发现规律：通过多源多维海量数据发现规律 现状研判：通过数据统计和比对对现状进行描述 科学预测：基于规律和现状，预测预警发展趋势 综合服务：为社会各个方面提供知识成果与服务 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
目前,BEA Tuxedo广泛应用于银行、金、电信、文趣、帝自环墙多种多样且系统用户在些用户的共同特点是具有复杂、高端的信息管理系统,应用环境多种多样且系统用户在地域上分布很广,其应用通常建立在主机或大规模客户机/服务器系统之上，且业务处理量极大。
存储区域网络（SAN，Storage attached Network）在业界已经有几十年的历史，它经典、成熟而又在不断地发展。简单来说，SAN是一种高速存储网络，它负责提供服务器和存储系统之间的串行SCSI数据传输。从SAN的系统构成来看，它主要分为存储端，网络和服务器端三个部分。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
视觉大数据智能计算实践
企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值。 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。
物联网已经渗透到各行各业的每一个方面，物联网不仅是大数据来源的重要组成部分，也是发展智慧城市和智慧交通的基础设施。智慧城市更多地强调数据的智慧分析和智慧计算，智慧交通是智慧城市的一个组成部分，又是一个能够独立运行的子系统。
智慧农业远程监控系统开发与研究智慧农业远程监控系统
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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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