大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
随着大数据,云计算,人工智能等信息技术的快速发展,全球数据量呈井喷式增长,信息处理逐渐从以计算为中心向以数据为中心过渡,然而现有的计算架构正遭受着"冯·诺依曼瓶颈"的挑战。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
全球范围内，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。下面将从应用、治理和技术三个方面对当前大数据的现状与趋势进行梳理。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。
大数据管理过程主要包括：数据转换、数据关联、数据丰富、数据操作以及数据保持。数据的存储周期越长，用于数据分析的样本数据就越多，越容易从长期的数据变化中发现规律。企业需要综合考虑数据分析实际需求、数据存储成本、数据管理成本等因素，实现企业成本效益的最大化。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）被设计成适合运行在通用硬件（commodity hardware）上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。
背景越来越多的公司正在建设数据仓库或数据湖，并开始集中他们的数据或者已经完成了数据集中项目，并正在努力使整个组织的数据服务自助化。这种方法有很多好处:？更灵活的分析和解释数据。？构建用户的完整画像。？数据堆栈变得更加模块化。当组织的数据越来越复杂时，灵活性是关键。我们希望将业务逻辑应用到数据中，例如构建自定义属性模型、仪表板和报告，以反映业务中最重要的指标，而不是基于供应商的行业的僵化模型。模块化为组织提供了选择和控制的能力，更主要是限制了供应商的锁定，组织可以为堆栈的每一层选择更好的工具，而不是依赖于一个供应商进行收集、存储和可视化数据。同时也带来了新的挑战:大量原始的、事件级的数据来自于大量的来源，这也就是数据建模的作用所在。二 什么是数据建模数据建模是使用业务逻辑聚合事件级数据以生成便于查询的“建模”数据的过程。当我们进行数据建模时，通常会聚合事件级数据。虽然每一行事件级数据代表一个单独的事件，但每一行建模数据代表一个更高阶的实体，例如工作流或会话，它本身由一系列事件组成。数据建模包括清理数据，例如删除测试记录或由IP地址识别的内部流量。它还包括创建关于数
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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