• [技术干货] 非结构化数据将在2022年继续影响数据管理
    2022年,非结构化数据将继续重塑数据管理的格局,现在不仅产生了空前数量的数据,而且还在多个地方收集、存储、处理和分析,并在这些环境之间移动。  企业正在使用视频、图像、物联网传感器数据、社交媒体和类似的信息,作为他们执行的很多分析、机器学习和商业智能任务的基础。随着我们进入2022年,非结构化数据将继续成为企业数据管理工作的重点。  那么,2022年我们还能期待哪些数据管理趋势呢?我们往下看:      IT领导者将专注于利用云技术从非结构化数据中获取价值  IT行业的领导者们知道,云计算远远不止是对本地基础设施的替代。它是一个弹性计算平台,组织可以利用它来提供竞争优势和灵活性。但我们还不知道如何利用云来分析非结构化数据。  随着人们对机器学习和人工智能的兴趣日益浓厚,我们将看到更多的投资用于实现这一目标的非结构化数据分析和数据管理解决方案。由于非结构化数据非常庞大且难以处理,而且其中很多数据都是在云之外的边缘发展起来的,因此跨边界到云的数据管理、简化非结构化数据的吸收、云分析将成为一个显著的趋势。  非结构化数据分析工作流解决方案将会出现  处理和索引PB级的非结构化数据现在主要是手工工作。大型组织雇佣大量的数据专业人员来搜索、分类和移动这些数据,以便分析工具能够吸收和操作这些数据。现在迫切需要简化和自动化这些过程,在多个文件和云存储之间轻松索引文件,并自动化系统数据移动的解决方案将会越来越多。  此外,非结构化数据的数据分析解决方案可能是垂直的,因此它们是特定于行业或应用。例如,医学图像及其解释方式是一个上下文事件,需要临床数据集的特定知识。许多组织正在创建自定义工作流,其中包括基于云的分析工具。商业数据管理解决方案的时机已经成熟,这些解决方案可以在全球企业中轻松搜索特定的数据集,并不断地将这些数据流化,以系统地自动化非结构化数据分析的工作流程。  “数据货币化”和相关策略将在2022年流行  “数据货币化”的传统概念是围绕着挖掘CRM、ERP和其他核心业务系统来获取关于客户行为、产品需求和库存趋势的情报。然而,机器学习是一种改变游戏规则的工具,它依赖于非结构化数据。  教一辆汽车自主驾驶需要与在不同路面和交通灯模式的道路上驾驶有关的数据。如果您想提高客户支持电话的满意率,您需要能够分析对话。这就是为什么我们看到像雪花这样的公司宣布支持非结构化数据。  他们在云中提供数据仓库,让人们可以很容易地回答那些任意和开放式的问题。当前的趋势是,“数据货币化”正从结构化数据转向非结构化数据,因为这是利用数据改善客户关系和收入、降低风险并获得竞争优势的主要机会。  IT是时候拥抱数据竖井了  数据竖井不会消失,而且没有人愿意为了避免竖井而锁定供应商。答案是不要担心这些竖井,而是要寻求能够查看数据的解决方案,而不是强迫你把所有数据放在一个位置或技术上。如今,存储数据的角色也在演变,包括数据管理和实现业务结果,而不仅仅是管理基础设施。  数据管理将继续成为风险投资家的热门市场  数据管理受到强劲势头的推动,应该会继续支撑其市场增长。非结构化数据的爆炸式增长,边缘数据和云数据的兴起,以及数据分析向非结构化数据货币化的转变,都是市场中数据管理相关性背后的巨大推动力。  风险投资家看到了雪花这样公司的成功,不想错过下一个大数据管理机会。投资者总是在寻找下一个大事件。你如何利用市场趋势来创造优势?解决这一问题的一个好方法是寻找一个您非常了解的数据管理问题,这个问题还没有被其他人解决,它在一些细分市场中普遍存在,并且是可以解决的。数据管理的热点领域包括云数据管理、数据分析管理、数据安全和非结构化数据管理。  在2022年,非结构化数据将成为企业关注的焦点,但在这个充满活力的行业中,它不会是唯一的关注点。企业会想要利用风险资本的资金来扩展他们的能力,将机器学习和非结构化数据带来的新能力,确保他们的劳动力足够多样化,还能利用过去相对未开发的社会领域中新兴的人才。文章来源:https://server.it168.com/a2022/0114/6609/000006609014.shtml
  • [其他] 数据挖掘:论文溯源树
    近日,AMiner 团队的硕士生殷达等人提出一种新方法——论文溯源树(https://mrt.aminer.cn/),通过刻画学术文献的发展演变脉络,来帮助科研人员了解前沿论文是如何演变而来的。相关研究论文“MRT: Tracingthe Evolution of Scientific Publications”已被 TKDE 2021 接收。“MRT 溯源树”是一个通过构建论文演变图帮助学者研究论文发展的工具,目标是研究论文中各种思路方法的演变过程。以知名 NLP 研究论文“BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”为例,BERT 对于预训练模型、文本向量、序列编码等方法的使用来源于语言模型这一方向上的 ELMo、Word2vec、LSTM 等工作中,而 MLM、Transformer 等内容则可以追溯到机器翻译领域中的 MaskGAN、Attention is all you need 等文章。这个好,关系越来越复杂,要能够理清
  • [公告] 麦卡锡加入昇思MindSpore社区,对公共场所摄像头数据分析检测,及时发现违规行为,实现公共场所有序管理,减少人力物力损耗!
