基于物联网的实时数据监控

1/1基于物联网的实时数据监控第一部分物联网实时数据监控概述 2第二部分传感器技术与数据采集 4第三部分数据传输与网络架构 7第四部分实时数据处理与分析 10第五部分可视化与数据展示 14第六部分安全与隐私考虑 16第七部分工业与商业应用 19第八部分未来趋势与展望 21

第一部分物联网实时数据监控概述物联网实时数据监控概述

引言

物联网(IoT)革命正在改变各行各业，使设备和系统能够通过连接通信并交换数据来实现自动化和改善决策。实时数据监控对于充分利用物联网的能力至关重要，它使组织能够实时跟踪和分析传感器和设备生成的数据。

物联网实时数据监控定义

物联网实时数据监控涉及从连接设备收集、处理和可视化数据的过程，这些数据可以是传感器测量值、设备状态或任何其他感兴趣的信息。它允许组织立即识别事件、趋势和异常，并做出及时的决策。

物联网实时数据监控的好处

实时数据监控为组织提供了许多好处，包括：

*提高运营效率：通过识别瓶颈、优化流程和预测维护需求，组织可以提高运营效率。

*增强客户体验：实时监控数据使组织能够监测产品和服务性能，并快速解决问题，从而提高客户满意度。

*减少停机时间：通过实时监测设备状态，组织可以及早发现潜在问题，防止昂贵的停机时间。

*改善决策制定：实时数据洞察力使决策者能够基于准确、最新的信息做出明智的决策。

*降低成本：通过预测性维护和优化运营，组织可以降低维护和运营成本。

物联网实时数据监控组件

物联网实时数据监控系统由以下主要组件组成：

*传感器和设备：收集和传输数据的物理设备。

*网关：将传感器和设备连接到云端或本地数据平台。

*数据平台：存储、处理和分析来自传感器和设备的数据。

*可视化仪表板：显示实时数据并允许用户监控系统状态。

*警报和通知：在检测到预定义条件时，通知用户潜在问题或事件。

物联网实时数据监控的应用

物联网实时数据监控在广泛的应用中，包括：

*制造业：监控生产线状态、检测缺陷并优化流程。

*公用事业：监测能源消耗、优化配电并预测需求。

*医疗保健：监测患者生命体征、识别异常并优化护理。

*运输和物流：跟踪货物、优化路线并预测交通模式。

*智慧城市：监测交通流量、环境条件和公共安全。

物联网实时数据监控实施注意事项

实施物联网实时数据监控系统时，需要考虑以下注意事项：

*数据安全：保护敏感数据免受未经授权的访问和泄露至关重要。

*可扩展性：随着传感器和设备数量的增加，系统必须能够扩展以处理增加的数据负载。

*易用性：仪表板和可视化必须易于使用和理解，以确保有效的决策制定。

*成本：系统的实施和运营成本必须得到考虑和优化。

*集成：数据监控系统应与其他业务系统集成，以提供全面的见解和自动化。

结论

物联网实时数据监控是组织释放物联网全部潜力的关键。通过实时跟踪和分析数据，组织可以优化运营、提高效率并做出更好的决策。了解和考虑实施注意事项可以帮助组织成功部署物联网实时数据监控系统，并享受其带来的好处。第二部分传感器技术与数据采集关键词关键要点【传感器技术】

1.传感器技术是物联网实时数据监控的基础，负责获取物理世界的各种数据，如温度、湿度、运动和位置。

2.传感器技术种类繁多，包括光学传感器、电磁传感器、热传感器、化学传感器和力传感器。

3.传感器技术的发展趋势包括微型化、低功耗化和多功能化，以满足物联网设备轻量化、节能和多场景应用的需求。

【数据采集】

传感器技术与数据采集

在基于物联网的实时数据监控系统中，传感器技术对于采集物理世界的实时数据至关重要。传感器的类型和选择直接影响数据质量、系统可靠性和成本效益。

传感器类型

广泛应用的传感器类型包括：

*温度传感器：测量环境或设备温度，如热敏电阻、热电偶和红外传感器。

*湿度传感器：测量环境或设备湿度，如电容式湿度传感器、电阻式湿度传感器和光学湿度传感器。

*光传感器：测量光照强度，如光敏电阻、光敏二极管和光电倍增管。

*压力传感器：测量流体或气体的压力，如应变片、压阻传感器和电容式压力传感器。

*振动传感器：测量设备或环境振动，如加速度计、速度计和位移传感器。

*气体传感器：测量空气中特定气体的浓度，如电化学传感器、半导体传感器和光离子化传感器。

数据采集方法

传感器数据采集可以采用多种方法：

*模拟信号采集：使用模数转换器（ADC）将模拟传感器信号转换为数字信号。

*数字信号采集：直接从数字输出传感器收集数字信号，无需ADC。

*无线连接：使用无线通信技术（如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee）从传感器节点传输数据。

