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物聯(lián)網(wǎng)分析涉及使用專門的工具和技術(shù)來分析連接設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，以提取有意義的見解并為決策提供信息。其可以幫助組織更好地了解運(yùn)營，識別模式和趨勢，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、存儲和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的過程。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)中提取有價值的見解和知識，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能夠從物聯(lián)網(wǎng)分析中獲得有用的見解?？紤]以下每個物聯(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，因為互聯(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)倉庫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)時設(shè)備數(shù)據(jù)。
云對象存儲：云對象存儲用于在應(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)可能保存在云對象存儲中，而長期聚合數(shù)據(jù)可能保存在云數(shù)據(jù)倉庫中。
流數(shù)據(jù)支持：確保組織的云數(shù)據(jù)倉庫本身支持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)行在來自消息代理和云數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)上。規(guī)則引擎通過消息與控件通信。
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)，以了解過去發(fā)生的事情。這種類型的分析對于理解趨勢和識別數(shù)據(jù)中的模式非常有用。
預(yù)測性分析
預(yù)測性分析涉及使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對未來事件做出預(yù)測。這種類型的分析對于預(yù)測需求、識別潛在問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)測未來會發(fā)生什么，還可以建議采取什么行動來應(yīng)對。這種類型的分析對于自動化決策和優(yōu)化流程非常有用。
實(shí)時分析
實(shí)時分析涉及分析物聯(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。這種類型的分析對于實(shí)時檢測和響應(yīng)問題非常有用。
歷史分析
歷史分析涉及分析較長時間內(nèi)的數(shù)據(jù)，通常為數(shù)月或數(shù)年。這種類型的分析對于理解長期趨勢和識別在實(shí)時數(shù)據(jù)中可能不會立即顯現(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
一旦收集了數(shù)據(jù)，就需要將其存儲在中央存儲庫或數(shù)據(jù)庫中。這可以使用基于云的存儲解決方案或使用本地服務(wù)器或存儲設(shè)備來完成。
數(shù)據(jù)處理
一旦收集和存儲了數(shù)據(jù)，就需要對其進(jìn)行處理和分析。這可能涉及到使用專門的軟件和工具來過濾、清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，以及提取見解和生成報告。
數(shù)據(jù)可視化
為了使物聯(lián)網(wǎng)分析生成的見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、模式和關(guān)系，而這些趨勢、模式和關(guān)系可能無法從原始數(shù)據(jù)中立即顯現(xiàn)出來。
數(shù)據(jù)驅(qū)動決策
物聯(lián)網(wǎng)分析的最后一步是使用數(shù)據(jù)生成的見解和分析來為決策提供信息。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。
總的來說，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)中提取有價值的見解和知識，并使用這些信息來提高設(shè)備及其相關(guān)系統(tǒng)的性能和效率。通過分析物聯(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、識別優(yōu)化機(jī)會，并做出明智的決策，從而推動業(yè)務(wù)價值。
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)備可用于跟蹤整個供應(yīng)鏈中貨物的移動和狀態(tài)，使組織能夠優(yōu)化物流并提高效率。
預(yù)測性維護(hù):通過分析設(shè)備和機(jī)器上物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)，組織可以在潛在問題發(fā)生之前識別出潛在問題，從而實(shí)現(xiàn)主動維護(hù)，降低設(shè)備故障的風(fēng)險。
客戶體驗：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，使組織能夠識別改善客戶體驗和提高客戶滿意度的機(jī)會。
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。
環(huán)境監(jiān)測：物聯(lián)網(wǎng)傳感器可用于監(jiān)測環(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
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)。他們可能會使用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計分析等技術(shù)來提取見解并識別數(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)計和構(gòu)建收集、存儲和處理物聯(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、云平臺和數(shù)據(jù)處理工具，以確保數(shù)據(jù)可以及時可靠地進(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)來了解趨勢，識別機(jī)會，并向利益相關(guān)者提出建議。
物聯(lián)網(wǎng)項目經(jīng)理：物聯(lián)網(wǎng)項目經(jīng)理負(fù)責(zé)物聯(lián)網(wǎng)項目的規(guī)劃和執(zhí)行。他們可以與跨職能團(tuán)隊密切合作，以確保項目在預(yù)算內(nèi)按時交付。
物聯(lián)網(wǎng)分析企業(yè)和平臺
有許多不同的企業(yè)和平臺提供物聯(lián)網(wǎng)分析解決方案，可能很難確定哪一個最適合特定的組織。一些頂尖的物聯(lián)網(wǎng)分析企業(yè)和平臺包括:
AWS物聯(lián)網(wǎng)分析
AWS物聯(lián)網(wǎng)分析是一項完全托管的服務(wù)，可以簡單地對大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析，而無需擔(dān)心開發(fā)自己的物聯(lián)網(wǎng)分析平臺所涉及的費(fèi)用和復(fù)雜性。
Sensor Cloud
MicroStrain的Sensor Cloud平臺是一個用于存儲、可視化和遠(yuǎn)程管理傳感器數(shù)據(jù)的尖端平臺。其利用強(qiáng)大的云計算技術(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)測工具，可以提供對工業(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)，估計維護(hù)需求，并警告用戶危險的操作情況。
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程制造行業(yè)的流程性能。在沒有數(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間序列數(shù)據(jù)。
Google云物聯(lián)網(wǎng)核心
為了以一種簡單安全的方式連接、監(jiān)控和使用來自廣泛分散的設(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)角度來看，物聯(lián)網(wǎng)分析可以提供重大的風(fēng)險、回報和收益。一些潛在的風(fēng)險包括數(shù)據(jù)安全和隱私問題，以及投資于可能過時或不受支持的技術(shù)的風(fēng)險。
然而，物聯(lián)網(wǎng)分析的回報也可能是巨大的。通過收集和分析物聯(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)力和競爭優(yōu)勢。
此外，物聯(lián)網(wǎng)分析的好處超出了業(yè)務(wù)本身，因為通過分析獲得的見解可用于改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，并解決各種行業(yè)和部門的問題?？偟膩碚f，雖然物聯(lián)網(wǎng)分析存在相關(guān)風(fēng)險，但潛在的回報和好處使其成為企業(yè)改善運(yùn)營和推動增長的寶貴工具。
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