    麦卡锡完成ISV认证正式加入昇思MindSpore社区。 麦卡锡简介 南京麦卡锡智能科技有限公司,华为认证级ISV伙伴,是一家集产、学、研为一体的专注于互联网安全、大数据与人工智能方向的具有完全自主知识产权的企业。公司强调创新,拥有一批高素质的研发团队,坚持自主研发,已申报发明专利3项,获批软件著作权19项。现有产品包括基于AI的智能视频处理平台、流量大数据感知平台、智能轨道摄像机器人等。昇思MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架,旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验,目前应用于医疗、金融、科研等多个领域,提供面向端边云多种场景的主流硬件支持,并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。昇思MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区,推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。麦卡锡在加入MindSpore社区后,使用MindSpore实现产品过激行为检测。用于对地铁车站、居民小区等一些公共场所里的摄像头视频流数据进行分析检测,及时发现是否存在人员打架斗殴事件,方便地铁运营、物业管理人员及时做出处理和响应,实现公共场所有序管理,减少人力物力损耗,让车站运行更安全高效、业主生活更和谐。具有切实的应用性和广阔的社会价值。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证,感谢大家的信任与支持,昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地,昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入,一起实现梦想!如您也想加入昇思MindSpore社区,完成技术相关的认证可以将原由发送至邮箱:huxiaoman@huawei.com如有与昇思MindSpore社区相关的任何疑问,添加小助手(微信:mindspore0328)。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee : https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 486831414
  • [问题求助] 物联网数据分析 IoTAnalytics SDK没有上线,怎么从应用侧访问
    物联网数据分析 IoTAnalytics SDK有没有上线,如果没有怎么从应用侧访问 IoTAnalytics
  • [分享交流] 华为云大数据分析7天训练营知识总结
    活动贴:[7天实战营-活动公告] 【打卡帖】【7天大数据分析实战训练营】每日打卡,赢取阶段奖励~实践总结:day1:day2:华为云大数据分析7天训练营(二)-云社区-华为云  https://bbs.huaweicloud.com/blogs/289063day3:具体课件整理详见  华为云大数据分析7天训练营(三)-云社区-华为云  https://bbs.huaweicloud.com/blogs/289572第三章 打破数据孤岛异构数据源联合分析业务创新实践学习笔记1.异构数据源商业价值各种场景下的数据,往往需要使用各种不同的大数据产品进行数据的存储与处理。而不同来源的数据,需要联合分析才能发挥其最大价值。DLI通 过SparkData的 Source能力,连接不同数据源,实现不同服务之间的跨源分析计算。同时,DLI提供基于SQL的计算集群 与定制化的Spaserverless计算集群。用户可以编写简单的SQL语句,也可以自定义复杂的 Spark程序来实现跨源分析。2.企业智能化数据经营分析数据湖探索(DLI)服务多源数据分析架构企业H需要对其产品、经销商与销售订单进行信息管理,通过以下2种业务场景及解决思路更好的了解了数据湖探索(DLI)服务多源数据分析架构场景一:计算经销商B1每月Mate20销量与销售额解决方案:每个月的销量数据存放在CT的订单信息中,可以使用分组聚合的方式按月计算销量;而商品信息存放在DWS中,要使用D的跨源多表联合能力,计算出销售额(销量*单价)场景二:预测经销商B1下月Mate20销量解决方案:MLS是深度集成DLI的机器学习服务,为用户提供简易的工作流操作界面来实现数据的智能分析,如销售预测等。MLS支持通过OBS读取数据并结合创建的工作流,转换成 Spark作业提交到DLI后台运行。day4:华为云大数据分析7天训练营(四)-云社区-华为云  https://bbs.huaweicloud.com/blogs/289827结果数据一直查不到 郁闷了day5:day6:day7:华为云大数据分析7天训练营(七)使用DGC实现每日动态发布电影排行榜-云社区-华为云  https://bbs.huaweicloud.com/blogs/292330
