第四步：基于阿里QuickBI进或第三方数据分析工具如Tableau行数据可视化，以及构建各业务板块数据服务门户应用。
MaxCompute+Hologres可以构建秒级交互式分析，MaxCompute数仓可以通过Hologres直接加速查询，无需数据移动，并对接BI分析工具，实现实时分析离线数据。也支持MaxCompute数据快速导入Hologres构建索引，提供更高QPS、更快查询响应的查询服务。
Elasticsearch为好未来提供了丰富异构数据源采集能力、模版化的日志解析处理能力、精确到字段级别的数据权限分割能力，支持用户灵活自定义权限体系，与企业自有权限体系对接打通，以及平滑的伸缩功能，集群热变更，对服务0影响等能力，满足客户在大流量场景下的实时直播质量监控与稳定性保障。
大数据实时分析与决策是当下比较火热的话题，企业希望技术能更快速地响应业务需求，阿里云也希望通过产品化的能力，帮助企业更快更好的使用数据，及时响应企业的数据需求。
在其他情况下，当在边缘生成大量数据时，在本地更新模型，然后将其子集反馈到云中以进行进一步优化可能更有意义。在对敏感数据进行推理时，开发人员还需要考虑一些隐私问题。例如，如果开发人员希望通过手机摄像头检测中风的证据，则应用程序可能需要在本地处理数据以确保符合HIPAA。
另一方面，多年来的城市智能化治理和建设积累了海量的视频监控数据资源，再加上资本对人工智能算法领域的不断投入，各方面的资源储备为人工智能技术在视频监控行业的大规模商用创造了条件。
再比如，一个成熟的金融智能化方案，单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中，与其他安防设备一起，如报警主机、门禁、IP对讲等，通过软件平台进行综合管理，才能真正实现智能化系统的价值。
作为电气工程上可观察性的巅峰，自动驾驶将汽车获取到的各类内外部数据发挥到极致，总结起来主要有几下几个核心的要素：
丰富的数据源：汽车外围遍布多个激光/图像雷达，能够实现高帧率、360°实时观测周围的物体及其状态；内部则能够实时知道当前的车速、车轮角度、胎压等信息，做到知彼知己。
云原生友好：OpenTelemetry诞生在CNCF，对于各类的云原生下的系统支持更加友好，此外目前众多云厂商已经宣布支持OpenTelemetry，未来云上的使用会更加便捷
假设大多数学生对一个特定的测试问题给出了错误的答案，也许是课程材料有点混乱，所以他们不能理解概念，或者是问题不够清楚。
