低成本，高效率，更成熟的實時數據采集方案來了！
2022-03-03 17:57:41
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現在，科技的發展正在飛速影響著各行各業的生產模式。其中物聯網作為新技術載體，正在幫助各行業極大地釋放數字化、智能化的空間。
物聯網將信息網絡連接和服務的對象從人擴展到物，讓物流、金融、城市管理、能源勘探、工業制造等等領域復雜的業務流程數據實現智能化交互和管理，從而實現對企業生產、交付、物流運輸各個環節的實時監控和協同分析，解決生產流程橫向縱向資源集成的難題，提升生產效率，釋放業務價值。
1、實時數據采集對企業生產有多重要？
不論物聯網發展到何種程度，數據采集都是生產中最實際最高頻的需求。一方面，隨著物聯網的不斷擴展，企業生產交付業務對于實時數據的需求在不斷膨脹，實時數據能夠幫助企業以最快速度收集來自傳感器（如工業領域的機器轉速、溫度、壓力、流量等）、股票行情、服務器日志、傳統數據庫甚至是Hadoop系統的數據，通過管理數據實時變化迅速建立起對市場需求的形勢判斷，并最終將其轉化為能夠提升企業業績的決策工具。
另一方面，隨著生產設備和相關技術的智能化升級，以及全球市場無時無刻都在變化的需求，行業內實時數據的采集與計算相關標準已經提升到了秒級要求，這也對傳統工業企業的實時數據采集處理能力提出了挑戰。
2、企業實時數據采集的難點在哪里？
目前，很多企業在進行實時數據采集的相關工作時，都會遇到以下4個難題：
01、自研平臺實時數據采集成本高
盡管目前實時數據采集的技術已經趨于成熟，但對于數字化基礎較為薄弱的企業來說，自研平臺成本高，配套工具集成難度大，銜接復雜。綜合投入成本過高是讓很多企業放棄自研實時數據采集平臺的關鍵原因。
02、實時監控、預警開發難
實時數據采集和分析對于技術開發人員的要求較高，相關開發人員不但需要掌握大數據底層知識、框架，還需要了解離線與實時如何結合使用。如果企業想要自行完成相關工作，就必須投入大量人力成本建立專業的技術開發團隊。
03、實時計算難
就計算上來說，傳統技術框架以及平臺工具已經無法做到秒級的數據處理，傳統的 T+1 離線大數據技術也無法滿足推薦、監控接近實時的需求。
04、實時運維難度大
實時運維與非實時狀態不同，由于計算和運維任務幾乎同步，實時運維還需要查看實時計算任務的狀態是否正常、流量是否穩定，集群是否出現異常情況，且由于需要處理海量數據，實時運維對任務的歷史運行情況難以查詢和回溯，運維成本極高。
3、Tempo DF實時數據開發平臺，針對痛點各個擊破
Tempo DF針對企業用戶在實時數據采集分析上的難點痛點，有效降低實時數據開發難度，降低操作門檻，幫助企業快速提高實時數據采集開發效率，降低開發成本。
?標準協議數據采集
支持如OPC-UA、OPC-DA、MQTT、ModBus、Coap、TCP等標準協議數據實時采集；滿足企業多種工業設備實時數據采集需求。
?向導式數據開發
提供自助式、沉浸式實時開發模式，支持使用已有的豐富組件快速構建聚合、降采、數據清洗融合等流程，也支持自定義插件開發和高效復用。
高性能計算引擎讓TB、PB級別的海量數據也可以快速、輕松處理；
?完備部署監控能力
擁有統一的任務部署運維機制，支持展示多維度監控結果。提供豐富的指標監控，提供全面的運行和發布記錄，一站式解決運維問題.
通過以上這些技術和功能，Tempo DF可以幫助企業實現以下業務應用：
圖片
?用戶畫像精準推薦
通過分析訂單實時數據，結合實時用戶行為數據，建立更加精準的用戶畫像，及時推薦給用戶更適合的商品。
?工業數據采集、監控大屏
快速構建從IOT設備、數據庫等數據源到數據終端的實時生產鏈路，配合數據可視化BI工具，為各類實時監控大屏等場景提供低門檻，可復制，平臺化的解決方案。
?業務實時風控
針對采購、交付全流程環節提供全鏈路風控、交付風險、數據質量等整體解決方案，通過實時計算平臺優化傳統風控系統，快速識別交易信息，減少用戶損失。
實時數據采集一直是困擾廣大企業實現全數字化服務的一道難關，根據相關研究，目前有高達80%的數據還深藏在企業自身的生產運營環節之中，未能得到充分的挖掘利用，這無疑是一種對企業寶貴數字資產的極大浪費。
美林數據多年深耕企業數據治理與大數據服務領域，深知廣大企業在業務數字化轉型中遭遇的痛點，美林數據Tempo DF平臺，為企業提供低門檻，輕應用的智能實時數據采集分析方案，快速實現海量實時數據采集，為業務流程數字化直接賦能！
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