*有线连接：使用物理电缆（如USB、RS-232、Ethernet）从传感器节点传输数据。

数据采集模块

数据采集模块是物联网系统中负责从传感器采集数据的组件。其主要特点包括：

*采样率：每秒采集数据的频率。

*分辨率：每比特可以表示的信号幅度的最小变化。

*灵敏度：传感器对被测量的变化的响应能力。

*线性度：传感器输出与被测量值之间的线性关系。

*稳定性：传感器输出随着时间的变化程度。

*噪声：传感器输出中的随机或非周期性变化。

传感器网络

对于需要从多个位置收集数据的大型系统，通常采用传感器网络。传感器网络由相互连接的一系列传感器节点组成，每个节点负责采集特定区域的数据。传感器网络具有以下优势：

*覆盖范围：可以扩大监控区域。

*可靠性：冗余节点确保在个别节点故障的情况下仍能继续数据收集。

*可扩展性：随着需要可以轻松添加更多传感器节点。

数据预处理

在将传感器数据传输到中央处理系统之前，通常需要对其进行预处理，包括：

*滤波：去除噪声和干扰。

*标定：纠正传感器的误差。

*校准：根据参考测量值调整传感器的输出。

*数据压缩：减少数据大小以提高传输效率。

传感器技术与数据采集是基于物联网的实时数据监控系统中不可或缺的部分。通过仔细选择传感器类型、数据采集方法和数据预处理技术，可以确保获得准确、可靠和及时的实时数据。第三部分数据传输与网络架构关键词关键要点数据传输协议

