導(dǎo)讀：物聯(lián)網(wǎng)分析涉及使用專門的工具和技術(shù)來(lái)分析連接設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，以提取有意義的見(jiàn)解并為決策提供信息。其可以幫助組織更好地了解運(yùn)營(yíng)，識(shí)別模式和趨勢(shì)，并優(yōu)化系統(tǒng)和流程。

物聯(lián)網(wǎng)分析涉及使用專門的工具和技術(shù)來(lái)分析連接設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，以提取有意義的見(jiàn)解并為決策提供信息。其可以幫助組織更好地了解運(yùn)營(yíng)，識(shí)別模式和趨勢(shì)，并優(yōu)化系統(tǒng)和流程。

什么是物聯(lián)網(wǎng)分析?

物聯(lián)網(wǎng)分析是指收集、存儲(chǔ)和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的過(guò)程。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)，能夠收集和傳輸有關(guān)其環(huán)境、使用情況和其他特征的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)提高設(shè)備的性能和效率，以及深入了解設(shè)備用戶的行為和特征。

物聯(lián)網(wǎng)分析通常涉及使用專門的軟件和工具來(lái)處理和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)。這可能包括數(shù)據(jù)可視化工具、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和其他高級(jí)分析技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)分析的目標(biāo)是從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見(jiàn)解和知識(shí)，并使用這些信息做出明智的決策，優(yōu)化設(shè)備及其相關(guān)系統(tǒng)的性能。

物聯(lián)網(wǎng)分析架構(gòu)

有效地實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)將確保組織在需要時(shí)能夠從物聯(lián)網(wǎng)分析中獲得有用的見(jiàn)解?？紤]以下每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)組件。

數(shù)據(jù)生成：連續(xù)數(shù)據(jù)由傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能設(shè)備產(chǎn)生。

物聯(lián)網(wǎng)消息代理和MQTT協(xié)議：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用MQTT協(xié)議和物聯(lián)網(wǎng)消息代理進(jìn)行通信，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)連接經(jīng)常是間歇性的。為了與訂閱消息代理內(nèi)特定主題的其他服務(wù)通信以訪問(wèn)設(shè)備數(shù)據(jù)，消息代理采用了發(fā)布和訂閱技術(shù)。

流服務(wù)：為了向云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的暫存表提供可靠的攝取和傳遞，使用流服務(wù)攝取和緩沖實(shí)時(shí)設(shè)備數(shù)據(jù)。

云對(duì)象存儲(chǔ)：云對(duì)象存儲(chǔ)用于在應(yīng)用程序調(diào)用數(shù)據(jù)之前暫存批量數(shù)據(jù)。例如，每分鐘的數(shù)據(jù)可能保存在云對(duì)象存儲(chǔ)中，而長(zhǎng)期聚合數(shù)據(jù)可能保存在云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

流數(shù)據(jù)支持：確保組織的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身支持JSON和其他半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的設(shè)備數(shù)據(jù)攝取。

IoT規(guī)則引擎：應(yīng)用程序所需的業(yè)務(wù)邏輯由IoT規(guī)則引擎托管，該引擎運(yùn)行在來(lái)自消息代理和云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)上。規(guī)則引擎通過(guò)消息與控件通信。

物聯(lián)網(wǎng)分析有哪些類型?

物聯(lián)網(wǎng)分析有幾種類型，包括:

描述性分析

描述性分析涉及總結(jié)和可視化數(shù)據(jù)，以了解過(guò)去發(fā)生的事情。這種類型的分析對(duì)于理解趨勢(shì)和識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式非常有用。

預(yù)測(cè)性分析

預(yù)測(cè)性分析涉及使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)未來(lái)事件做出預(yù)測(cè)。這種類型的分析對(duì)于預(yù)測(cè)需求、識(shí)別潛在問(wèn)題和做出明智的決策非常有用。

規(guī)范性分析

規(guī)范性分析涉及使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不僅可以預(yù)測(cè)未來(lái)會(huì)發(fā)生什么，還可以建議采取什么行動(dòng)來(lái)應(yīng)對(duì)。這種類型的分析對(duì)于自動(dòng)化決策和優(yōu)化流程非常有用。

實(shí)時(shí)分析

實(shí)時(shí)分析涉及分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)，以便立即做出決策或立即采取行動(dòng)。這種類型的分析對(duì)于實(shí)時(shí)檢測(cè)和響應(yīng)問(wèn)題非常有用。

歷史分析

歷史分析涉及分析較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，通常為數(shù)月或數(shù)年。這種類型的分析對(duì)于理解長(zhǎng)期趨勢(shì)和識(shí)別在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中可能不會(huì)立即顯現(xiàn)的模式非常有用。

物聯(lián)網(wǎng)分析是如何工作的?

