對來自多個來源的大量實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。這些數(shù)據(jù)可能包括電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備性能、用戶行為等。通過使用ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）工具，將這些數(shù)據(jù)清洗導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。

為了有效地管理和分析這些數(shù)據(jù)，建立適合的數(shù)據(jù)模型。這可能包括星型或雪花型模式，以支持特定類型的查詢和分析。

由于數(shù)據(jù)量巨大且實(shí)時處理，因此選擇適合的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。使用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)來處理和存儲海量數(shù)據(jù)。

通過BI工具對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，生成可視化報(bào)告，運(yùn)營人員監(jiān)控電網(wǎng)運(yùn)行狀況、預(yù)測故障提前采取措施。

收集大量的駕駛行為數(shù)據(jù)、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)以及環(huán)境感知數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行深度分析，以實(shí)現(xiàn)自動駕駛。

收集關(guān)于打印過程的各種參數(shù)數(shù)據(jù)，如打印速度、溫度、層厚等，通過對這些數(shù)據(jù)的分析優(yōu)化打印效果和效率。

可能收集原料質(zhì)量、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)分析改善產(chǎn)品質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率。