行动起来！
积极为您的企业排兵布阵
现在就用上预测性维护的高扩展分析
数据爆炸从来都不是
一个问题
而是上手高扩展分析的好机会。
自由扩展预测性维护，无论本地云端
自如管理各种资产类型，避免意外停机并非小事。只要有某一个关键流程、资产或机器出现故障，整体运营就会陷入停滞或终止困境。但很多时候，企业被迫依靠过时的、不完整的或不准确的数据来做决定，导致低效的运营。
成为服务 No.1，离不开预测性维护
据 IDC 对大部分服务行业领导者的调查采访，促使他们投资预测性维护的第一驱动力，就是对产品质量和服务问题反应更快、解决方案更优的高水准需求。
预测性维护支持
随着越来越多的产品和设备被连接起来，提供了大量的数据点，数据可用性不再是影响企业改善维护、服务和支持能力的主要问题。
用于预测性维护图像的数据分析
孤立的流程和数据，缺乏可扩展的高性能数据分析平台，以及只关注过去性能的分析方法，都阻碍了从被动维护转变为更积极主动的预测性和规定性模式的能力。
资料来源：IDC 制造业洞察力产品和服务创新调查，2021 年
意外停机不仅仅是
一个麻烦，
而是基本运营模式的腐化变质
资料来源，IDC 制造业洞察力产品和服务创新调查，2021 年
正确的结果需要及时相关的洞察力
正如预测性维护
需要设备更智慧、更智能
一个问题：
贵公司服务生命周期管理中主要的驱动因素
是什么？
资料来源：IDC 制造业观察产品和服务创新调查，2021 年
另一个问题：
目前推出的产品有多少是“联网”的？
预计 3 年后是多少？
您需要
现代化可扩展的数据分析平台
支持数据探索和决策自动化
决策、数据和分析的使用模式图
现代数据分析平台
对预测性维护的要求
尽量减少数据移动
预建立对常用分析方法的支持
包括新兴的 AI/ML 算法
使用数据科学家喜欢/习惯的工具语言和
通过定制化的独特算法来扩展分析能力
云存储 API 的可用性
对关系型数据仓库和数据湖的支持和整合
包括那些基于开源软件的数据湖
支持标准开发语言和技能
如 SQL、Java、C++、Python、R
支持实时服务水平协议
支持计算和存储分离（计储分离）架构
以便灵活将技术资源和可变的成本与分析工作负载相匹配
支持大数据处理请求
包括每秒数 TB 的摄入/消化率
以及 EB 级数据的存储容量
资料来源：IDC，2022年
资料来源：IDC，2022年
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