  • [技术干货] 将物联网与数据分析相结合的影响
    由于消费者和企业都渴望跟上连网设备领域的技术进步,物联网近年来一直呈上升趋势。 许多公司的数据驱动转型战略越来越多地融入了物联网(IoT)。采用物联网的组织已经从中受益,例如更好的运营流程、库存管理和设备维护等。 然而,一个成功的物联网战略需要的不仅仅是简单地将大量设备和传感器连接到互联网,并从中收集数据,为了理解物联网产生的大量数据,并获得真正有意义的业务见解,IT人员必须掌握有效分析数据的能力。 数据分析——物联网的关键组成部分 长期以来,数据分析一直用于商业领域,惠及从制造到营销的各个行业。然而,随着智能手机技术的兴起,可供分析程序使用的数据量大幅增加,尽管如此,物联网 (IoT) 仍有望将这种数据洪流带到新的高度。 随着家用电器、健康监测器、交通基础设施和许多其他日常用品的联网,企业可以获得的洞察力将是惊人的。数据分析软件将帮助企业理解物联网数据,使他们能够分析客户趋势,从而帮助企业更好地决策。 构建物联网分析基础设施以从物联网数据中提取价值 每天,大量设备连接到互联网并通过传感器共享数据。没有分析,这些数据将是无用的。但是,组织可以通过实施物联网分析解决方案来有效地收集、分析和存储他们生成的数据,因此,它使企业能够优化各级运营,改善决策,并获得各种优势。 以下是将物联网与数据分析相结合的一些显著优势: ▲改进设备维护 通过测量振动、热量和其他重要数据,公司,尤其是制造业公司,可以使用物联网传感器和数据分析的组合来确定设备何时需要维护。操作员还可以从智能设备接收有关潜在故障、磨损和交付时间表的警报。这使得日常设备维护更易于管理,并有助于预测性维护。 传感器数据用于预测资产何时需要维修,从而可以在最合适的时间安排维修,从而减少故障并降低维修成本。此外,基于物联网的应用程序允许工作人员实时查看机器的运行情况,并就任何潜在问题向他们发出警报。 ▲提高员工生产力 提高生产力是物联网数据分析可以使您公司受益的方法之一。您可以通过在整个设施中安装智能传感器和设备来收集员工敬业度数据、绩效评级和各种其他与工作相关的参数。您可以使用这些数据来帮助简化组织的日常业务运营,并更好地利用员工的精力和时间。 ▲提供个性化客户体验的能力 在数字服务和产品方面,客户期望个性化服务。物联网数据及其分析可以提高业务洞察力和提供最佳客户体验的能力。物联网数据揭示了有关客户偏好和行为的大量信息。 随着时间推移,可以分析累积的物联网数据,并将其与机器学习算法相结合,为每个客户创造更个性化的体验,甚至预测客户需求。例如,假设一个客户要求他们的虚拟助手每周点几次外卖并播放几次爵士音乐。在这种情况下,这些信息可以用来改善客户体验,并为同一平台上的其他产品提供个性化推荐。 ▲预测未来趋势 物联网分析可以提供帮助的另一个领域是预测未来趋势。它可用于跟踪能源消耗并在未来做出准确的需求预测。此外,物联网分析已成为预测性维护的重要参与者。 通过将物联网传感器连接到各种机器组件,您可以使用各种统计数据(例如温度或速度)来跟踪机器性能。因此,确定哪些部件最有可能需要更换变得更加容易,并且您可以提前通知维护团队。这对于那些一天24小时运营,并且没有意外机器故障余地的制造公司来说尤其重要。 ▲产品改进与创新 物联网数据跟踪各种连网设备的产品性能指标,包括汽车和智能家居设备。物联网分析可以使用这些指标来改进下一代产品,甚至预测产品缺陷或故障。物联网数据分析的结果还可以预测未来的消费趋势,从而激发企业进行新产品开发。 因此,企业可以将数据分析与物联网相结合,以获得竞争优势、提高客户参与度并获得更好的投资回报。 总结 高级数据分析不再是一项附加功能,而是任何物联网解决方案必不可少的组成部分。它们为用户提供做出更好业务或个人决策所需的信息,并且可以指出潜在的问题领域,而无需用户付出大量努力。 数据分析使消费者能够做出更有利可图的决策,随着物联网技术领域变得越来越普及,对高级数据分析工具的需求也将随之增加。(编译iothome)来源 | 物联之家网作者 | ONPASSIVE编译 | iotohme原文链接 | https://www.iothome.com/tech/fenxi/2021/1213/11984.html
  • [交流吐槽] 趣谈:如何通过数字化转型解决“工位”和“蹲位”紧张问题?