1.数据格式的选择：JSON、XML、CSV等格式的优缺点及其适合的应用场景。

2.协议的选择：MQTT、CoAP、HTTP等协议的比较，包括数据传输的可靠性、吞吐量和延迟等特性。

3.数据加密：传输过程中的安全措施，包括对称加密和非对称加密、证书管理和密钥协商。

网络架构

1.云端架构：数据收集、处理和存储都在云端进行，终端设备通过互联网连接，优势是灵活性高、成本低。

2.雾计算架构：数据处理和存储分散在靠近终端设备的边缘节点，优势是减少延迟、提高安全性。

3.网状网络：终端设备彼此相连，形成一个自愈合的网络，优势是鲁棒性高、覆盖范围广。数据传输与网络架构

数据传输协议

物联网设备与云平台或边缘网关之间的数据传输采用各种通信协议，包括：

*MQTT(消息队列遥测传输)：轻量级发布/订阅协议，适用于低带宽、高延迟环境。

*HTTP(超文本传输协议)：应用层协议，用于传输结构化数据。

*CoAP(受限应用程序协议)：针对物联网优化的HTTP变体，具有更低的开销。

*LoRaWAN(远距离广域网)：低功耗、长距离通信协议，用于连接偏远设备。

*NB-IoT(窄带物联网)：蜂窝技术，针对低数据速率、低功耗应用优化。

网络架构

物联网数据传输通常采用以下网络架构：

*中心化架构：设备直接连接到云平台，没有中间网关。这种架构简单易用，但有单点故障风险。

*边缘架构：设备连接到网关，再由网关连接到云平台。这种架构提供更高的可扩展性和冗余性，但增加了复杂性。

*混合架构：结合中心化和边缘架构，根据设备的类型和位置选择最佳连接方式。

传输安全

物联网数据传输需要采取措施确保数据安全，包括：

*加密：使用TLS/SSL等加密算法对数据进行加密，以防止未经授权的访问。

*身份验证：使用数字证书或令牌对设备和服务进行身份验证，以确保只有授权设备可以访问数据。

*授权：定义设备和服务的访问控制规则，以限制对敏感数据的访问。

传输优化

为了优化物联网数据传输，可以采取以下措施：

*数据采样：根据应用需求选择适当的数据采样率，以减少传输负载。

*数据压缩：使用数据压缩算法减少传输数据量，提高传输效率。

*自适应传输：根据网络条件动态调整传输速率，确保可靠的数据传输。

*网络冗余：建立备用网络连接，以提高传输的可靠性和可用性。

网络管理

物联网网络管理至关重要，因为它可以确保网络的稳定性和安全性。网络管理任务包括：

*网络监控：监视网络状态，检测和解决网络问题。

*网络配置：配置网络设备和协议，以优化性能和安全性。

*网络安全：实施安全措施，以防止网络攻击和威胁。

*网络故障排除：诊断和解决网络故障，以保持网络的可用性。

案例研究

工业物联网(IIoT)应用：

一个制造工厂采用物联网技术监测机器性能。传感器收集有关温度、振动和能耗的数据，并通过MQTT协议传输到边缘网关。边缘网关处理数据并将其转发到云平台。云平台对数据进行分析并提供可视化仪表板，以便工程师实时监控机器性能并预测潜在问题。

智能家居应用：

在一个智能家居系统中，传感器监测温度、湿度和运动。这些数据通过HTTP协议传输到云平台。云平台分析数据并执行自动化任务，例如根据设定温度调整恒温器或在检测到运动时打开灯光。

健康物联网(IoHT)应用：

可穿戴设备收集有关心率、血压和活动水平的数据。这些数据通过BLE(蓝牙低功耗)协议传输到智能手机。智能手机通过HTTPS将数据传输到云平台。云平台对数据进行分析并提供个性化的健康建议和警报。第四部分实时数据处理与分析关键词关键要点数据流处理

1.实时数据管道：创建低延迟数据管道，以高效地从物联网传感器和设备接收、处理和传输数据。

2.事件驱动架构：采用事件驱动机制，在数据到达时立即触发处理，以实现近乎实时的响应。

3.容错性与高可用性：设计系统以处理数据丢失、系统故障和异常情况，确保数据的可靠性和可用性。

数据过滤与预处理

1.数据过滤：剔除无关噪声和重复数据，只保留对分析有意义的信息。

2.数据转换：将数据转换为适合处理和分析的统一格式，包括单位转换、时间戳转换和数据类型转换。

3.数据增强：丰富原始数据，通过关联外部数据源、应用机器学习模型或进行数据融合来提取更多有价值的信息。

数据分析与可视化

1.实时分析：利用流式处理技术，快速分析数据并识别模式、趋势和异常情况。

2.交互式可视化：提供互动的仪表板和数据可视化，使用户能够探索数据、发现见解并做出明智的决策。

3.预见性分析：应用机器学习和数据挖掘技术对未来趋势进行预测，识别潜在问题并提前采取预防措施。

数据安全与隐私

1.数据加密：对敏感数据进行加密，以防止未经授权的访问和泄露。

2.身份验证与授权：实现基于角色的访问控制，限制用户对数据的访问，确保数据保密性。

3.数据匿名化：去除或掩盖个人身份信息，以保护用户隐私，同时仍允许有意义的分析。

趋势与前沿

1.云原生流处理：利用云平台提供的流处理服务，实现弹性、可扩展性和低成本的数据处理。

2.边缘计算：将数据处理和分析转移到靠近数据源的边缘设备，减少延迟并提高实时响应能力。

3.人工智能和机器学习：应用人工智能和机器学习技术增强数据分析，自动识别模式、预测结果和提供个性化的见解。

挑战与未来发展

1.数据量和复杂性：随着物联网设备数量的激增，实时数据监控面临着处理和分析大量复杂数据的挑战。

2.数据质量：确保数据质量对于准确和及时的决策至关重要，需要解决数据缺失、异常值和不一致性等问题。

3.技能差距：实时数据监控需要数据科学家、软件工程师和业务分析师等具有专业技能的团队，弥合技能差距对于成功的实施至关重要。基于物联网的实时数据监控：实时数据处理与分析

引言

物联网(IoT)设备的普及带来了前所未有的数据量，实时处理和分析这些数据对于优化业务运营、增强决策制定和提高客户体验至关重要。实时数据处理和分析是物联网数据管理的关键组成部分，它涉及以接近实时的方式处理、分析和利用数据。

