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时间序列数据和实时数据采集的增长速度比静态、潜在或历史数据快50％。在某些方面，它比任何其他类型的数据都变得更加重要，因为它提供了实时决策，可以在边缘进行自主决策，并支持更复杂的机器学习（ML）应用程序。时间序列数据和实时数据采集在工业用例中占主导地位，因为它在制造过程中无处不在。人们会发现，在大多数制造过程（即使不是全部）中都找得到它的身影。

制造业IIoT传感器通过多种连接协议和多种来源产生极高的数据量，这使得捕获，对齐和有效利用时间序列数据的工作变得更加复杂。如果无法对连续过程中的时间序列数据进行整理并使其与原始时间保持一致，那将是一种浪费。事件的时间戳记对齐以及使其变为可管理的见解的过程需要临时的、思路一致的访问权限以及通过可伸缩的数据查询引擎启用的工具。

但是，支持其使用的技术已受到限制数十年，如今，工业传感器成本降低了60％，5G实现了高连接性和带宽，过去十年的大数据趋势和大数据平台驱动的计算能力推动了技术的进步，现在可以实现前所未有的分析见解。Cloudera提供的当今解决方案易于部署，其好处是众所周知、可证明且可衡量的。

Cloudera的基于开源的解决方案在简化时序数据的使用方面取得了长足的进步。Cloudera在标准化技术方面的新创新消除了传感器数据输入与业务洞察之间的延迟。

没有其他数据平台可以扩展到现代时间序列分析所需的水平，同时可以提供当今所期望的灵活性、易用性和易用性。Cloudera可以使用混合和多云平台，充分利用实际应用程序中部署的各种数据处理和云原生选项。

Cloudera数据平台（CDP）上的Cloudera Data Flow和实时数据集市将市场上最好的技术标准整合到一种简单且可扩展的不可知论云中。CDP不仅可以跨多个源捕获所需的更高采样频率，而且还可以将实时数据与上下文数据进行简单组合，并能够在几秒钟内对其进行查询。该集成平台使组织的任何级别都可以访问自助服务实时见解。

CDP还可以帮助您轻松地在相同数据上利用基于机器学习（ML）的建模，因此您可以从历史数据中学习，并将其与实时传入流结合并结合使用，以获取更大的即时可操作见解。由于CDP将所有这些功能内置到同一平台中，因此可以采用现代方法，从而可以进行大规模数据提取、处理和查询——在数据生命周期的每个阶段都具有无与伦比的性能。

Cloudera通过帮助许多制造组织优化其时间序列分析并提高所产生的见解的价值和质量而积累了丰富的专业知识。借助我们经过验证的时间序列分析解决方案，制造公司可以踏上数字化转型的旅程。

大规模创建实时数据集市解决方案的可靠计划应包括以下步骤和最佳实践：

• 从过程监控开始——创建可监控和了解您的制造过程的操作仪表板。这些仪表板实时监控和测量数据，使操作员能够在既定标准内有意识地对操作条件进行调整，从而即刻生效。
• 转向流程优化——通过分析更完整的数据可以很好地理解最佳方案，这将促成在边缘实施基于规则的决策，从而促进自动化和自主的流程控制和优化。
• 应用机器学习——达到创建基于时间的历史数据湖，描述流程特征并利用其创建机器学习算法和训练用于预测性维护的高精度模型的水平，从而通过改善正常运行时间，优化设备利用率来推动OEE的提高，并提高了质量。
• 超越——利用计算机视觉、多传感器环境和非结构化数据输入（振动、湿度、颜色、烟雾检测等）进行质量检查，最佳产量和污染控制的质量指标。

数字化转型的成熟之路是需要从了解如何利用数据生命周期开始的旅程。 Cloudera可以与您合作，引导您前进。深入了解受季节变化，日常生产变化，机器磨损预测（预测性维护应用）以及生产过程中其他因素影响的工业过程。

关于Cloudera

在 Cloudera，我们相信数据可以使今天的不可能，在明天成为可能。我们使人们能够将复杂的数据转换为清晰而可行的洞察力。Cloudera 为任何地方的任何数据从边缘到人工智能提供企业数据云平台服务。在开源社区不懈创新的支持下， Cloudera推动了全球最大型企业的数字化转型历程。了解更多，请联系。

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