    数字化转型是近期比较热门的一个话题,作为曾经为客户提供过多次数字化咨询的咨询师,我知道数字化是一个讨论门槛极低、理解门槛极高的领域,每个人都可以和你谈论数字化转型,但是又很少有人能说清楚,什么是真正的数字化转型,本着大处着眼,小处着手的原则,今天我们不讲技术,只讲一个有趣的场景,让您看一下,经历了数字化转型和没有经历,在解决问题的时候有什么本质的区别。 “工位”和“蹲位”为什么总是那么紧张? 近期有几个同事到北京出差,在京期间他们感受最多的,就是北京办公室的工位和蹲位太紧张了,每天早上当你经历了地铁,共享单车的多重考验,早早到了公司,但是你背着书包在办公室转上几圈,却找不到可以使用的空闲工位,还有就是你遇到三急的情况,飞一般的冲进洗手间,却发现里还有好几位和你一样窘迫的人在等待空位,这样的情况对于北京的同事可能已经是司空见惯了,其实北京的工位紧张是一个长期的问题,曾经的解决办法就是扩容,但是无论新增多少工位,都会在很短时间内又被坐满,公司提供了大量的移动工位,包括:饮水间,靠窗,走道等,到处都是移动工位,管理原则是早到早得,每日日清,但是实际管理也是相当疏散,很快就被各路英雄豪杰们变成了“固定工位”,形成了现实版的“公地悲剧”,工位紧张可能还是小事,“蹲位”紧张,那才叫尴尬,偌大一个平层,好几百人同时办公,一层只有3-5个蹲位,俗话说:人有三急,但是无论你急到什么程度,也要在洗手间跳一会儿“尬舞”,才能入位放松,博主经常在国内的各代表处出差,这些现象在其他办公室也经常出现,上面说的事情虽小,但是真要解决起来也很不容易,否则以我们的执行力,如果找到了解决办法,其他的都不是问题,这个问题说到底其实是一个用有限的资源,匹配公司发展战略的问题,现实中无论多么有钱的公司,也会面临资源不足的问题,面对快速扩充的人力,你不可能无限制的扩充办公室,这让我想起马云老师经常给员工讲的《7个缸4个盖子》的故事,论述的就是这个问题: “当你有七只缸,但只有四个盖的时候,你准备怎么办?”—马云马老师曾经说:" 任何组织都是要调整的,战略发生变化的时候,组织就要调整,然后想清楚什么要、什么不要、什么是优先级,我们所有公司都会碰上这个问题,想干的事情太多,人才不够,组织往往是弥补人才不够的关键点。人才不够,组织补,组织不够,人才补,这两个之间是互相要补的。但是要补,都是要受伤的,最好是人才、组织完美配合。当你有七只缸,只有四只盖的时候,你准备怎么办,来回转?错。砸掉两只缸,有些业务实在来不及,你人不够,优秀的人掐不住的时候,你有七只缸,四只盖,全部弄得一塌糊涂,干脆敲掉两只缸,关停并转弄掉,就变成一只缸没有盖,你只有这样才能做起来。马老师关于“4个盖子7个缸”的故事,讲的是有限的人力资源去匹配公司战略发展的问题,但是工位和蹲位也是资源,也面临一个有限的资源匹配战略发展的问题,这类问题通常有三种解决办法,或是买更多的盖子(增加资源),或是按照马老师的主张砸掉几口缸(聚焦核心业务),或者优化使用盖子的方式(优化资源),那具体到工位和蹲位的问题,我们用哪一种呢,买更多的盖子和砸掉几口缸可能都不适合,只能通过优化资源的方式解决,这也就是数字化转型中客户的主要诉求之一,用数字化手段解决公司发展中的成本和效率问题?那么面对这个工位与蹲位的问题该怎么解决呢? 通过数字化转型的技术路劲解决问题 在《马太福音》第15章中,耶稣曾经说:"这样,凯撒的物当归给凯撒;神的物当归给神。”吴军老师曾经在硅谷来信中多次引用这句话,就是告诫大家不同的问题有不同的解决方法和路径,商业的问题用商业的方式解决,技术的问题用技术的方式解决,那么如何用技术的方式解决“工位和蹲位”的问题呢? 在数字化转型的路径中,客户最熟悉的可能就是“在线化、数字化和智能化”这个路径,工位和蹲位的问题初始方案,就是传统的非原生数字化企业面临数字化转型的第一阶段,也就是首先做到一切资源的在线化,简单说,首先把所有的工位和蹲位状态全部上线,然后在每一个工位和蹲位上贴一个二维码,用户通过扫码使用,第二阶段,就是工位的计费、收费,以及通过计时的方式,提升蹲位的使用效率,第三阶段,就是通过看板的方式发布实时信息,给出趋势预测,引导人们合理使用工位和蹲位,上面就是典型的数字化转型的技术路径: 在线化、数据化和智能化,当然完成上面的步骤,数据化和智能化只能说还处在非常初级的阶段,于是问题来了,经过上述一番操作,工位和蹲位紧张的问题真的能解决吗?