時間序列數據和實時數據采集的增長速度比靜態、潛在或歷史數據快50％。在某些方面，它比任何其他類型的數據都變得更加重要，因為它提供了實時決策，可以在邊緣進行自主決策，并支持更復雜的機器學習（ML）應用程序。時間序列數據和實時數據采集在工業用例中占主導地位，因為它在制造過程中無處不在。人們會發現，在大多數制造過程（即使不是全部）中都找得到它的身影。

制造業IIoT傳感器通過多種連接協議和多種來源產生極高的數據量，這使得捕獲，對齊和有效利用時間序列數據的工作變得更加復雜。如果無法對連續過程中的時間序列數據進行整理并使其與原始時間保持一致，那將是一種浪費。事件的時間戳記對齊以及使其變為可管理的見解的過程需要臨時的、思路一致的訪問權限以及通過可伸縮的數據查詢引擎啟用的工具。

但是，支持其使用的技術已受到限制數十年，如今，工業傳感器成本降低了60％，5G實現了高連接性和帶寬，過去十年的大數據趨勢和大數據平臺驅動的計算能力推動了技術的進步，現在可以實現前所未有的分析見解。Cloudera提供的當今解決方案易于部署，其好處是眾所周知、可證明且可衡量的。

Cloudera的基于開源的解決方案在簡化時序數據的使用方面取得了長足的進步。Cloudera在標準化技術方面的新創新消除了傳感器數據輸入與業務洞察之間的延遲。

沒有其他數據平臺可以擴展到現代時間序列分析所需的水平，同時可以提供當今所期望的靈活性、易用性和易用性。Cloudera可以使用混合和多云平臺，充分利用實際應用程序中部署的各種數據處理和云原生選項。

Cloudera數據平臺（CDP）上的Cloudera Data Flow和實時數據集市將市場上最好的技術標準整合到一種簡單且可擴展的不可知論云中。CDP不僅可以跨多個源捕獲所需的更高采樣頻率，而且還可以將實時數據與上下文數據進行簡單組合，并能夠在幾秒鐘內對其進行查詢。該集成平臺使組織的任何級別都可以訪問自助服務實時見解。

CDP還可以幫助您輕松地在相同數據上利用基于機器學習（ML）的建模，因此您可以從歷史數據中學習，并將其與實時傳入流結合并結合使用，以獲取更大的即時可操作見解。由于CDP將所有這些功能內置到同一平臺中，因此可以采用現代方法，從而可以進行大規模數據提取、處理和查詢——在數據生命周期的每個階段都具有無與倫比的性能。

Cloudera通過幫助許多制造組織優化其時間序列分析并提高所產生的見解的價值和質量而積累了豐富的專業知識。借助我們經過驗證的時間序列分析解決方案，制造公司可以踏上數字化轉型的旅程。

大規模創建實時數據集市解決方案的可靠計劃應包括以下步驟和最佳實踐：

• 從過程監控開始——創建可監控和了解您的制造過程的操作儀表板。這些儀表板實時監控和測量數據，使操作員能夠在既定標準內有意識地對操作條件進行調整，從而即刻生效。
• 轉向流程優化——通過分析更完整的數據可以很好地理解最佳方案，這將促成在邊緣實施基于規則的決策，從而促進自動化和自主的流程控制和優化。
• 應用機器學習——達到創建基于時間的歷史數據湖，描述流程特征并利用其創建機器學習算法和訓練用于預測性維護的高精度模型的水平，從而通過改善正常運行時間，優化設備利用率來推動OEE的提高，并提高了質量。
• 超越——利用計算機視覺、多傳感器環境和非結構化數據輸入（振動、濕度、顏色、煙霧檢測等）進行質量檢查，最佳產量和污染控制的質量指標。

數字化轉型的成熟之路是需要從了解如何利用數據生命周期開始的旅程。 Cloudera可以與您合作，引導您前進。深入了解受季節變化，日常生產變化，機器磨損預測（預測性維護應用）以及生產過程中其他因素影響的工業過程。

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在 Cloudera，我們相信數據可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數據從邊緣到人工智能提供企業數據云平臺服務。在開源社區不懈創新的支持下， Cloudera推動了全球最大型企業的數字化轉型歷程。了解更多，請聯系。

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