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在传统企业环境中,数据治理主要围绕业务数据展开,目标是确保合规性、数据质量和安全性。
在数据逐渐成为核心运营资产的今天,IDMP 已经成为各行业、各规模工业企业数据基础设施中的关键组成部分。
当企业开始评估“工业数据治理与分析平台”时,往往面临的不是选型问题,而是数据是否具备长期价值的问题。
TDengine IDMP 之所以被越来越多企业纳入选型讨论,并不是因为概念更新,而是因为它试图把这几件事放在同一个体系里处理:治理有落脚点、分析有起点、AI 有入口。
“工业 BI”开始从概念变成现实需求,其底层驱动力并不是工具更炫,而是企业确实需要一套能承接时序数据、工艺语境和分析闭环的中间层。
这里是最接近“现场”的地方。每一天,都有来自物联网、工业制造、能源、农业、智能装备等各行各业的开发者,在这里分享遇到的技术问题、实战经验、调优技巧、踩坑现场与最终解决方案。






