试问如果用户扫码以后长期占用怎么办,扫码使用资源,使用的是一个平等原则,没有考虑各部门的业务属性,以及业务重要性,所以没有而确定使用工位的优先权,另外关于资源的计费、收费,也需要大量的数据分析和效果评估才能闭环,没有数据的支撑,这些都是空中楼阁,落不了地,所以工位和蹲位问题的解决,还不能通过数字化转型中的技术路径实现,还需要更多的商业分析才行。  数字化转型中商业路径如何解决问题 博主作为咨询从业者,我们在数字化转型的实践中,更喜欢以公司的整体发展战略看待问题,而不是只见树木不见森林的就事论事的方式,工位和蹲位作为一种办公资源,一定和公司的多个维度的发展有联系,这是一个典型的商业问题,工位和蹲位问题虽小,但是实际上却是如何用有限办公室资源,支持公司整体发展战略的问题,通过数字化转型解决问题的核心,在于公司的办公资源管理部门提升运用数字化的能力,这才是每个公司数字化转型中面临的最大问题,听到这里有些同学听不下去了,觉得我们又在忽悠,其实数字化转型解决的问题不分大小,能否解决这个问题,就看你的数字化思维和使用数据的能力,我们先给大家做个示范,作为咨询师的团队,我们解决这个问题通常用如下步骤: 1.   首先对办公室现有资源现状进行评估,包括:有多少用户,有多少工位和蹲位,多少人配置一个工位和蹲位比较合理,目前Gap有多大,使用中出现主要问题是什么,是被不合理的占用,还是资源供给不足,用户的体验怎样,主要的不满意体现在哪些地方,2.   对现有用户的特征进行画像,包括:这些用户来自哪些组织,有多少人,哪些人需要固定工位,哪些人可以使用移动工位,用户上班和下班时间,出差的频次,由于项目支撑人员到一线出差引起的需求暴增的规律是什么,是否还有在其他地方办公的潜在用户没有统计在内?3.   对公司未来三年的业务发展趋势进行预测,包括:业务增长幅度,与业务增长匹配人员增长多少,主要来自哪些部门,新用户的特征是什么,办公室未来可以增加的工位有多少,公司未来的作业形态会不会发生变化、如果作业形态发生改变,对于工位和蹲位的影响如何4.   现有每一个工位的运营成本是多少,是如何分摊成本的,未来成本的趋势是上升还是下降,是否有更便宜的替代方式,计费和和收费流程如何设计。5.   另外一定还要进行相关的行业洞察,主要是看同行业中办公资源的使用和管理情况,成功的典型有哪些特征有,不成功的案例失败的原因,共享办公的方式是否可以引入等。 上面的一系列流程,只是在项目的开始阶段,完成了对现状评估和对未来趋势的预测,这里面用到了很多商业的思维和对于数据的运用能力,数据在其中的作用,就是可以使问题得到闭环,这是数字化转型中一个巨大的进步,比如具体到这个案例,经历了上面的分析,我们下一步就要开始设计和实施运营的方案,包括:现有工位资源全部上线,通过看板和App的方式显示实时状态,依据个部门的商业特性及业务体量和团队大小,为每个部门画出一部分固定的工位区域,使用方式也是共享和复用,而对于其他的所有工位,全部采用开放、共享、计费的使用方式,根据早到早得,谁使用谁付费的原则,每日实行日清制度,同时在此基础上,在公司内部做一部分预留空间,应对突发的项目支撑的需求。上述的方案是否有效,就需要发挥数据闭环的作用了,我们可以先进行小范围的试运行,这时候产生的运营数据,就可以作为优化措施的基础,然后大范围试点,然后开始全面使用,这时候每天会产生大量的运营数据,这些数据让我们有机会洞察到真实用户的行为和习惯特征,我们要根据用户行为特征和实际的运营效果,不断优化甚至要重构方案,直到我们找到最佳的运营方案,在没有进行数字化转型之前,我们缺乏整体使用数据的能力,所以更多的是策略的建议,完成了数字化转型,我们就可以利用数据闭环每一个问题,真正做到方案的落地。 数字化转型成功的标志是整个组织具备了数字化的能力 此时通过上面解决问题的实操流程,你可以发现,整个流程需要非常专业数字化能力,同时需要强大的数据支撑,于是问题来了,现有的办公资源管理部门,是否具备这样的能力呢,根据我们众多数字化转型项目的经验,肯定会有很大差距。