近年來，企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用越來越重視，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用對企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來備受關(guān)注的一門技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在幾個(gè)方面：1、對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)營銷；2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來趨勢預(yù)測趨勢一：數(shù)據(jù)的資源化何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場先機(jī)?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等。能源物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析

利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，從源頭監(jiān)控化糞池的液位、有毒有害氣體、溫濕度等，采用科學(xué)的分析模型，對化糞池的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析、預(yù)測，對數(shù)值達(dá)到閾值后產(chǎn)生預(yù)警、報(bào)警。采用大數(shù)據(jù)平臺調(diào)度指揮現(xiàn)代化作業(yè)方式的車輛，對現(xiàn)場進(jìn)行無害化環(huán)保處理。將處理后的不可降解垃圾及糞渣運(yùn)往制肥中心進(jìn)行無害化、資源化處理處置。一、源頭監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺是我司在研究了國內(nèi)外現(xiàn)行技術(shù)基礎(chǔ)上，采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、GIS、GPS和中國電信NB-IoT技術(shù)，建立了集下水道、化糞池危險(xiǎn)源氣體實(shí)時(shí)監(jiān)測、自動(dòng)報(bào)警、自動(dòng)派工、及時(shí)排危、新型移動(dòng)式吸污車智能化處置、廢物回收利用、數(shù)據(jù)收集、分析、統(tǒng)計(jì)、環(huán)衛(wèi)業(yè)務(wù)數(shù)字化管理一體的大數(shù)據(jù)平臺，該平臺是智慧城市的重要組成部分。能源物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴(kuò)展的。

   物聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)真實(shí)性的要求更高：物聯(lián)網(wǎng)是真實(shí)物理世界與虛擬信息世界的結(jié)合，其對數(shù)據(jù)的處理以及基于此進(jìn)行的決策將直接影響物理世界，物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的真實(shí)性顯得尤為重要。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，也是“信息化”時(shí)代的重要發(fā)展階段。顧名思義，物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。這有兩層意思：其一，物聯(lián)網(wǎng)的**和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)；其二，其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯(lián)網(wǎng)通過智能感知、識別技術(shù)與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，***應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的融合中，也因此被稱為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后世界信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第三次浪潮。物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用拓展，與其說物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)，不如說物聯(lián)網(wǎng)是業(yè)務(wù)和應(yīng)用。

數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（Data Ingestion Service）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲數(shù)TB數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（CS）：實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（Cloud Stream Service），是運(yùn)行在公有云上的實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶無需感知計(jì)算集群，只需聚焦于Stream SQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)。這些場景并不需要什么實(shí)時(shí)性，批處理即可。

大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該沒有喜不喜歡只有愿不愿意?，F(xiàn)階段通過所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據(jù)用戶喜好進(jìn)行熱點(diǎn)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(gè)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(jìn)行了搜索購買，但因?yàn)轭l繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進(jìn)行了相關(guān)信息推送。但這些物件已經(jīng)購買完畢所以在推送不會因?yàn)楹闷婧拖矚g再次重復(fù)購買。真正的大數(shù)據(jù)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(dòng)推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應(yīng)根據(jù)喜歡偏好進(jìn)行，而是應(yīng)該通過是否愿意接收這些訊息進(jìn)行推送。當(dāng)真正的大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨安全也許根本不是問題。很多人會擔(dān)心那些出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)身上的安全隱患統(tǒng)統(tǒng)會出現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)身上，而在物聯(lián)網(wǎng)上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當(dāng)然，這很多人之中包括筆者。而經(jīng)過對大數(shù)據(jù)的深入了解，和對大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的預(yù)估。筆者突然發(fā)現(xiàn)一個(gè)很重要的實(shí)時(shí)：物聯(lián)網(wǎng)的正常運(yùn)行和發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)，而真正的大數(shù)據(jù)要比人類聰明的多。必須支持在線IDC機(jī)房遷移，否則服務(wù)一定有被中斷的可能?；窗册t(yī)院物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺哪家好

系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。能源物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析

9.數(shù)據(jù)多維度分析需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對于聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行各種維度的統(tǒng)計(jì)分析，比如從設(shè)備所處的地域進(jìn)行分析，從設(shè)備的型號、供應(yīng)商進(jìn)行分析，從設(shè)備所使用的人員進(jìn)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(shí)際運(yùn)營過程中，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求定下來的。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個(gè)靈活的機(jī)制增加某個(gè)維度的分析。10.支持?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算需要支持?jǐn)?shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計(jì)算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時(shí)，往往不需要對原始收據(jù)進(jìn)行，而是數(shù)據(jù)降頻之后。系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。設(shè)備是很難同步的，不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)是很難對齊的，因此分析一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線性插值、設(shè)置固定值等多種插值策略才行。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里，除通用的統(tǒng)計(jì)操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時(shí)間加權(quán)平均。能源物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析