一些组织使用严重依赖大量历史数据的传统分析技术，新冠疫情袭来时，这些组织意识到了一件重要的事情：许多这些数据模型不再适用。实际上，新冠疫情改变了一切，导致许多数据毫无用处。 反过来，高瞻远瞩的数据团队和分析团队顺势而变：之前采用依赖“大”数据的传统AI技术，现在改而采用一类需要较少量但更多样化的“小”数据的分析技术。
首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层：数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层，还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层： 接入层，包括了Canal/Sqoop（主要解决数据库数据接入问题）、还有大量的数据采用Flume解决方案； 存储层，典型的系统HDFS（文件存储）、HBase（KV存储）、Kafka（消息缓存）； 再往上就是调度层，这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术； 再往上是计算层，包含了典型的所有计算模型的计算引擎，包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能： 元信息管理，还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理，之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务，比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面，需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。
什么是智能工厂? 智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过 程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于- -体 ，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
大数据时代，数据已成为企业的核心资产和重要战略资源，越来越多企业利用主数据管理手段对核心数据进行分析，从而获得最大限度的价值。近日，大华南IT高管共赢圈邀请了北京三维天地科技有限公司数据标准化资深专家曹朝辉先生作微课分享，与大华南平台CIO分享企业主数据管理体系与方法以及主数据规划与应用案例。
数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始，企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。最开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题，包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决，因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。
数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构，能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。
大数据管理的技术层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。在此篇方案里面都有涉及
智慧城市是在数字城市建立的基础框架上，通 过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合， 自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状 态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂 的计算与控制，为经济发展、城市管理和公众 提供各种智能化的服务
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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