好處包括：提高生產效率。采用傳感器和數據能夠提高效率，減少損失和浪費，并提高員工的工作效率。新的收入流。可以產生更多收入的機會，通過制造智能產品。這方面的一個很好的例子是芬蘭通力公司起重機，研發創造了“智能”起重機。節省運營成本。使用生產車間的傳感器，現...

實時數據和歷史數據的處理要合二為一。實時數據在緩存里，歷史數據在持久化存儲介質里，而且可能依據時長，保留在不同存儲介質里。系統應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數據還是十年前的老數據，除輸入的時間參數不同之外，其余應該是一樣的。8.需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保證分配足夠的資源以確保數據能夠寫入系統而不被丟失。準確的說，系統必須是一個寫優先系統。9.需要對數據支持靈活的多維度分析。對于聯網...

1，人才缺口大IT時代逐漸被DT時代取代，用理性的數據分析代人工的經驗分析成為主流，數據分析人才的供給指數*為，屬于高度稀缺2、入門相對簡單數據分析是一門跨領域技術，不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業背景的人士，分析思路更加開闊3、薪資待遇高1~2年工作經驗的大數據分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經驗正相關，越老越值錢。4、行業適應性強幾乎所有的行業都會應用到數據，數據分析師不僅*可以在互聯IT行業就業，也可以在銀行、零售、醫藥業、制造業和交通傳輸等領域服務。5、職業壽命長數據分析職業一旦掌握，可以在職場上收益長久，掌握這門新興技術都會大...

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...

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。4.需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。系統需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的***狀態。而且這些維度的分析是無法事先想好...

而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數據處理合二為一實時數據和歷史數據的處理要合二為一。實時數據在緩存里，歷史數據在持久化存儲介質里，而且可能依據時長，保留在不同存儲介質里。系統應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數據還是十年前的老數據，除輸入的時間參數不同之外，其余應該是一樣的。8.數據持續穩定寫入需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保...

而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數據處理合二為一實時數據和歷史數據的處理要合二為一。實時數據在緩存里，歷史數據在持久化存儲介質里，而且可能依據時長，保留在不同存儲介質里。系統應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數據還是十年前的老數據，除輸入的時間參數不同之外，其余應該是一樣的。8.數據持續穩定寫入需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保...

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...