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AS-BDEP-210光洋轴承 工业企业的数字化的能力是不断地提升,企业的关注点从数据中台转向了终的数据流通与变现的能力。但企业内部及其上、下游之间的合作,越来越依赖于各类的数据平台以及数据化的工具,但又形成了新的一些痛点和症结,主要包括四个方面。 一是急需突破传统数据中台中,在面向复杂对象或复杂系统时,没有具体的这种工程方法论和工具的难题。对于寻找数据化转型的工业企业而言,为关注的是如何管理企业
1756-M03SE三门峡耐用型 技术难点主要包括以下几方面: 1、数据量巨大 任何系统,在不同的数据量面前,需要的技术难度都是不同的。 如果单纯是将数据采到,可能还比较好完成,但采集之后还需要处理,因为必须考虑数据的规范与清洗,因为大量的工业数据是“脏”数据,直接存储无法用于分析,在存储之前,必须进行处理,对海量的数据进行处理,从技术上又提了难度。 2、工业数据的协议不标准 互联网数据采集一般都
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