现在，科技的发展正在飞速影响着各行各业的生产模式。其中物联网作为新技术载体，正在帮助各行业极大地释放数字化、智能化的空间。
物联网将信息网络连接和服务的对象从人扩展到物，让物流、金融、城市管理、能源勘探、工业制造等等领域复杂的业务流程数据实现智能化交互和管理，从而实现对企业生产、交付、物流运输各个环节的实时监控和协同分析，解决生产流程横向纵向资源集成的难题，提升生产效率，释放业务价值。
而这一切，都离不开大量实时数据的支持。如何采集和挖掘到这些数据，尤其是大量设备和供应链系统、财务系统所产生的海量实时数据，直接关系着产品质量、生产经营和企业管理的效率，并且在很大程度上影响了企业数字化转型建设的顺利开展。
1、实时数据采集对企业生产有多重要？
不论物联网发展到何种程度，数据采集都是生产中最实际最高频的需求。一方面，随着物联网的不断扩展，企业生产交付业务对于实时数据的需求在不断膨胀，实时数据能够帮助企业以最快速度收集来自传感器（如工业领域的机器转速、温度、压力、流量等）、股票行情、服务器日志、传统数据库甚至是Hadoop系统的数据，通过管理数据实时变化迅速建立起对市场需求的形势判断，并最终将其转化为能够提升企业业绩的决策工具。
另一方面，随着生产设备和相关技术的智能化升级，以及全球市场无时无刻都在变化的需求，行业内实时数据的采集与计算相关标准已经提升到了秒级要求，这也对传统工业企业的实时数据采集处理能力提出了挑战。
2、企业实时数据采集的难点在哪里？
目前，很多企业在进行实时数据采集的相关工作时，都会遇到以下4个难题：
01、自研平台实时数据采集成本高
尽管目前实时数据采集的技术已经趋于成熟，但对于数字化基础较为薄弱的企业来说，自研平台成本高，配套工具集成难度大，衔接复杂。综合投入成本过高是让很多企业放弃自研实时数据采集平台的关键原因。
02、实时监控、预警开发难
实时数据采集和分析对于技术开发人员的要求较高，相关开发人员不但需要掌握大数据底层知识、框架，还需要了解离线与实时如何结合使用。如果企业想要自行完成相关工作，就必须投入大量人力成本建立专业的技术开发团队。
03、实时计算难
就计算上来说，传统技术框架以及平台工具已经无法做到秒级的数据处理，传统的 T+1 离线大数据技术也无法满足推荐、监控接近实时的需求。
04、实时运维难度大
实时运维与非实时状态不同，由于计算和运维任务几乎同步，实时运维还需要查看实时计算任务的状态是否正常、流量是否稳定，集群是否出现异常情况，且由于需要处理海量数据，实时运维对任务的历史运行情况难以查询和回溯，运维成本极高。
3、Tempo DF实时数据开发平台，针对痛点各个击破
Tempo DF针对企业用户在实时数据采集分析上的难点痛点，有效降低实时数据开发难度，降低操作门槛，帮助企业快速提高实时数据采集开发效率，降低开发成本。
?标准协议数据采集
支持如OPC-UA、OPC-DA、MQTT、ModBus、Coap、TCP等标准协议数据实时采集；满足企业多种工业设备实时数据采集需求。
?向导式数据开发
提供自助式、沉浸式实时开发模式，支持使用已有的丰富组件快速构建聚合、降采、数据清洗融合等流程，也支持自定义插件开发和高效复用。
?高性能计算引擎
高性能计算引擎让TB、PB级别的海量数据也可以快速、轻松处理；
?完备部署监控能力
拥有统一的任务部署运维机制，支持展示多维度监控结果。提供丰富的指标监控，提供全面的运行和发布记录，一站式解决运维问题.
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通过以上这些技术和功能，Tempo DF可以帮助企业实现以下业务应用：
?用户画像精准推荐
通过分析订单实时数据，结合实时用户行为数据，建立更加精准的用户画像，及时推荐给用户更适合的商品。
?工业数据采集、监控大屏
快速构建从IOT设备、数据库等数据源到数据终端的实时生产链路，配合数据可视化BI工具，为各类实时监控大屏等场景提供低门槛，可复制，平台化的解决方案。
?业务实时风控
针对采购、交付全流程环节提供全链路风控、交付风险、数据质量等整体解决方案，通过实时计算平台优化传统风控系统，快速识别交易信息，减少用户损失。
实时数据采集一直是困扰广大企业实现全数字化服务的一道难关，根据相关研究，目前有高达80%的数据还深藏在企业自身的生产运营环节之中，未能得到充分的挖掘利用，这无疑是一种对企业宝贵数字资产的极大浪费。
美林数据多年深耕企业数据治理与大数据服务领域，深知广大企业在业务数字化转型中遭遇的痛点，美林数据Tempo DF平台，为企业提供低门槛，轻应用的智能实时数据采集分析方案，快速实现海量实时数据采集，为业务流程数字化直接赋能！