數據每秒鐘都在增長，完全符合大數據的3V規則——容量、速度和價值，這是世界在過去10年見證的。如今，隨著數據存儲方式的多樣化，如私有、公共、混合和本地存儲等，收集和存儲數據不再是一項具有挑戰性的任務。但是，由于要處理如此大量的數據，企業利用、分析和快速做出業務決策的能力變得越來越復雜。為了彌合大數據專業知識與更大數據準備之間的鴻溝，數據結構顯然是贏家。

數據結構將原始數據集轉換為最合適、最可行、最值得投資的數據見解。許多公司已經從傳統的數據準備技術發展到提供有洞察力的方法。

其中一種方法稱為K2View方法。在這種方法中，獲得專利的微數據庫方法用于通過數字實體存儲數據，其中每個實體代表一個特定的業務合作伙伴。每次結構捕獲數據時，模式都會處理并將其分發到微數據庫中。雖然每個微數據庫代表一個特定的數字實體，但它使用主密鑰進行加密，從而確保高度可配置的數據同步。專注于使應用程序變得更智能，無論是家用還是工業應用，數據結構執行數據準備管道的端到端自動化。

用于IIoT的數據結構：為工業層編織正確的架構

數據是預測模型演化的核心。雖然捕獲和存儲更多數據只是其中的一部分，但將其提煉并提煉為有價值的資產類別是一項真正的挑戰。使用數據結構，這些數據會在早期進行過濾，從而更容易準備數據。這意味著，收集、集成、分析和歸檔數據都是自動執行的。不要錯過，這個過程會隨著模型理解原始數據而逐漸演變;他們在工業設備自動化方面的表現也有所提高。根據數據結構分析，該結構還有助于從手動監控過渡到檢測異常的自治評估。

在一段時間內，這些模型將成熟為規范實體，可以更準確地執行指導方針并對物理世界產生影響。接下來是針對各種工業用例的預測模型的按需部署。這些模型托管在云中，可根據業務需求從任何地方訪問。最終，這些模型將為增強的自動化奠定基礎，其中工業流程可以自行學習和修復。

邊緣數據結構：優化與核心的通信

在我們討論IoT時，Edge也值得一提。畢竟，沒有面料就無法滿足這項技術的顛覆性需求。現在，邊緣勢必會增長，因為在地理上更接近最終客戶的位置更容易構建可持續的物聯網。這反映了由于傳感器和其他基本設備數量較少而導致的底線成本。此外，更容易監控跨邊緣集群和核心的分布式計算。

邊緣計算的主要問題之一現在也得到了解決。多年來，邊緣計算并未成為主流，部分原因是實時數據準備不足，部分原因是無法預見的環境條件可能因邊緣而異。雖然結構已經解決了數據準備問題，但硬件質量的提高正在完成基本的數據處理。高品質的硬件外殼可確保在不同條件下不間斷運行，無論它們多么極端。

但是，采用邊緣還涉及其他復雜性。

在核心和邊緣之間連續傳輸數據的能力現在已成為一個主要問題。邊緣核心通信是一種普遍的業務需求，而結構也有一個解決方案。

考慮為數百萬用戶提供連續和點播內容的服務的用例。最常見的例子包括視頻流平臺(Netflix等)、社交媒體或電子學習平臺。現在，為了最大限度地延長正常運行時間，邊緣計算可以通過提供最接近最終消費者的流媒體來幫助消除延遲。然而，如果沒有分析，自動化數字服務的目標是不完整的。大多數Edge解決方案的問題是無法計算分析數據(客戶消費、偏好等)并將其流回核心并最終返回到業務CRM環境。

使用分布式數據結構可以將復雜性降低到革命性的水平。這是一種簡單而安全的方法，可從邊緣到系統環境，并最終向銷售、營銷和支持團隊提供按需數據。

結論

可以肯定地說，結構和物聯網的發展是可以互操作的。為了制作更智能的應用程序和流程，我們需要通過設備網絡發送/接收過濾后的數據。自動化數據準備管道是交換高質量數據的潛在解決方案。