物聯(lián)網(wǎng)分析通常涉及幾個(gè)關(guān)鍵步驟。下面逐步回顧一下。

數(shù)據(jù)收集

物聯(lián)網(wǎng)分析的第一步是從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)。這可能涉及在設(shè)備上安裝傳感器或其他數(shù)據(jù)收集設(shè)備，或?qū)⒃O(shè)備連接到允許其傳輸數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

一旦收集了數(shù)據(jù)，就需要將其存儲(chǔ)在中央存儲(chǔ)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)中。這可以使用基于云的存儲(chǔ)解決方案或使用本地服務(wù)器或存儲(chǔ)設(shè)備來(lái)完成。

數(shù)據(jù)處理

一旦收集和存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)，就需要對(duì)其進(jìn)行處理和分析。這可能涉及到使用專門的軟件和工具來(lái)過(guò)濾、清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，以及提取見(jiàn)解和生成報(bào)告。

數(shù)據(jù)可視化

為了使物聯(lián)網(wǎng)分析生成的見(jiàn)解和分析更容易理解，使用圖表、圖形和地圖等數(shù)據(jù)可視化技術(shù)通常很有幫助。這些可以幫助突出數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、模式和關(guān)系，而這些趨勢(shì)、模式和關(guān)系可能無(wú)法從原始數(shù)據(jù)中立即顯現(xiàn)出來(lái)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

物聯(lián)網(wǎng)分析的最后一步是使用數(shù)據(jù)生成的見(jiàn)解和分析來(lái)為決策提供信息。這可能涉及調(diào)整物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能或行為，或更改相關(guān)系統(tǒng)和流程，以優(yōu)化其性能和效率。

總的來(lái)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)分析的目標(biāo)是從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見(jiàn)解和知識(shí)，并使用這些信息來(lái)提高設(shè)備及其相關(guān)系統(tǒng)的性能和效率。通過(guò)分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)，組織可以更深入地了解設(shè)備的使用情況、識(shí)別優(yōu)化機(jī)會(huì)，并做出明智的決策，從而推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值。

物聯(lián)網(wǎng)分析的用例

物聯(lián)網(wǎng)分析有許多不同的業(yè)務(wù)用例，這取決于組織的特定行業(yè)和需求。一些常見(jiàn)的例子包括:

供應(yīng)鏈優(yōu)化：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可用于跟蹤整個(gè)供應(yīng)鏈中貨物的移動(dòng)和狀態(tài)，使組織能夠優(yōu)化物流并提高效率。

預(yù)測(cè)性維護(hù)：通過(guò)分析設(shè)備和機(jī)器上物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)，組織可以在潛在問(wèn)題發(fā)生之前識(shí)別出潛在問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維護(hù)，降低設(shè)備故障的風(fēng)險(xiǎn)。

客戶體驗(yàn)：物聯(lián)網(wǎng)分析可用于跟蹤客戶與產(chǎn)品和服務(wù)的交互，使組織能夠識(shí)別改善客戶體驗(yàn)和提高客戶滿意度的機(jī)會(huì)。

資產(chǎn)跟蹤：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可用于跟蹤車輛或設(shè)備等資產(chǎn)的位置和狀態(tài)，使組織能夠優(yōu)化這些資產(chǎn)的使用，并降低丟失或被盜的風(fēng)險(xiǎn)。

環(huán)境監(jiān)測(cè)：物聯(lián)網(wǎng)傳感器可用于監(jiān)測(cè)環(huán)境條件，如溫度、濕度和空氣質(zhì)量，使組織能夠優(yōu)化能源使用并提高可持續(xù)性。

物聯(lián)網(wǎng)分析工作和機(jī)會(huì)

與物聯(lián)網(wǎng)分析相關(guān)的工作角色有很多，包括:

數(shù)據(jù)科學(xué)家：數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)算法和模型，以分析和解釋物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。他們可能會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)來(lái)提取見(jiàn)解并識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程師：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和構(gòu)建收集、存儲(chǔ)和處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所需的基礎(chǔ)設(shè)施和管道。這可能涉及使用數(shù)據(jù)庫(kù)、云平臺(tái)和數(shù)據(jù)處理工具，以確保數(shù)據(jù)可以及時(shí)可靠地進(jìn)行分析。

