数据标准化

IDMP 能处理多源异构数据，数据可以来自不同的库，甚至来自非 TDengine TSDB。由于数据采集侧的标准难以统一，因此我们需要提供数据标准化的处理能力。目前，IDMP 通过下述方式提供数据标准化 (Data Standardization)：

1. 无论是元素，还是元素的属性、分析、面板、看板、事件、通知等都提供模板，一方面便于管理，另外一方面便于在整个系统统一和标准化。
2. IDMP 支持元素属性的物理单位转换。存储的数据的物理单位与显示的物理单位可以不同，进行表达式计算时，也会进行量纲的效验和物理单位的自动转换。
3. 通过属性数据引用，IDMP 让不同数据源的不同命名统一到同一个属性名字。比如一个库里某个属性记为"温度”，另外一个库里记为“WD”，但通过数据引用，属性统一称为“室内温度”。
4. 通过属性的表达式类型以及字符串构建类型的引用，IDMP 提供了数据的转换功能。比如一个数据源 A 记录的是功率，但另外一个数据源 B 记录的是电流和电压，这个时候可以将数据 B 的电流与电压相乘，得到功率。

如果没有数据的标准化，数据分析或数据价值的挖掘将极为困难，数据的汇聚，数据湖、数据仓库的建议将完全没有意义，AI 技术无法为价值的挖掘提供帮助。整个建模的过程，就是一个对数据资产进行数据标准化的过程，它依赖于企业自身的管理流程，IDMP 只是提供工具，但无法强制执行。