实时数据处理の概要

实时数据处理是一个持续的过程，涉及从各种来源收集数据，对其进行处理和分析，并在接近实时的情况下提供见解。这个过程可以分为以下几个关键步骤：

*数据采集：从物联网设备、传感器和其他来源收集原始数据。

*数据预处理：清洁、转换和标准化收集到的数据，以使其适合于分析。

*流处理：实时处理连续数据流，在数据进入时立即执行分析。

*存储：将处理后的数据存储在数据库或其他存储系统中，以便进一步分析和历史趋势跟踪。

*可视化：将分析结果呈现为图表、仪表盘和其他可视化格式，以便轻松理解和决策。

实时数据分析的技术

实时数据分析涉及使用各种技术和算法，包括：

*流处理引擎：ApacheStorm、ApacheSparkStreaming和ApacheFlink等引擎用于实时处理数据流。

*分布式计算：Hadoop和Spark等分布式计算框架用于在多个节点上处理大数据集。

*机器学习：机器学习算法用于从数据中识别模式和趋势，并预测未来事件。

*数据可视化工具：Tableau、PowerBI和Grafana等工具用于创建交互式可视化，以显示分析结果。

实时数据分析的优点

实时数据分析为企业提供了以下好处：

*快速响应：能够快速分析和响应数据变化，从而及时采取行动。

*个性化体验：通过分析实时数据来个性化产品和服务，以满足每个客户的特定需求。

*预测性维护：通过分析传感器数据来预测设备故障，从而采取预防措施并避免停机时间。

*提高效率：通过识别运营中的瓶颈和低效率来优化流程并提高效率。

*风险缓解：通过实时监控安全事件并检测异常情况来识别和缓解风险。

实时数据分析的挑战

尽管有诸多优点，实时数据分析也面临着一些挑战：

*数据量大：物联网设备会产生大量数据，这可能会给处理和分析带来挑战。

*处理延迟：实时分析需要在接近实时的情况下进行，这可能对系统性能构成挑战。

*数据质量：物联网数据可能不完整或不准确，这可能影响分析结果。

*数据安全：实时数据分析涉及大量敏感数据，因此确保数据安全至关重要。

*技术复杂性：实时数据分析需要使用复杂的算法和技术，这可能需要专门的专业知识。

结论

实时数据处理和分析是物联网数据管理中的一个关键方面。通过使用先进技术和算法，企业可以实时分析大量数据流，并获得有价值的见解，以优化运营、增强决策制定和提高客户体验。然而，实时数据分析也面临着一些挑战，例如数据量大、处理延迟和数据质量，企业在实施时需要解决这些挑战。第五部分可视化与数据展示关键词关键要点数据可视化

1.实时数据可视化的重要性，有助于快速理解和分析复杂数据流。

2.仪表板和其他交互式可视化工具，允许用户自定义视图并深入探索数据。

3.现代化可视化技术，例如三维地图和增强现实，为更丰富的用户体验创造了可能性。

【数据分析与机器学习】

可视化与数据展示

物联网(IoT)设备产生的庞大数据流需要以可访问和可理解的方式呈现。可视化和数据展示工具对于实现这一目标至关重要。

交互式仪表盘

交互式仪表盘提供了一个集中的平台，用于实时监视和分析IoT数据。它们允许用户自定义指标、过滤器和警报，以根据特定需求定制监控体验。仪表盘通常包含图形、图表和进度条，以直观地显示数据趋势和异常情况。

数据可视化

数据可视化技术，如饼图、条形图和折线图，用于传达IoT数据的复杂性。这些可视化工具可以揭示数据中的模式、趋势和见解。地理数据可通过地图可视化，提供位置相关的洞察。

实时流式传输

对于需要持续监控的应用程序，实时流式传输至关重要。流式传输技术允许用户可视化IoT数据的连续流，从而检测异常情况并快速做出响应。

数据探索

数据探索工具赋予用户探索和分析IoT数据的能力。这些工具包括过滤、聚合和数据挖掘算法，使用户能够识别隐藏的模式和趋势。数据探索对于优化物联网系统和发现新的见解至关重要。

预测分析

预测分析技术利用历史和实时数据来预测未来的事件和趋势。这些预测对于制定数据驱动的决策、预防性维护和优化资源利用至关重要。可视化工具用于传达预测的结果，使利益相关者能够根据洞察做出明智的决策。

