数据每秒钟都在增长，完全符合大数据的3V规则——容量、速度和价值，这是世界在过去10年见证的。如今，随着数据存储方式的多样化，如私有、公共、混合和本地存储等，收集和存储数据不再是一项具有挑战性的任务。但是，由于要处理如此大量的数据，企业利用、分析和快速做出业务决策的能力变得越来越复杂。为了弥合大数据专业知识与更大数据准备之间的鸿沟，数据结构显然是赢家。
数据结构将原始数据集转换为最合适、最可行、最值得投资的数据见解。许多公司已经从传统的数据准备技术发展到提供有洞察力的方法。
其中一种方法称为K2View方法。在这种方法中，获得专利的微数据库方法用于通过数字实体存储数据，其中每个实体代表一个特定的业务合作伙伴。每次结构捕获数据时，模式都会处理并将其分发到微数据库中。虽然每个微数据库代表一个特定的数字实体，但它使用主密钥进行加密，从而确保高度可配置的数据同步。专注于使应用程序变得更智能，无论是家用还是工业应用，数据结构执行数据准备管道的端到端自动化。
用于IIoT的数据结构：为工业层编织正确的架构
数据是预测模型演化的核心。虽然捕获和存储更多数据只是其中的一部分，但将其提炼并提炼为有价值的资产类别是一项真正的挑战。使用数据结构，这些数据会在早期进行过滤，从而更容易准备数据。这意味着，收集、集成、分析和归档数据都是自动执行的。不要错过，这个过程会随着模型理解原始数据而逐渐演变；他们在工业设备自动化方面的表现也有所提高。根据数据结构分析，该结构还有助于从手动监控过渡到检测异常的自治评估。
在一段时间内，这些模型将成熟为规范实体，可以更准确地执行指导方针并对物理世界产生影响。接下来是针对各种工业用例的预测模型的按需部署。这些模型托管在云中，可根据业务需求从任何地方访问。最终，这些模型将为增强的自动化奠定基础，其中工业流程可以自行学习和修复。
边缘数据结构：优化与核心的通信
在我们讨论IoT时，Edge也值得一提。毕竟，没有面料就无法满足这项技术的颠覆性需求。现在，边缘势必会增长，因为在地理上更接近最终客户的位置更容易构建可持续的物联网。这反映了由于传感器和其他基本设备数量较少而导致的底线成本。此外，更容易监控跨边缘集群和核心的分布式计算。
边缘计算的主要问题之一现在也得到了解决。多年来，边缘计算并未成为主流，部分原因是实时数据准备不足，部分原因是无法预见的环境条件可能因边缘而异。虽然结构已经解决了数据准备问题，但硬件质量的提高正在完成基本的数据处理。高品质的硬件外壳可确保在不同条件下不间断运行，无论它们多么极端。
但是，采用边缘还涉及其他复杂性。
在核心和边缘之间连续传输数据的能力现在已成为一个主要问题。边缘核心通信是一种普遍的业务需求，而结构也有一个解决方案。
考虑为数百万用户提供连续和点播内容的服务的用例。最常见的例子包括视频流平台（Netflix等）、社交媒体或电子学习平台。现在，为了最大限度地延长正常运行时间，边缘计算可以通过提供最接近最终消费者的流媒体来帮助消除延迟。然而，如果没有分析，自动化数字服务的目标是不完整的。大多数Edge解决方案的问题是无法计算分析数据（客户消费、偏好等）并将其流回核心并最终返回到业务CRM环境。
使用分布式数据结构可以将复杂性降低到革命性的水平。这是一种简单而安全的方法，可从边缘到系统环境，并最终向销售、营销和支持团队提供按需数据。
结论
可以肯定地说，结构和物联网的发展是可以互操作的。为了制作更智能的应用程序和流程，我们需要通过设备网络发送/接收过滤后的数据。自动化数据准备管道是交换高质量数据的潜在解决方案。（编译/Cassie ）
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