物聯(lián)網(wǎng)分析涉及使用專門的工具和技術來分析連接設備產(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)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的過程。物聯(lián)網(wǎng)設備連接到互聯(lián)網(wǎng)，能夠收集和傳輸有關其環(huán)境、使用情況和其他特征的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用來提高設備的性能和效率，以及深入了解設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)設備生成的數(shù)據(jù)。這可能包括數(shù)據(jù)可視化工具、機器學習算法和其他高級分析技術。物聯(lián)網(wǎng)分析的目標是從物聯(lián)網(wǎng)設備產(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)化設備及其相關系統(tǒng)的性能。

物聯(lián)網(wǎng)分析架構

有效地實施物聯(lián)網(wǎng)架構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)設備和智能設備產(chǎn)生。

物聯(lián)網(wǎng)消息代理和MQTT協(xié)議：物聯(lián)網(wǎng)設備使用MQTT協(xié)議和物聯(lián)網(wǎng)消息代理進行通信，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特定主題的其他服務通信以訪問設備數(shù)據(jù)，消息代理采用了發(fā)布和訂閱技術。

流服務：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，使用流服務攝取和緩沖實時設備數(shù)據(jù)。

云對象存儲：云對象存儲用于在應用程序調用數(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和其他半結構化數(shù)據(jù)類型，以實現(xiàn)簡單的設備數(shù)據(jù)攝取。

IoT規(guī)則引擎：應用程序所需的業(yè)務邏輯由IoT規(guī)則引擎托管，該引擎運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。

預測性分析

預測性分析涉及使用數(shù)據(jù)和機器學習算法對未來事件做出預測。這種類型的分析對于預測需求、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)和機器學習算法，不僅可以預測未來會發(fā)生什么，還可以建議采取什么行動來應對。這種類型的分析對于自動化決策和優(yōu)化流程非常有用。

實時分析

實時分析涉及分析物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(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時檢測和響應問題非常有用。

歷史分析

歷史分析涉及分析較長時間內的數(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)設備收集數(shù)據(jù)。這可能涉及在設備上安裝傳感器或其他數(shù)據(jù)收集設備，或將設備連接到允許其傳輸數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡。

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器或存儲設備來完成。

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、模式和關系，而這些趨勢、模式和關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。這可能涉及調整物聯(lián)網(wǎng)設備的性能或行為，或更改相關系統(tǒng)和流程，以優(yōu)化其性能和效率。

總的來說，物聯(lián)網(wǎng)分析的目標是從物聯(lián)網(wǎng)設備產(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備及其相關系統(tǒng)的性能和效率。通過分析物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)，組織可以更深入地了解設備的使用情況、識別優(yōu)化機會，并做出明智的決策，從而推動業(yè)務價值。

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:

供應鏈優(yōu)化：物聯(lián)網(wǎng)設備可用于跟蹤整個供應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。

預測性維護：通過分析設備和機器上物聯(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，從而實現(xiàn)主動維護，降低設備故障的風險。

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會。

資產(chǎn)跟蹤：物聯(lián)網(wǎng)設備可用于跟蹤車輛或設備等資產(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)分析工作和機會

與物聯(lián)網(wǎng)分析相關的工作角色有很多，包括:

數(shù)據(jù)科學家：數(shù)據(jù)科學家負責設計和實現(xiàn)算法和模型，以分析和解釋物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。他們可能會使用機器學習和統(tǒng)計分析等技術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)工程師負責設計和構建收集、存儲和處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所需的基礎設施和管道。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)可以及時可靠地進行分析。

物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構師：物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構師負責設計和實現(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)務需求。

商業(yè)智能分析師：商業(yè)智能分析師負責使用數(shù)據(jù)為業(yè)務決策提供信息。他們可以使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來了解趨勢，識別機會，并向利益相關者提出建議。

物聯(lián)網(wǎng)項目經(jīng)理：物聯(lián)網(wǎng)項目經(jīng)理負責物聯(lián)網(wǎng)項目的規(guī)劃和執(zhí)行。他們可以與跨職能團隊密切合作，以確保項目在預算內按時交付。

最好的物聯(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，可以簡單地對大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行復雜的分析，而無需擔心開發(fā)自己的物聯(lián)網(wǎng)分析平臺所涉及的費用和復雜性。

Sensor Cloud

MicroStrain的Sensor Cloud平臺是一個用于存儲、可視化和遠程管理傳感器數(shù)據(jù)的尖端平臺。其利用強大的云計算技術提供出色的數(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)和設備的操作洞察力。其可以在幾分鐘內設置好。任何企業(yè)現(xiàn)在都可以收集和可視化傳感器數(shù)據(jù)，為消費者提供新的功能和服務，估計維護需求，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)科學家的幫助下，消費者可以使用Trend Miner軟件基礎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備的數(shù)據(jù)，Google開發(fā)了一種完全托管的服務。

總結

從商業(yè)角度來看，物聯(lián)網(wǎng)分析可以提供重大的風險、回報和收益。一些潛在的風險包括數(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的風險。

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)設備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以深入了解其運營情況，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)務本身，因為通過分析獲得的見解可用于改進產(chǎn)品和服務，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)分析存在相關風險，但潛在的回報和好處使其成為企業(yè)改善運營和推動增長的寶貴工具。