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原因是那些通用的大數據產品并未是專門針對IoT數據分析所提供的。 如何才能做好一個針對物聯(lián)網場景的數據分析服務呢？個人覺得有如下幾個要點： 構建資產模型是充分“理解”物聯(lián)網數據的基礎 將IoT設備產生的數據有效組織起來，并按照業(yè)務所需構建模型，將是物聯(lián)網數據分析中的重要一環(huán)，特別是復雜的場景更是如此。來自：百科![]()
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移動互聯(lián)網的發(fā)展，需要對海量，多樣化，高并發(fā)的數據進行實時分析，交互式查詢。使大數據進入了2.0時代。 當前，物聯(lián)網的發(fā)展，需要對海量流式數據，人工智能分析等提供毫秒級的低時延處理能力，所以我們正處在大數據3.0時代，需要更先進的認知計算。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡來自：百科![]()
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