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在众多行业中，技术的快速发展要求数据几乎能够实现即时传输。边缘计算通过将处理能力靠近设备端，极大地降低了数据传输的延迟，使这些关键信息能够及时传达，保障操作安全。

越来越多的企业开始使用边缘计算，因为可借助边缘计算更有效地收集和分析其原始数据。组织比以往更需要即时访问其数据，以便就其运营效率和业务职能做出明智的决策。

边缘计算是一种使信息存储和计算能力更接近信息产生设备和使用者的过程。这种方法是对传统计算模式的有效补充，旨在解决数据量日益庞大和网络压力不断增加的问题。

数据清洗过程包含多个必要的步骤，旨在识别并修复问题条目，从而确保数据的准确性和完整性。首先，分析数据以识别可能存在的错误。

当使用数据来推动决策制定时，相关、完整和准确的数据显得至关重要。有效的数据分析依赖于高质量的数据集，而数据集通常包含一些错误，这些错误必须在分析之前被清除。

数据可视化是一个将复杂数据集转化为易于理解的可视元素的过程，常常采用图表、图形或地图等形式。通过这种方式，大量复杂的数值数据能够被简化为直观的视觉表示，使得车辆管理系统上面的数据分析和理解变得更加高效和有效。

灾难恢复的核心目标是确保在中断发生后几分钟内让关键应用程序重新启动并运行，最大限度减少对业务运营的影响。组织在实施灾难恢复时，通常要处理三个关键部分：预防、预测和缓解。

灾难恢复是组织预测和解决技术相关灾难的关键过程，它旨在确保在面对潜在的重大威胁时，能够有效地应对并迅速恢复业务运作。这些威胁可能包括停电、自然灾害、网络安全事件或其他影响系统正常运行的因素。

安全情报和事件管理功能在现代企业中扮演着至关重要的角色，它通过集中分析整个环境中生成的各类事件，帮助企业及时识别网络中的任何恶意或可疑活动。这种全面的监控和分析能力，使得企业能够在潜在威胁出现之前，采取必要的防范措施。

日志分析在现代IT环境中扮演着至关重要的角色，尤其是在实时应用程序和基础设施监控方面。通过日志分析能够提供对应用程序和基础设施堆栈的深入了解，确保系统的高可用性和运行时间。