缺乏智能化的分析能力；「用了门槛高」：ARIMA、LSTM 等传统时序模型需要专业算法工程师调参

但数据仅停留在「存储+查询」层面，「存了不会用」：企业投入大量成本建设时序数据库，业务人员无法直接上手；「准了周期长」 。

这些数据如同工业设备的「心跳曲线」，。

在工业物联网（IIoT）高速发展的今天，一台风力发电机组每天产生超过1GB的传感器时序数据，一条地铁线路的列车运维系统需要同时监控数万个测点的振动、温度、电流信号，蕴含着设备健康状态、生产质量波动、能源消耗规律的深层信息，缺乏智能化的分析能力；「用了门槛高」：ARIMA、LSTM 等传统时序模型需要专业算法工程师调参。