另一方面的差距,就是使用数据的能力,这个场景中需要大量的数据分析和预测,而常识告诉我们,我们需要的这些数据,现在一定是分散在人事,市场、财务、行政、采购等多个部门,光是把这些数据收集齐全就不容易,而且数据的质量也很难保证,所以要解决这样的问题,公司要一定要先进行数字化转型,构建数据化的能力和数字化的思维。 回到题目所说,什么是数字化转型成功的标志,首先,就是各个业务部门具备了运用数字化解决问题的能力,其次是构建了数据的使用能力,这包括数据的完整性、准确性、开放性和可用性,数据中台是其中的一种路径,数据中台是数字化转型的战略支点,提供了数据能力、算法能力和算力,而最终数字化转型要达成的目标,就是将整个公司变成一个具备数字化能力的组织,驱动的核心引擎由“流程”变成了“数据”,这可能是一个漫长的过程,所以工位和蹲位紧张的问题可能还会持续,你能做的就是来的更早,同时掌控你的生物钟节奏。至于同学们关心的数字化思维和数字化的能力如何获取,你可以从咨询师的办公室找到答案! 祝您在数字化的转型道路上一帆风顺!作者:阎边
  • [问题求助] bearpi如何获得设备上报的数据,想要读出历史数据进行数据分析,急求!!!
    【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
  • [行业资讯] 物联网如何帮助数据分析货币化
    将您现有的资产货币化。这听起来很简单——就像一个伟大的商业成功战略——把您已经拥有的东西变成一个宝贵的财富来源,甚至是全新的收入来源。然而,这可能是一个棘手的战略。在这篇文章中,我们将探讨物联网如何帮助多个行业的组织将其数据分析货币化。 使用物联网将数据分析货币化 首先,让我们来看看物联网可用于通过数据分析获利的多种方式。 从最简单的角度来看,物联网可以为企业领导者提供一个全新的统一数据视图。嵌入在整个环境中的传感器收集数据并将其传输到单个集中式平台,从而提供单一的商业智能集中视图。获得新见解和采取切实行动来提高效率的机会是巨大的。 我们网站中经常讨论的另一个此类示例是预测性维护。在这里,物联网传感器可以对有价值的有形资产进行主动维护和维修安排,从而延长其使用寿命并提高业务利润。 然后是数据货币化与新收入来源更直接相关的方面。例如,在消费品类产品中嵌入物联网传感器可以让企业收集有关这些产品使用情况的数据,从而对客户行为和产品性能产生更深入、更丰富的见解。这些见解是开启新的销售、营销和产品开发战略的关键。 此类数据甚至可以打包并作为产品本身进行销售,从而形成全新的收入来源。 货币化有多种形式 货币化示例:从旨在提高效率从而节约成本的战略(从而间接地将数据分析货币化),到主动推动新收入流的战略(从而直接地将数据分析货币化)。思科表示,对于后者,尽管物联网“有潜力在未来几年产生约19万亿美元的价值…..,但70%以上的组织不会从其物联网解决方案中产生服务收入。” 一方面,这表明,在通过物联网实现数据分析的货币化方面,存在一些具有挑战性的障碍。另一方面,它为能够做到这一点的企业指出了一个令人兴奋的机会。 思科声称,这些障碍可以围绕2大领域来定义:安全和隐私问题;而成功的货币化需要大量投资以获取新能力,但通常没有明确的回报。换句话说,通过物联网货币化可能需要企业进行创新、试验和投资,而从一开始就没有明显的投资回报。 迎接挑战 那么,组织如何才能更好地应对这些挑战,并有效地利用物联网将其基础设施中的可用数据货币化? 关键是态度和实际实施的结合。在实施方面,安全性、隐私性和合规性是关键。组织需要采取自下而上的方法来确保他们部署的每一个物联网设备的身份,并确保从生成、传输和存储的那一刻起保护整个物联网基础设施中的数据。在态度方面,他们需要准备好在这个充满活力的技术空间中保持开放的心态,进行试验和创新。(编译iothome)转载https://www.iothome.com/tech/fenxi/2021/0908/11872.html
  • [问题求助] IOT数据分析中上传数据所用到txt文件如何通过设备上报的数据获得???急求
  • [问题求助] 平台获得实时上报的数据后如何接入物联网数据分析平台?
