在如今的数字经济时代，提及大数据，人们不禁想到了大数据网上购物推荐和大数据阅读推荐。但事实上，大数据的深度和广度并不局限于此，它在人类社会的各个方面都发挥了重要作用和巨大优势。大数据可以帮助企业了解和定位客户：企业可以利用社交媒体数据、浏览器日志、文本信息等各类大数据的收集工作，然后通过预先运用大数据技术建立起来的数据模型，来全方面分析客户的行为偏好，方便企业制定下一步的营销规划方案。大数据可以帮助了解和优化业务流程：优化比如商品供应链和配送路径。在这一方面，需求方可通过定位和识别系统来追踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况传回的数据对运输路线进行提前优化，帮助运输流程更加省时省力。传统数据采集的方法和大数据釆集的方法也有根本区别。江西智能大数据平台
在物联网中，事物的精确地理位置——以及事物的精确地理尺寸——将是至关重要的。因此，关于事物的事实，如其在时间和空间上的位置，对追踪来说不太重要，因为处理信息的人可以决定该信息对正在采取的行动是否重要，如果重要，则添加缺失的信息(或决定不采取行动)。(请注意，物联网中的一些东西将是传感器，传感器的位置通常很重要。当事物可以按位置组织和连接时，GeoWeb和数字地球是有希望的应用程序。然而，仍然存在的挑战包括可变空间尺度的限制、处理大量数据的需要以及快速搜索和邻居操作的索引。在物联网中，如果事物能够主动采取行动，这种以人为中心的调解作用就不复存在了。因此，我们人类认为理所当然的时空环境必须在这个信息生态系统中发挥关键作用。正如标准在互联网和网络中发挥关键作用一样，地理空间标准将在物联网中发挥关键作用。江西智能大数据平台数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率明显正相关。
云数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。根据数据库类型一般分为关系型数据库和非关系型数据库（NoSQL数据库）。云数据库的特性有：实例创建快速、支持只读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与消息通知等。云数据库简称为“云库”。它把各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库。云数据库解决了数据集中与共享的问题，剩下的是前端设计、应用逻辑和各种应用层开发资源的问题。使用云数据库的用户不能控制运行着原始数据库的机器，也不必了解它身在何处。
物联网(InternetofThings)指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（GrandIntegration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的CockpitDashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大普遍的业务决策。
云数据库的优势：轻松部署：用户能够在RDS控制台轻松的完成数据库申请和创建，RDS实例在几分钟内就可以准备就绪并投入使用。用户通过RDS提供的功能完善的控制台，对所有实例进行统一管理。高可靠：云数据库具有故障自动单点切换、数据库自动备份等功能，保证实例高可用和数据安全。提供7天数据备份，可恢复或回滚至7天内任意备份点。低成本：RDS支付的费用远低于自建数据库所需的成本，用户可以根据自己的需求选择不同套餐，使用很低的价格得到一整套专业的数据库支持服务。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术**。浙江大数据培训
当“数据资产是企业关键资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定。江西智能大数据平台
在大多数人根本不知道大数据（BigData）到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在21世纪掀起一场惊涛骇浪。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集中。一般情况下,如果当前的工具无法处理一个数据集的话,那么这个数据集在当下就会被称之是大数据集;目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备Volume、Velocity、Variety和Value四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低。江西智能大数据平台
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