北京物联网平台可以做什么？

北京物联网平台是物联网项目成功实施的基础,没有有效的平台,任何大规模的工业物联网部署都不能实现其全部价值,好的工业物联网平台能够给组织带来很多效益。
使用工业物联网平台有什么好处
1、降低成本
管理和维护迥然不同的工业设备和网络,成本高昂、耗时且复杂。易享节能IEC数字节能互联平台将整个工厂设备、管理流程集中到一个平台,能够大幅度地降低企业对接个多厂家、多种设备协议的负担和成本,让企业在一个平台轻松管理企业内全部设备。
2、改善运营
工业物联网解决方案能够提供设备性能和人员的实时信息,以帮助简化和改进业务流程和工作流程。通过捕获物联网数据并将其与其他内部、外部来源的数据进行整合,工业物联网平台可促进诸如预测性维护以及基于跟踪的供应链可见性等领域的运营改进。
3、提高生产效率
利用专业的节能管理数据帮助企业更好的进行研发与生产,有助于推动企业创新和提高生产效率。
4、物联网数据清晰化
企业可以利用从物联网数据获得的洞察力来开发新的产品和服务。物联网平台能够在产品生产及使用的每个阶段捕获数据并进行分析帮助企业创建新的数据驱动型服务以及开发全新的数据驱动型产品。
5、提高物联网安全
众所周知,物联网设备缺乏企业级的安全性。工业物联网传感器等设备除了执行特定的通知任务之外,几乎没有什么计算能力,也无法提供多层安全性。工业物联网平台能够提供所有的身份管理功能,例如安全认证与授权,以确保物联网端点不会受到网络攻击。
使用工业物联网平台的好处是：多普康物联网平台表示利用互联网+大数据驱动智能化运营管理,在实时运行数据的采集的基础上,兼具分析、运营、指令、管理等功能,为中小制造型企业定制了一套标准化的服务体系。让企业在实时掌握自己能耗情况的同时,得到相对应节能方案的分析建议,帮助企业做出精准高效地节能决策,实现能源管理体系智慧化。

三大技术推动大数据分析平台的发展
在互联网技术横行的时代，数据即价值，数据即资源。大数据分析工具的职责就是规整数据，挖掘价值。因此，大数据分析平台的发展在一定程度上代表着大数据的发展。而在现阶段，云存储技术、感知技术、数据可视化技术成为大数据应用技术中不可或缺的组成部分。
云存储技术
大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的大数据分析平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
根据著名的“摩尔定律”，18个月集成电路的复杂性就增加一倍。所以，存储器的成本大约每18-24个月就下降一半。这意味着云存储技术的潜力巨大，同时对于大数据分析平台而言意味着更大的数据存储量和功能更强的线上大数据分析平台。如国云数据开发的大数据魔镜云平台版本，实用且免费的设定让其迅速在中国数据市场占据了重要的一席。
数据抓取技术
现在大多数的大数据分析平台的数据抓取功能还停留在对固定数据库的数据处理和整合上。但是随着互联网技术的应用拓展，直接从互联网甚至是行为个体上直接抓取数据并非是不可能的，在技术上也是可行的。
大数据的采集和数据抓取技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期。大数据分析平台未来极有可能整合数据抓取技术，变被动分析为主动寻找，从而迈上大数据分析技术发展的新高峰。
数据可视化技术
数据可视化技术是当下最热门的大数据应用数据，除了末端展示的需要，数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。而数据可视化也利于大数据分析平台的学习功能建设，让没有技术背景和初学者也能很快掌握大数据分析平台的 *** 作。
未来的大数据分析平台的承载平台也不可能固定在某一类平台，但是无论哪一类平台，数据分析和分析结果的末端展示都离不开数据可视化技术。其实与其说数据可视化技术是大数据应用技术发展的需要，不如说数据可视化技术简化了数据分析技术，从而让更多人可以走进大数据，使用大数据。
在大数据应用技术发展的历程中，还有许多技术伴随左右，但都没有以上者三大技术重要，因为它们直接勾勒了大数据分析平台的未来甚至是人类的未来。而绝知此事要躬行，要想了解大数据，还是要亲自参与， *** 作一些类似于大数据魔镜这样的新锐大数据分析平台，无论体验如何，你终将会从中学到很多。

PetaBase-V作为Vertica基于亿信分析产品的定制版，提供面向大数据的实时分析服务，采用无共享大规模并行架构（MPP），可线性扩展集群的计算能力和数据处理容量，基于列式数据库技术，使 PetaBase-V 拥有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性等特点，可完美解决报表计算慢和明细数据查询等性能问题。

当前的大数据技术的研究可以分为几个方向:结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。

未来，大数据10个主要发展趋势:

大数据与人工智能的融合;

跨学科领域交叉的数据分析应用;

数据科学带动多学科融合;

深度学习成为大数据智能分析的核心技术;

利用大数据构建大规模、有序化开放式的知识体系;

大数据的安全持续令人担忧;

开源继续成为大数据技术的主流;大数据与云计算、移动互联网等的综合应用;

大数据提升政府治理能力，数据资源化、私有化、商品化成为持续的趋势;

大数据技术课程体系建设和人才培养快速发展。大数据发展趋势预测总结为“融合、跨界、基础、突破”。

1结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能快速、并行处理海量数据。

2跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。

由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。

因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地，尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。

3大数据安全和隐私。大数据时代，各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据，一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。