    【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
  • [技术干货] 大数据分析的目的与意义
    数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可以帮助人们做出判断,以便采取适当行动。  1.数据分析的目的  数据分析的目的就是对过去发生的现象进行评估和分析,寻找事物存在的证据及原因,并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。  数据分析的核心并不在于数据本身,而在于设计有意义、有价值的数据分析主题与指标体系,通过科学有效的手段去分析,进而发现问题优化迭代。无论分析给出的结果是积极的还是负面的,都是价值承载体,必须以客观的态度面对。  2.数据分析的意义。数据分析的意义表现在以下几个方面:  (1)有利于企业加强科学管理,提高经营管理水平。企业推行科学管理,有效发挥决策、计划、组织、领导、控制等管理职能,都必须采取科学的态度,充分利用各种数据信息,分析企业现实情况。例如,我们所做的每一项决策,都要事先进行科学预测;我们的每一项经营活动,都需要进行量化监控;我们完成的每一项工作,都需要总结、分析与提高。可以说,企业的一切活动都离不开数据分析,它是企业管理必不可少的管理手段,更是改善和提升企业经营管理与决策水平的利器。  (2)有利于企业实现简化管理,提高经营管理效率。企业的任何管理工作都是围绕企业的效率与效益展开,数据分析工作也不例外。近百年来,管理学界总结和创建了非常多的数据分析方法与模型,推进了企业规范化、标准化管理工作,只要我们能够积极地学习与使用,就能极大地提高人们的认识效率和工作效率。  (3)有利于企业提高经济效益,增强核心竞争力。不断地提高经济效益是经济发展的客观要求。为了实现这一要求,企业必须对经营活动进行监控,开展数据分析工作。通过经常的和定期的分析,对企业年度预算目标完成进展情况进行比较,找出差距及其原因,及时采取应对策略,有利于企业经济效益的提升。通过与竞争对手的对标分析,找出竞争上的薄弱环节,以利于增强企业核心竞争力。  (4)有利于企业完善经济责任制,搞好企业内部分配。通过数据分析,考察客观经济环境变化对企业各项经济活动的影响,分清影响企业及内部各部门、单位经济效益的主、客观原因;查明企业内部各单位的经营管理活动对企业实现目标的影响和应付的经济责任,这对正确评价和考核各部门和各单位的工作业绩,分清责任与贡献大小,搞好企业内部分配,合理奖惩,有着重要的作用。  大数据分析的目的与意义.中琛魔方大数据平台表示大数据分析的结果可以给企业带来决策影响,也同时关系到企业的利益体现,大数据分析正在为企业带来了新的变化,主要是帮助企业分析客户数据,进一步掌握了解客户数据,以便做出有针对性的决策。
  • [活动体验] 数据分析中的客户和设备资源
    ```C++// 导入自定义头文件#include "minddata/dataset/core/client.h"#include "minddata/dataset/util/services.h"// 双重命名空间namespace mindspore {namespace dataset { // 这是一个一次性全局初始化程序,包括对实例化单例的调用。 // 它是外部 api 调用,而不是直接的 GlobalContext 成员。Status GlobalInit() { // 启动所有服务(记录器、任务、缓冲池) return (Services::CreateInstance());}} // 命名空间 dataset} // 命名空间 mindspore// 导入自定义头文件#include "minddata/dataset/core/device_resource.h"// 双重命名空间namespace mindspore {namespace dataset {// 这是一个有效的设备吗? 如果是,请在派生类中实现这个InitResource()。Status DeviceResource::InitResource(uint32_t) { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device? If yes, please implement this InitResource() in the derived class.");}//这是一个有效的设备吗? 如果是,请在派生类中实现这个 FinalizeResource()。Status DeviceResource::FinalizeResource() { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device? If yes, please implement this FinalizeResource() in the derived class.");}// 这是设备内存可用的有效设备吗? 