数据共享和协作

可视化和数据展示工具支持数据共享和协作。仪表盘和可视化可以轻松地与团队成员和利益相关者共享，以促进协作和知识共享。

自定义和可扩展性

可视化和数据展示工具应提供自定义和可扩展性选项。这允许用户调整仪表盘、数据可视化和分析功能以满足特定需求。可扩展性对于随着时间推移处理越来越多的IoT数据至关重要。

最佳实践

实施有效的IoT数据可视化和数据展示时，遵循以下最佳实践至关重要：

*选择合适的工具：根据特定需求选择最合适的可视化工具。

*设计清晰简洁：创建易于理解和解释的可视化。

*使用交互选项：允许用户与数据互动，以探索和深入了解。

*上下文化数据：提供有关数据来源、指标和趋势的背景信息。

*防止信息过载：避免在可视化中显示太多的信息，以免造成混乱。

*持续改进：定期审查和改进可视化和数据展示，以满足不断变化的需求。

通过遵循这些最佳实践，企业和组织可以充分利用IoT数据，做出数据驱动的决策并优化其运营。第六部分安全与隐私考虑关键词关键要点主题名称：数据加密和认证

1.实时数据监控系统中敏感数据的加密至关重要，以防止未经授权的访问。

2.使用强加密算法（例如AES-256）对其静止和传输中的数据进行加密。

3.实施身份验证机制，例如双因素身份验证，以验证用户身份。

主题名称：访问控制

安全与隐私考虑

物联网(IoT)设备的激增带来了各种安全和隐私风险。基于物联网的实时数据监控系统必须解决这些风险，以确保数据的完整性、机密性和可用性。

#数据完整性

数据完整性是指确保数据在传输和存储过程中保持未经授权的修改。物联网设备通常连接到不安全的网络，因此容易受到中间人攻击。为了确保数据的完整性，可以使用以下安全措施：

*端到端加密：对数据进行加密，从设备到云平台再到最终用户。这可以防止未经授权的第三方访问或修改数据。

*数字签名：使用数字签名来验证数据的真实性和完整性。这可以确保数据未被篡改，并且来自预期的来源。

*数据验证：在处理和分析数据之前对其进行验证，以确保其准确性和一致性。

#数据机密性

数据机密性是指确保数据仅供授权人员访问。物联网设备收集和传输大量敏感数据，因此保护这些数据免遭未经授权的访问至关重要。以下措施可用于确保数据机密性：

*访问控制：实施访问控制机制，以限制对数据的访问权限。仅向需要访问数据的用户授予权限。

*数据屏蔽：将敏感数据屏蔽或匿名化，以防止未经授权的访问。

*数据销毁：在不再需要数据时安全地销毁数据，以防止其落入错误之手。

#数据可用性

数据可用性是指确保数据在需要时始终可用。物联网设备和系统可能容易受到各种威胁，例如停电、网络中断和恶意攻击。为了确保数据可用性，可以使用以下措施：

*冗余：使用冗余设备和系统来确保在发生故障或攻击时数据仍然可用。

*灾难恢复计划：制定灾难恢复计划，以在发生中断时恢复数据和系统。

*备份：定期备份数据，以防止数据丢失。

#其他安全注意事项

除了这些基本安全措施外，还必须考虑其他安全注意事项，例如：

*设备安全性：确保物联网设备本身安全，具有安全操作系统和补丁。

*网络安全性：使用安全的网络协议和防火墙来保护物联网网络免受攻击。

*云平台安全性：选择使用安全措施（例如身份验证、授权和加密）的云平台。

*用户身份验证和授权：实施强用户身份验证和授权机制，以防止未经授权的访问。

*隐私权政策和合规性：制定明确的隐私权政策，并遵守所有适用的法律和法规。

#结论

保障基于物联网的实时数据监控系统安全至关重要，这需要采取多层次的安全措施。通过实施数据完整性、机密性和可用性保护措施，以及考虑其他安全注意事项，组织可以确保数据的安全和隐私，并保护其免受各种威胁。第七部分工业与商业应用关键词关键要点【工业互联网平台】