然而，大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用，用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。

安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。

4各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考查。

在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具，能追踪用户行为，让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品，通过观察用户与一款应用的互动方式，开发者将能理解用户为何执行某些特定行为，从而为自己完善和改进应用提供依据。

将来，企业用户会选择更加可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台。

大数据一站式平台包括：虚拟化平台、数据融合平台、大数据管理平台、可视化平台。

致力于为客户提供企业及的大数据平台服务，帮助企业轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，从传统应用向大数据应用转型，借力大数据优势深化自身业务价值体系。

物联网简单的说就是物物相连的网络，通过物联网能够构建出一个万物互联的世界，而万物互联的世界必然会带来万物智能，从这个角度来看，物联网的发展空间还是非常广阔的。

物联网通常分为四个层次，分别是设备、网络、平台和应用。设备往往是物联网设计的第一步，不同的设备具备不同的功能，比如大量的传感器设备能够获取各种环境参数，对于一些工业生产环境来说，这些传感器还是非常重要的。传感器设备往往需要通过网关把数据发送到物联网平台，物联网平台根据传感器发回来的数据进行针对性的分析和判断，以便于决策是否进行相应的调整，而这正是大数据和人工智能所要关心的事情。从这个角度来看，物联网、大数据和人工智能的关系是非常密切的。

当前互联网正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网需要综合采用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术来赋能传统行业。物联网是产业互联网相关技术的基础，因为没有物联网就没有大数据，更谈不上智能化，所以物联网建设通常是产业互联网建设的排头兵。从这个角度来看，未来学习物联网相关技术是不错的选择，会有众多的发展机会。

物联网平台的解决方案是比较复杂的，目前物联网平台的研发依然处在未完全成熟的阶段，大量的技术标准还有待建立和完善，相信随着5G标准的落地，会进一步促进物联网平台标准化的建设。

什么是物联网，发展趋势怎样。学习物联网有前途吗？去年我应邀参加了上海物联网培训会，认识了物联网，并与我们陕西杨凌祥荷牌有机富硒农业专业研发有机富硒农业番茄，黄瓜，甜椒，马铃薯，红薯，猕猴桃，葡萄，苹果与上海合其家物联网公司董事长林总进行现场演讲与沟通。互联网是由美国制定的技术标准，而物联网是由中国制定技术标准的。通过物联网学习，认识了物联网公司各界朋友，今后物联网区块链将是我国重奌发展的方向，万物相连，物联网是未来信息技术发展的方向。也是信息技术一场革命。物联网是我国信息技术的发展方向。

大数据如何应用到各个行业，需要根据企业需求进行定制化互联网解决方案。应用的行业也非常的广泛的，有工程机械行业、纺织行业等等。工业大数据平台可以选徐工信息汉云这类有硬实力和方案定制软实力的品牌。随着5G快速普及，徐工信息汉云也将帮助更多企业释放物联网大数据的潜能，带领行业一起跨入5G时代。

因为它没有上市计划，在着力于发展技术开发技术推广以及技术服务方面。北京涛思数据科技有限公司于2017年05月16日成立。
北京涛思数据科技有限公司法定代表人陶建辉，公司经营范围包括：技术开发、技术转让、技术咨询、技术推广、技术服务等。 2021年5月24日，北京涛思数据科技有限公司物联网大数据平台“涛思数据”完成4700万美元B轮融资。
:北京涛思数据科技有限公司(TAOS Data) ，是一家专注时序空间数据的采集、存储、查询、计算和分析的公司。不依赖任何开源或第三方软件，开发了拥有自主知识产权、自主可控的高性能、可伸缩、高可靠、零管理的分布式时序空间数据引擎TDengine，可广泛运用于物联网、车联网、金融等领域，让数据监测分析系统的成本直降80%。公司已经申请多项技术发明专利，且全部提交PCT专利申请。 TAOS Data旨在通过技术创新，为物联网、工业40时代的大数据产业提供全栈、高性能、低成本的大数据技术解决方案，成为大数据时代的技术引擎，创造社会价值和商业价值。
2017年6月，北京涛思数据科技有限公司获得明势资本和蛮子基金的天使投资。 2019年2月，北京涛思数据科技有限公司（TAOS Data）宣布完成Pre-A轮融资，投资方是永辉瑞金和温青投资。本轮融资将主要用于技术研发和市场推广，尤其是以美国为主的海外市场拓展。 2021年5月24日，物联网大数据平台“涛思数据”完成4700万美元B轮融资，经纬中国领投，红杉资本中国基金、GGV纪源资本、指数资本跟投，指数资本担任独家财务顾问。此次融资主要用于扩张团队和开展市场营销。

浩云长盛是一家专注于提供云计算、大数据和人工智能技术的企业服务供应商，成立于2016年，总部位于上海。浩云长盛提供的服务包括企业级云计算平台、大数据分析平台、AI技术平台等，并且已经向多个领域的企业提供了解决方案和服务。
浩云科技是一家专注于物联网领域的企业，成立于2012年，总部位于深圳。主要产品包括智慧城市、智慧工厂、智慧医疗等解决方案，以及相关的软硬件产品。浩云科技在物联网领域积累了丰富的经验和技术，并且已经为多个行业提供了物联网解决方案和服务。
从上面的介绍可以看出，浩云长盛和浩云科技是两家不同的企业，主营业务领域也不同。虽然它们的命名比较相似，但是实际上并没有直接的关系。

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