Harmonizacja danych

Harmonizacja danych umożliwi klientom zwiększenie interoperacyjności między różnymi systemami, maszynami i platformami oprogramowania poprzez zapewnienie spójności, standaryzacji i łatwej wymiany danych między różnymi technologiami. Zharmonizowane dane: zapewnia, że różne systemy mogą komunikować się za pomocą wspólnego formatu danych Wspieranie łączenia starszych systemów z nowoczesnymi platformami, co umożliwi przedsiębiorstwom przyjmowanie nowych technologii bez wyrzucania istniejącej infrastruktury. Umożliwia urządzeniom IoT, robotom rolnym i innym inteligentnym systemom udostępnianie danych w czasie rzeczywistym, poprawiając automatyzację i wydajność. ułatwia interoperacyjność między różnymi sektorami, takimi jak rolnictwo i produkcja, poprzez zapewnienie możliwości wykorzystywania danych w wielu dziedzinach. pomaga przedsiębiorstwom spełniać standardy branżowe i wymogi prawne, zmniejszając ryzyko i poprawiając zarządzanie danymi. umożliwia zintegrowany podgląd i dostęp do danych pochodzących z różnych źródeł, na przykład za pomocą komponentów analizy danych i systemów wspomagania decyzji, aby wykorzystać pełną wartość wszystkich dostępnych danych Harmonizacja danych działa jako "uniwersalny tłumacz", który umożliwia płynną współpracę różnych systemów i maszyn, dzięki czemu procesy są bardziej wydajne, zautomatyzowane i dostosowane do przyszłych wyzwań.

Zdalnie jako usługa w chmurze, na przykład w scenariuszu wymagającym usługi, która przekształca dane rolnicze z różnych urządzeń IoT w standardowy format (np. Może być również dostarczany jako wdrożenie lokalne, w którym klient integruje usługę ze swoim wewnętrznym systemem w celu standaryzacji danych maszynowych przy wsparciu inżyniera danych, lub jako narzędzie CLI (wdrożone za pośrednictwem Dockerfile), które można łatwo zintegrować z systemami wewnętrznymi. Ponadto klient otrzyma mapowanie zidentyfikowanego(-ych) zbioru(-ów) danych i docelowego modelu danych (np. AIM) oraz definicje rurociągów w celu przeprowadzenia harmonizacji.

Usługa może być dostosowana do indywidualnych potrzeb klientów. Przetwarzanie usługi zazwyczaj wiąże się ze specyfikacją niestandardowych mapowań dla określonych źródeł danych, które również byłyby dostarczane. Ponadto w wielu przypadkach usługa będzie musiała zostać dostosowana do indywidualnych potrzeb, aby zintegrować ją z modułem przetwarzania danych we własnych systemach klienta.