1.实时监控生产设备、工艺流程和设备状态，实现对工业生产过程的全面感知和管控。

2.连接供应链上下游企业，实现跨企业协同、资源优化和供应链透明化。

3.利用人工智能、大数据分析等技术，优化生产工艺、预测产能并对异常情况进行预警。

【智慧城市管理】

工业与商业应用

物联网(IoT)实时数据监测在工业和商业领域具有广泛的应用，可带来显著的好处，包括提高效率、降低成本和改善安全性。

制造业

*机器故障监测：IoT传感器可以监测机器的振动、温度和其他指标，以识别早期故障征兆，从而实现预防性维护和减少停机时间。

*过程优化：通过监测传感器数据，制造商可以优化生产流程、减少浪费并提高产量。例如，监测原材料的流动可以帮助优化供应链，减少库存并降低成本。

*质量控制：IoT设备可以自动收集和分析产品质量数据，从而快速识别缺陷并确保产品满足规范。

交通运输

*车队管理：IoT设备可以跟踪车辆的位置、油耗和行驶里程，从而优化车队运营，减少成本并提高效率。

*交通管理：IoT传感器可以监测交通流量、检测拥堵并提供实时交通信息，帮助通勤者规划路线并减少旅行时间。

*物流优化：通过监测货物和车辆的位置，IoT可以提高物流效率，减少延迟并降低运输成本。

公用事业

*能源管理：IoT设备可以监测能源消耗，识别不必要的浪费并优化能源使用。例如，智能电表可以跟踪家庭的用电情况，促进节能措施。

*水资源管理：IoT传感器可以监测水位、水流和水质，帮助公用事业公司预防泄漏、优化供水并保护水资源。

*基础设施维护：IoT设备可以监测桥梁、道路和其他基础设施的状况，以便及早发现问题并执行预防性维护，从而降低风险和维护成本。

零售

*库存管理：IoT传感器可以自动跟踪库存水平，发出补货警告并优化订购流程，从而减少库存积压和库存短缺。

*顾客体验：IoT技术可以提供个性化的顾客体验，例如智能试衣间和室内导航。

*销售分析：IoT设备可以收集有关顾客行为的数据，例如店内停留时间和产品互动，帮助零售商优化产品展示和营销策略。

医疗保健

*患者监测：IoT设备可以远程监测患者的健康状况，例如心率、血压和血糖水平，从而实现早期疾病检测并改善护理。

*资产管理：IoT传感器可以跟踪医疗设备的位置和状态，帮助医疗机构优化资产利用率并减少丢失或损坏。

*人员安全：IoT设备可用于监测医护人员的位置和活动，从而提高工作场所安全性并改善紧急响应。

总体而言，IoT实时数据监测在工业和商业领域的应用带来了以下好处：

*提高运营效率

*降低成本和浪费

*改善产品质量

*增强客户体验

*优化资源管理

*确保安全第八部分未来趋势与展望关键词关键要点主题名称：边缘计算

1.边缘设备处理数据的分布式能力，降低云端处理负担，提升实时性。

2.可扩展性与弹性，随着数据量的增加，边缘设备可以动态调整处理能力。

3.增强隐私和安全，将数据处理在设备本地，减少传输到云端时的潜在安全风险。

主题名称：人工智能与机器学习

基于物联网的实时数据监控：未来趋势与展望

1.增强连接性和覆盖范围

*低功耗广域网络(LPWAN)技术的兴起，例如LoRa和NB-IoT，扩展了物联网设备的连接范围和覆盖。

*5G网络的部署将提供更高的数据吞吐量和更低的延迟，从而支持更复杂的数据密集型应用。

2.边缘计算和雾计算

*边缘计算将数据处理转移到网络边缘，减少延迟并提高响应时间。

*雾计算在分散的边缘节点执行更复杂的计算，实现本地化数据分析和决策。

3.人工智能(AI)和机器学习(ML)

*AI和ML算法用于实时分析数据，识别模式、预测趋势并做出自动决策。

*异常检测和预测性维护等应用通过主动监控降低停机时间。

4.数据安全和隐私

*加强数据加密算法和安全协议，以保护关键数据免受网络攻击。

*隐私保护法规和行业标准的实施，确保数据的合法和道德使用。

5.可视化技术

*交互式仪表板和可视化工具，以可视化和可理解的方式呈现实时数据。

*数据可视化技术支持实时决策制定和业务洞察。

6.云计算和数据湖

*云计算平台提供可扩展的存