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：數據的資源化何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。需要保證數據能持續穩定寫入。廣東個性化物聯網大數據平臺產品介紹

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。通過技術手段建立消費者與企業之間的溝通橋梁，可以方便的進行市場數據調研以及營銷活動策劃，直接面對終端客戶。鹽城正規物聯網大數據平臺開發工業互聯網里，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。

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。

趨勢七：數據生態系統復合化程度加強大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向于系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。需要提供靈活的數據管理策略。

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。需要對數據支持靈活的多維度分析。廣東個性化物聯網大數據平臺產品介紹

這些數據各自有不同的特點，有的采集頻次高，有的要求保留時間長，有的需要多個副本以保證更高的安全性。廣東個性化物聯網大數據平臺產品介紹

   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有用武之地，受其他外部業務影響相對較小，職位相對穩定。廣東個性化物聯網大數據平臺產品介紹

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