在工业生产过程中，-些分析任务必须实时处理，例如生产线上的产品错误的实时发现和纠正、设备故障的实时监测和修理。获取实时数据这些任务需要使用生产线的实时数据，只有这样，使用的数据才能体现出产品或者设备的当前状态。
大多数沉静在“工业时代"的人们,还没有来得及搞清楚“信息时代"到底意味着什么；喊着“互联网思维”的人多了；在传统企业质疑“互联网思维”到底有多大威力的时候；"大数据时代"来了；“大数据"被质疑很难落地的时候，大家又在热谈德国的“工业4.0"了。
实现重症监护全流程无纸化运行，让医护人员将尽可能多的精力投注于患者，提高工作效率。软硬件的充分契合与互动，使数据记录过程精度更高；数据统计结果精度更高；横纵向的比较可促进工作质量的提升。系统操作流程完全遵照临床业务流程，院领导、科室主任等可通过系统进行监督、查询统计， 规范临床科室的管理。
目的在于减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。抽样和过滤的区别：抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本。而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
整个大数据的处理流程可以定义为:在合适工具的辅助下，对广泛异构的数据源进行抽取和集成，结果按照一定的标准进行统一存储，并利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说，可以分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。
传统的数据库先有模式，然后才会产生数据。这就好比是先选好合适的“池塘”，然后才会向其中投放适合在该“池塘”环境生长的“鱼大数据难以预先确定模式，模式只有在数据出现之后才能确定，且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中。
大数据（big data,mega data）,或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无-不是数据来源或者承载的方式。
客服通过对很多4S店的调研,发现4S店对于客户关系的管理依然是粗旷式,客服的电话让车主不耐其烦,没有做到精准营销。无隐私时代我们已经步入无隐私的时代，个人的行踪被追踪（GPS,LBS），个人的消费被追踪（支付宝,财付通） ,个人的交往被追踪（SNS），个人的言行被追踪（邮件,视频监控 等）。
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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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