如果是,请在派生类中实现Sink()Status DeviceResource::Sink(const mindspore::MSTensor &host_input, std::shared_ptr *device_input) { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device whose device memory is available? If yes, please implement this Sink() in the " "derived class.");}// 这是设备内存可用的有效设备吗? 如果是,请在派生类中实现Pop()Status DeviceResource::Pop(const std::shared_ptr &device_output, std::shared_ptr *host_output) { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device whose device memory is available? If yes, please implement this Pop() in the " "derived class.");}// 这是设备内存可用的有效设备吗? 如果是,请在派生类中实现DeviceDataRelease()Status DeviceResource::DeviceDataRelease() { return Status( StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device whose device memory is available? If yes, please implement this DeviceDataRelease() in the " "derived class.");}// 这是包含处理器对象的设备吗? 如果是,请在派生类中实现GetInstance()std::shared_ptr DeviceResource::GetInstance() { MS_LOG(ERROR)
  • [行业资讯] IoT数据分析 IoTA
    华为云物联网数据分析服务基于物联网资产模型,整合物联网数据集成,清洗,存储,分析,可视化,为物联网数据开发者提供一站式服务,降低开发门槛,缩短开发周期,快速实现物联网数据价值变现
  • [行业资讯] 物联网和大数据分析相结合示例
    将物联网和大数据分析相结合,众多不同行业的组织可以释放新的商业智能源,简化其运营,降低成本并用更少的资源做更多事情。以下是五个已经成为现实的业务用例:用例1:工业物联网(IIOT)工业物联网(IIoT)是指物联网在工业和制造环境中的应用,其中大数据分析使从高价值设备的预测性维护到仓库中更顺畅物流的一切工作成为可能。在整个工厂车间、仓库以及其他地方创建物联网基础设施,使此类组织能够采取更主动的方法来进行各种不同的操作,无论是自动拣选不同的组件,还是确保有价值的设备在小缺陷成为大问题之前得到修复。用例2:营销和销售通过将连网传感器嵌入到产品中,跨多个行业的组织可以快速收集和汇总大量关于这些产品如何使用的数据,并反过来将这些数据应用于未来的销售和营销策略,例如,物联网分析可以通过将产品使用信息与评论和其他预测数据相结合,以实现对客户需求和趋势的智能预测。可以汇总来自物联网内外的多个不同来源的数据,以执行分析和预测,进而形成新的增值服务。来自正确来源的数据还可以帮助规划基于结果的定价和订阅模型,从而提供灵活的定价和计费方式。所有这些技术都有助于更好的市场定位和更大的市场渗透率。用例3:能源管理所有组织都有能源需求,从建筑物所需的简单供暖和照明,到运行复杂设备和应对可预测——和意外——需求起伏所需的高度复杂的电力需求。物联网和大数据分析可以随着时间推移集中、主动地查看能源需求,自动执行手动流程,实现智能建筑管理,甚至与能源供应商共享,以更有效地在整个建筑中使用能源。用例4:虚拟助理近年来,Siri、Alexa和Google智能助手之类的产品已成为消费者的最爱,它们使用语音识别和AI来执行各种命令。但是,它们在企业上下文中也发挥着越来越有趣的作用。它们不仅可以执行诸如发送会议提醒、提供事件指示以及与其他应用程序共享数据之类的功能,而且还可以对其数据应用预测分析来搜索模式和趋势。反过来,这可以帮助组织更好地了解其员工和客户。用例5:医疗保健物联网和大数据在医疗保健领域的潜在应用是巨大的。连网传感器能够直接从患者那里收集大量重要数据,而大数据分析使这些数据能够为诊断、预防和治疗提供宝贵见解。但这不仅仅是面向公众的环境——还有企业应用。对于渴望并确保其员工健康的大型组织来说,医疗保健信息技术提供了无数的机会来监测关键的健康指标,并主动对不安全的噪音水平、空气污染或员工疲劳工作等情况发出警报。转载:物联网之家网
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