说到物联网这个词，人们首先会想到移动穿戴设备和发射器。这种理解不是错的，但有些狭窄。应用物联网技术需要物联网技术 边际设备 、 物联网平台 和 企业 相互关联。边际设备具有监控功能，为其位置、性能和状态提供可视化检测，边际设备分为 可监控型 和 可控制型 两种边际设备。通过人工智能算法分析，物联网平台可以收集、整理和结构化来自边际设备的大量实时数据，最终应用于企业。
随着近年来大数据技术的发展，整个决策引擎的发展，大量数据的处理、分析、挖掘和决策已成为迫切需要。在传统规则引擎的基础上，出现了数据测量、数据建模、模拟、数据可视化、冠军/挑战者(AB测试)等功能。甚至一些决策引擎也增加了机器学习的功能，使得原本需要数据科学家和深度建模工具的场景更加贴近百姓。决策引擎将“机器替代人工操作”演变为“机器替代人工决策”。
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如今，低代码平台的概念已经深深扎根于人们的心中。每个公司、每个开发团队，甚至每个开发人员都希望开发自己的数据可视化工具。如果低代码平台只是一个半成品，生成代码工具，然后修改和构建一个成型的业务系统。然后，数据可视化工具是完全可重用的应用程序，不需要任何代码，只需要简单的配置，就可以构建业务功能应用程序。
数据的详细处理和可视化直观地反映了各级向心趋势。各级中心的集聚隐藏了近年来中国空间格局变化的密码。当地人口变化主要来自移民的事实也证实了越来越强烈的“城市抢劫”现象——吸引人口资源是当地发展的首要任务。
通过梳理当前字段，我们可以在不同的统计周期中统计不同城市、不同电站的设备运行数据，可视化地显示各电站的运行时间分布，联动检查不同运行时间、台区类型和变压器设备型号的分布，根据任何数据，可以追溯联动查看细节。
跟踪代币解锁和其他重要数据。如果你在早期阶段关注加密货币项目，你就会知道大多数项目都有不明确的代币经济。这就是解锁代币和可视化其他代币指标的重要原因。
室内环境监测系统可以对工业和制造业的生产管理现场、企业数据中心、现场基础设施等进行全面的运行监测、异常报警、设备控制和综合管理。通过对目标区域环境和设备的集中监测，为企业提供统一监测、安全管理、科学决策等可视化管理平台。
在深化智能技术应用阶段，A集团的主要工作是将“大智慧云”等智能技术应用于共享平台，实现新兴技术与企业业务场景的整合，帮助A集团财务管理进一步实现智能转型。大数据技术在A集团应用的前提是集团数据足够大，属于集团内外非结构化数据和半结构化数据，只有符合这些条件的数据具有大数据应用价值，基于数据收集、数据清洁和建模分析，最终显示数据可视化效果，为企业决策提供数据支持。
有了详细的财务和供应链数据，分析和决策云将向决策者提供可视化的财务和业务数据以及定制报告。详细介绍各业务线、产品线、各BU的盈亏情况，帮助运营商更好地实现财务、业务分析和决策行动。
从我国现代化发展进程和智能化发展水平来看，各行业已进入机器智能覆盖阶段。但由于施工周期不同，厂家不同，使用地点分散，管理不统一，缺乏实时监督手段。数字三维可视化运维平台通过数字化构建三维仿真虚拟全场景模型，综合系统数据呈现区域形象、直观、准确、可视化的趋势。
对于实时多维总结的场景，我们可以使用Kafka 写入数据增量 Hudi 在轻度汇总层中。基于场景的分析 Presto 多维度重度汇总计算可直接构建相应的可视化看板。这个场景对QPS和延迟的要求不是很高，所以可以直接构建，但是对于高 QPS 以及低延迟需求的数据产品场景，目前的解决方案是通过 Presto 进行多维预计算，然后导入 KV 进一步对接数据产品的系统。从中长期来看，我们将采取基于物化视图的方式，从而进一步简化业务侧的一些操作。