2020年上半年无线路由器市场报告

对于整个行业来说，这是振奋人心的时刻，我们正在迈入一个由AI和5G驱动的智能云连接的新时代。万物都将被连接到云端，以可靠的方式实现互联。现在，终端和体验与云端的内容、数据、算力和存储密不可分。5G具有光纤般的连接速度及低时延，加上先进的处理能力，为这一切提供了基础，将我们的边缘终端变得更加智能。5G和AI相结合将影响我们生活的方方面面和众多行业，这是下一个重大技术变革。 

为了实现AI规模化，我们必须在整个网络实现分布式智能。如今，智能广泛分布在云端，并且逐渐向终端侧迁移。而未来，来自数十亿边缘终端的海量数据将需要创建全新的边缘云。在全新的边缘云中，内容和控制的处理将转移到产生流量的地方。现在，边缘云和5G能够降低时延并赋能新的应用与服务，我们将看到性能、安全性和隐私保护都得到提升。

3、两者的区别

先对两者的概念进行一个简单的总结：

• 数据仓库是利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论指导下建设的一整套的数据表
• 数据中台包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更优雅以及更产品化的方式对外提供服务和价值

然后你就会发现：数据中台其实包含数据仓库，数据中台可以将企业数据仓库建设的投入价值进行最大化。再来扩大一点，说说和BI的关系吧，数据仓库是BI的基石，数据仓库为BI系统提供良好的数据基础。

数据仓库的主要场景是支持管理决策和业务分析，而数据中台则是将数据服务化之后提供给业务系统，目标是将数据能力渗透到各个业务环节，不限于决策分析类场景。

 

国外的工具，BI领域的第一，但是论价钱的话....很多企业都会放弃的，而且就我认识的人来看，有很多用了Tableau然后放弃的，最终回到了国产BI，只能说各有选择吧。

2、再来说说数据仓库

在我看来，数据仓库就是用来进行数据分析的，因为企业数据量大到一定程度之后，说明该企业的规模也是非常大的，数据库在进行大量数据查询的时候效率较低。

如果每次分析都从数据库里取数，那么会非常麻烦，所以就有了数据仓库，每隔一段时间把数据库里面的所有数据放到数据仓库里分析。

数据仓库整合多个数据源，进行多维的分析，其架构一共有4层：

 

可视化一般是处于展示层或者应用层，你可以没有中台，但是你不能没有可视化，因为中台是为了研发方便，但是可视化就是为了老板和管理层的决策了，谁重要？

市面上有相当多的可视化工具，成熟的也好，开源的也罢，很多很多，但这些大多是门槛挺高的工具，比如Echarts、Highchart等，或许它们在技术层面上很厉害，也很成熟，但是缺点也很明显：人群太少，只有懂技术的能用。

我做可视化也有点经验，这么几个是比较实用的：

（1）FineReport

国内的一款报表工具，如果要论稳定性、适用性、决策性，它可谓是当仁不让，虽然定位是解决IT重复开发、企业数据孤岛的报表工具，但是还能做可视化大屏，你能想象吗？

（编辑：保山站长网）

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