01 数字时代下的机遇与挑战
当前，我国数字经济发展已
进入到快车道，数字经济产业不断壮大，为各大行业企业创造了转型和发展的机遇。
物联网概念起源于 1999 年，5G 的正式商用进一步推动了物联网的高速发展，在物联网背景下，数据信息的价值将被进一步放大。
据公开数据分析，
我国
物联网市场规模会由
1.7
万亿增长
到
2.6
万亿，5
年
复合增长率达 9
%
。
同时，
中
国企业级
市场规
模在未来几年
也将
继续保
持着全球最大的物联网市场体
量。
物联网产生源源不断的时序数据，
在这里将出现第 1 个挑战：如何收集、处理、储存海量的时序数据？
我们先一起来看看时序数据的处理过程，从数据诞生到分析决策共经历 6 大环节：数据收集、数据清洗、数据存储、数据管理 4 个环节约占全流程的 80%；初始数据分析和数据可视化仅占全流程约 20%。
-
数据的复用性差，按照需求处理的数据仅能应对某些场景。
说到这里，前面提到的挑战难度也不可避免地增大—
如何及时且快速地收集、处理、存储海量数据！业内伙伴会选择通过大数据强大的计算能力和 BI 可视化能力实现数据即时分析，企业通常会将开源的 Kafka、Redis、Hbase、Hadoop、Spark 等大数据软件组合使用，利用集群能力处理海量数据。但是，也将不可避免地带来很多问题：首先，多系统开发语言和工具不一致导致联调时间长，进而严重影响整体开发效率；其次，多系统运维后台相互独立，加重运维团队负担；此外，数据在多套系统中的传输，由于处理方案的限制，运行效率较低。这些问题都将拖慢整体应用推向市场的节奏。
02
有更加符合物联网特征的解决方案吗？
答案是肯定的。
为此，我们推出了
“KaiwuDB+KDP”的解决方案
，致力于解决数据流程中的收集、清洗、存储、管理、初始数据分析及数据可视化全流程的痛点。我们的建设理念是帮助企业快速成建设“业务即数据，数据即服务”的方案。
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中层
：实现物理设备双向通信，既能集成数据，又能下发指令，向上提供高效实时数据服务，真正打通数据源端到企业管理端的数据流；
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底座
：支撑数据和主流数据源的实时/离线汇入，联合 KaiwuDB 提供一站式的实时数据解决方案。
KDP 以 KaiwuDB 为核心，
聚焦工业物联网、数字能源、交通
车联网、智慧产业等领域，搭建具备高速数据集成构建特性的行业级物联网实时信息融合平台。
为帮助大家加深理解，这里提炼四个关键词来展开详细介绍：
“高速”
：
集成高速、运算高速、页面响应高速，满足用户对高性能需求；
“集成
”
：
实时接入、离线接入、多源集成、多模数据集成，满足用户对多源异构数据的集成管理需求；
“构建”
：
提供实时分析、流式计算、数据模型处理、数据可视化等功能，为用户提供数据消费的各种基础能力；
“行业级”
：
我们会针对目标行业持续推出一系列模型与方案，包括通用的分析方案与定制化方案。
如图是 KDP
产品架构，从数据采集、清洗、存储、管理、可视化全流程都可在 KDP 完成。数据来源支持数据库、Kafka、Excel等，经过缓存、数据管道写入到
KaiwuDB 中，此外提供了完备工具监控以上流程，最终在 KDP 以可视化形式进行结果展示。
结合当下现状，这里为大家展示 KDP 的 5 大核心亮点功能：
亮点 1：
围绕用户使用场景，我们展开了详尽的需求分析，保证用户开箱即用，大幅降低学习成本；
亮点 2：
低代码构建数据 BI 分析，支持自主报表分析，非专业开发人员也可上手操作，降低使用负担；
亮点 3：
支持向前追溯，多维度、多层次的深度探索，配合 KaiwuDB 的强大算力，满足用户日常分析需求；
亮点 4：
丰富的数据共享，支持用户二次开发，开放丰富 API 满足用户的更多延展需求；
亮点 5：
支持多层次安全访问控制，支持系统级、页面级；数据能够控制到行级、列级，提供全套安全访问控制机制。产品需要能为用户创造价值，这也是我们最关心的问题。KDP 围绕着用户的需求，深度打磨覆盖从数据源端再到数据消费端的全链路的场景，致力于为用户提供更多实用价值：
未来，我们将不断完善产品的功能，分阶段打造 IoT 数据服务平台，实现物联网设备的双向通信，
提供多种 AI 模型以及行业模板，覆盖全链路的数据解决方案
。
接下来的一年，大家还会看到我们更丰富的功能上新，更全面的物联网设备接入，更优质的开放服务，更全面地覆盖企业的通用及个性化需求。
另外，我们还将提供基于 AI 的异常检测、预测分析功能来满足企业对实时数据的预测需求；提供全面的数据监控、集群监控，及可视化工具分析模板，覆盖云边端场景的实时数据分析，增强平台安全能力。
END
