数据汇聚

传统产业的 IT、OT 建设参差不齐，无论中国还是美国，大部分企业的数字化建设远落后于互联网类型的企业，还在使用非常传统的系统处理数据。但这些传统系统是完全独立的，是一个数据孤岛。

在这种情况下要让 AI 赋能传统产业，首先要做的就是将散布各处的各种系统、包括各种版本采集的数据进行汇聚，消除数据孤岛。但由于各种系统都存在，各种工业协议都存在，数据汇聚不仅仅是简单的汇总功能，还需要对各个数据源的数据进行清洗、加工、处理，才能进入统一的平台。

为什么要做数据汇聚？

随着工业设备生成的数据量越来越大，现代运营越来越依赖于访问大规模数据集。像预测性维护和远程监控这样的新技术，基于更全面的跨站点信息时，可以为企业带来更大的效益。数据科学家需要大量高质量的数据，才能使他们的AI和机器学习应用更有效；而决策者希望在一个统一的界面下实时查看全部的统计数据。

然而，许多企业仍然依赖手动工作来汇聚数据——比如，不得不通过电子邮件发送 CSV 文件与其他团队共享数据。对于需要实时处理的应用程序来说，这意味着数据在电子邮件到达之前就已经过时了。由于各种工业系统中存在不同的数据协议，即使是已经有一套自动化解决方案的企业，通常也依赖于定制的连接器，而这些连接器维护成本很高。

当所有数据都汇聚在一个系统中时，访问和处理数据的效率就得到了提高。团队在处理实时数据时，可以更快地响应，更有效地解决问题。组织内外的工作人员可以更有效地合作。

此外，数据汇聚后，可以利用先进的第三方 AI 分析工具，做更好的异常监测，实时报警，并为产能、成本、设备维护等提供更好的预测，让决策者有更好的宏观整体把控。

TDengine 提供有数据质量保证的数据汇聚

借助 TDengine，您可以轻松汇聚来自各种数据源的工业数据。

包括但不限于：

• 现代工业数据协议，如 MQTT 和 OPC（UA 和 DA）
• 数据收集代理，如 Telegraf 和 collectd
• 传统实时数据库系统，如 PI System 和 AVEVA Historian
• 传统的关系型数据库，如 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等
• Apache Kafka
• CSV文件

TDengine 是一个零代码平台，只需最少的配置即可实现工业数据源的 ETL（提取、转换和加载）流程。

当这些数据源的数据汇聚到 TDengine 后，您可以轻松集成可视化和商业智能工具，如 Seeq 或 Power BI，以构建全公司范围的仪表板和报告，也可以与第三方 AI 工具连接进行高级分析。您的应用程序和算法可以实时访问所有数据，实现全球洞察和效率，无需自定义代码或手动操作。

ETL

当您将数据汇聚到 TDengine 后，您可以对数据进行修改，以确保上下文得以保留并满足业务需求。这个过程被称为「提取、转换和加载」（ETL）。例如，多个站点都在记录温度，一个站点的设备记录的是华氏度，而其他站点的设备使用摄氏度。您可以配置 TDengine 来将这些数据转换为相同的度量单位，使您的应用程序可以访问更标准化的数据集。

借助 TDengine 灵活且易于配置的 ETL 选项（在 GUI 中提供），您可以对数据进行转换、映射、拆分和解析，使其完全适合您的应用场景。