物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)師：物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)端到端物聯(lián)網(wǎng)解決方案。他們可能與數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師密切合作，以確保收集、處理和分析必要的數(shù)據(jù)以滿足業(yè)務(wù)需求。

商業(yè)智能分析師：商業(yè)智能分析師負(fù)責(zé)使用數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)決策提供信息。他們可以使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)了解趨勢(shì)，識(shí)別機(jī)會(huì)，并向利益相關(guān)者提出建議。

物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目經(jīng)理：物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目經(jīng)理負(fù)責(zé)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的規(guī)劃和執(zhí)行。他們可以與跨職能團(tuán)隊(duì)密切合作，以確保項(xiàng)目在預(yù)算內(nèi)按時(shí)交付。

最好的物聯(lián)網(wǎng)分析企業(yè)和平臺(tái)

有許多不同的企業(yè)和平臺(tái)提供物聯(lián)網(wǎng)分析解決方案，可能很難確定哪一個(gè)最適合特定的組織。一些頂尖的物聯(lián)網(wǎng)分析企業(yè)和平臺(tái)包括:

AWS物聯(lián)網(wǎng)分析

AWS物聯(lián)網(wǎng)分析是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，可以簡(jiǎn)單地對(duì)大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析，而無(wú)需擔(dān)心開發(fā)自己的物聯(lián)網(wǎng)分析平臺(tái)所涉及的費(fèi)用和復(fù)雜性。

Sensor Cloud

MicroStrain的Sensor Cloud平臺(tái)是一個(gè)用于存儲(chǔ)、可視化和遠(yuǎn)程管理傳感器數(shù)據(jù)的尖端平臺(tái)。其利用強(qiáng)大的云計(jì)算技術(shù)提供出色的數(shù)據(jù)可伸縮性、快速可視化和用戶可編程分析。

Exosite ExoSense IoT

ExoSense是一種遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)工具，可以提供對(duì)工業(yè)資產(chǎn)、系統(tǒng)和設(shè)備的操作洞察力。其可以在幾分鐘內(nèi)設(shè)置好。任何企業(yè)現(xiàn)在都可以收集和可視化傳感器數(shù)據(jù)，為消費(fèi)者提供新的功能和服務(wù)，估計(jì)維護(hù)需求，并警告用戶危險(xiǎn)的操作情況。

Trend Miner

自助式數(shù)據(jù)分析由Trend Miner提供，該企業(yè)是一家Software AG企業(yè)，隸屬于物聯(lián)網(wǎng)和分析部門，用于優(yōu)化化工、石化、石油天然氣、制藥、金屬和采礦以及其他過(guò)程制造行業(yè)的流程性能。在沒(méi)有數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助下，消費(fèi)者可以使用Trend Miner軟件基礎(chǔ)的高性能分析引擎直接查詢時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

Google云物聯(lián)網(wǎng)核心

為了以一種簡(jiǎn)單安全的方式連接、監(jiān)控和使用來(lái)自廣泛分散的設(shè)備的數(shù)據(jù)，Google開發(fā)了一種完全托管的服務(wù)。

總結(jié)

從商業(yè)角度來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)分析可以提供重大的風(fēng)險(xiǎn)、回報(bào)和收益。一些潛在的風(fēng)險(xiǎn)包括數(shù)據(jù)安全和隱私問(wèn)題，以及投資于可能過(guò)時(shí)或不受支持的技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。

然而，物聯(lián)網(wǎng)分析的回報(bào)也可能是巨大的。通過(guò)收集和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以深入了解其運(yùn)營(yíng)情況，提高效率，并做出明智的決策。這可以節(jié)省成本、提高生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

此外，物聯(lián)網(wǎng)分析的好處超出了業(yè)務(wù)本身，因?yàn)橥ㄟ^(guò)分析獲得的見(jiàn)解可用于改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，并解決各種行業(yè)和部門的問(wèn)題?？偟膩?lái)說(shuō)，雖然物聯(lián)網(wǎng)分析存在相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，但潛在的回報(bào)和好處使其成為企業(yè)改善運(yùn)營(yíng)和推動(dòng)增長(zhǎng)的寶貴工具

來(lái)源：千家網(wǎng)