Во-первых, давайте взглянем на Реализацию озер данных для зданий, что означает реализацию озер данных для зданий. Проще говоря, это озеро данных предназначено для хранения различных типов данных, как структурированных, так и неструктурированных, подобно большому пулу.
Среди них есть много важных модулей для реализации озера данных здания.
1. Сбор данных: необходимо собрать различную информацию о здании, такую как использование и потребление энергии, данные об окружающей среде, такие как температура и влажность, или следы поведения людей в здании. Это самая основная и важная часть.
2. Создайте архитектуру хранения данных. Должно быть место для правильного хранения больших объемов полученных данных. Вы можете выбрать подходящее облачное хранилище или создать локальное крупномасштабное хранилище на жестком диске. Составляйте разумные планы для всех типов данных, упорядочивайте и храните их в специальном формате для облегчения поиска.
3. Обработка и преобразование данных. Полученные исходные данные часто не готовы к использованию. Необходимо использовать специальные методы для очистки и удаления неверных данных и установления нерелевантных связей между данными.
4. Очень важно построить модель анализа. Основываясь на конкретных ожидаемых целях данных, необходима разумная модель. Если вы хотите проанализировать энергоэффективность здания, вам необходимо найти соответствующую модель энергоэффективности.
Затем давайте поговорим о некоторых вопросах, которые часто задают люди и которые очень полезны для ключевых ссылок:
Кто-то спросил: высока ли первоначальная стоимость установки?
Это зависит от конкретного масштаба и сложности. Небольшие и простые инструменты сбора, хранения и анализа данных могут сэкономить много денег. Но если он очень большой и сложный, то он будет стоить дороже.
Кто-то снова спросил: нужна ли нам профессиональная команда?
Что необходимо, так это технический персонал для обработки данных и архитекторы программного обеспечения для создания и запуска системы. В противном случае будет сложно работать качественно или невозможно будет сразу приступить к работе. (Предоставление услуг по глобальным закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!)
Другим примером является сравнение с традиционным управлением информацией о зданиях. Раньше обрабатывалось больше одиночных или фиксированных структурированных данных, что имело огромные ограничения. Глядя на озеро больших данных, сбор всех категорий больших данных может условно установить корреляции и достичь глубокой и мощной информации. Это не так эффективно, как старый метод, что также повышает коэффициент использования данных.
Другой пример: в коммерческих высотных зданиях хорошо реализованное озеро данных может знать, как сэкономить, анализируя данные по множеству аспектов энергопотребления. Магазины и другие помещения также расположены в соответствии с характером движения людей. Так что это очень полезно в долгосрочной перспективе.
Я такой грубый старик и не имею большого образования, но я только что посмотрел на эту Реализация озер данных для зданий, и у нее очень блестящее будущее. Это может помочь людям лучше контролировать и использовать все виды данных в зданиях. Большое значение имеет достижение эффективного управления. Это отличное направление применения!
Добавить комментарий