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- 小T导读：在谈论工业数据管理时，我们常常会听到“4V”这样的术语，而在大数据领域，也有类似的版本，甚至扩展成了5V、6V、乃至8V。但一个问题随之而来：这些被广泛引用的数据特征，真的代表了用户的痛点吗？真的切中了工业企业在实际应用中最棘手的挑战吗？时序数据库 TDengine 解决方案架构师陈展隆结合自己多年服务工业客户的经验，分享了他对这个问题的深入观察与思考。或许，我们该重新思考：数据管... 小T导读：在谈论工业数据管理时，我们常常会听到“4V”这样的术语，而在大数据领域，也有类似的版本，甚至扩展成了5V、6V、乃至8V。但一个问题随之而来：这些被广泛引用的数据特征，真的代表了用户的痛点吗？真的切中了工业企业在实际应用中最棘手的挑战吗？时序数据库 TDengine 解决方案架构师陈展隆结合自己多年服务工业客户的经验，分享了他对这个问题的深入观察与思考。或许，我们该重新思考：数据管...
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- 在做设备预测性维护或能源管理分析时，你是否也曾思考过：如何才能让机器“理解”我们收集的大量时序数据？工业现场的数据是结构化的，而语义分析、知识推理却往往需要 RDF 等图谱格式。换句话说，“会说话”的数据更聪明，但“翻译”的门槛太高。TDengine 最近完成了一项全新集成——连接 Ontop，一个开源的虚拟知识图谱系统，实现时序数据向知识图谱的自动转化，带你一步迈入语义化分析的新世界。时序... 在做设备预测性维护或能源管理分析时，你是否也曾思考过：如何才能让机器“理解”我们收集的大量时序数据？工业现场的数据是结构化的，而语义分析、知识推理却往往需要 RDF 等图谱格式。换句话说，“会说话”的数据更聪明，但“翻译”的门槛太高。TDengine 最近完成了一项全新集成——连接 Ontop，一个开源的虚拟知识图谱系统，实现时序数据向知识图谱的自动转化，带你一步迈入语义化分析的新世界。时序...
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