什么是 IoT 分析?

物联网 (IoT) 分析是用于评估从物联网设备收集的各种数据的数据分析工具。IoT 分析评估大量数据,并从中生成有用的信息。

IoT 分析

IoT 分析通常与工业物联网 (IIoT) 相提并论。数据是通过制造基础设施、气象站、智能仪表、送货卡车和所有机器上的各种传感器收集的。IoT 分析可用于管理数据中心以及处理零售和医疗保健的应用程序。

在许多方面,物联网数据类似于大数据。两者之间的主要区别不只是数据量,还有获取数据的来源范围。所有这些数据都必须处理成一个易于理解的单一数据流。由于信息来源有多种,数据集成就变得相当困难,而这正是 IoT 分析发挥作用的地方,尽管开发和实施起来并不容易。

免费电子书:哪种类型的分析适合您?报告、预测分析还是其他类型的分析。
免费电子书:哪种类型的分析适合您?报告、预测分析还是其他类型的分析。
哪种分析适合您?找出符合您业务需求的最佳解决方案。

推动 IoT 分析的设备

收集数据的物联网设备多种多样:

可穿戴设备

诸如 Fitbit 或其他智能手表之类的专用追踪器已不再局限于计步数。您可以通过互联网连接设备,关注朋友的健身活动,与其一较高下,发消息,甚至接听电话。健身公司跟踪此类信息,这样就能在您注册时创建定制套餐。这可能包括日常锻炼、饮食、目标等。最新的智能手表甚至可以监测心率和节律,并准确诊断佩戴者的心脏问题。

智能家居

智能家居使用了可以在外出时访问和控制的安全系统,以及可以通过数字助理开启和关闭的电器。有各种各样的设备可以安装在家中,还可以收集各种数据来评估使用模式、系统的功效等。

医疗

医疗保健领域采用了各种各样的物联网设备。蓝牙技术可用来创建助听器,记录心脏和血压,并监控可以寻求帮助的基于脉冲的警报系统。这在很大程度上有助于增强医疗保健。收集的数据对于创造更新、更好的技术极其有用。

语音操控一切

数字助理是物联网设备的一种形式。Alexa、Siri 和 Google 可做备忘、查找信息、播放音乐、预定出租车、播报天气、设置闹钟等等。互联网会定期更新这些数字助理以提升功能。他们的数据可帮助公司根据您与数字助理的日常互动为您量身定制服务。

IoT 分析的工作原理以及应用程序

有了各种各样的设备,就会有无穷无尽的海量数据流。IoT 分析有助于在所有连接的设备上分析这些数据,无需借助硬件或基础设施。随着组织需求的变化,计算能力和数据存储也会相应地扩展或精简,从而确保您的 IoT 分析拥有必要的容量。

  1. 第一步是收集来自各种来源、各种格式和有不同使用频率的汇总数据。
  2. 接着使用各种外部来源处理这些数据。
  3. 然后将信息存储在时间序列中以供分析。
  4. 分析可以通过多种方式完成:自定义分析系统、标准 SQL 查询或机器学习分析技术。这些结果可用于做出广泛的预测。
  5. 根据收到的信息,组织可以构建多个系统和应用程序来简化业务流程。

IoT 分析的业务用例

智能农业:借助 IoT 分析,互联的野外机械可以根据 IoT 分析得出的信息进行作业。分析因素包括时间、地理位置、天气、海拔和当地环境条件。例如,可以对灌溉系统进行优化,以提供与降雨量预测相符的确切水量。

定期补货:实时监控库存。拥有联网机器的食品自动售货机公司可以根据产品的消耗情况要求补货。这可以在机器中的库存达到特定水平时触发。

预测性维护:各种基础设施需要定期维护。借助 IoT 分析,预设模板有助于确定适用于特定需求的质量预测性维护模型。例如,在配备加热和冷却系统的长途运输车辆中,IoT 分析可以确定车辆何时需要进行大修,以确保货物不会损坏。

流程效率评分:每家公司都采用一系列适当的流程。IoT 分析可以衡量这些流程的效率,并对其进行必要的更改。IoT 分析的结果可以确定瓶颈(包括当前和潜在的瓶颈),并可以提高效率。

为企业做好采用新一代分析的准备
为企业做好采用新一代分析的准备
新需求意味着分析领域会产生重大变化。您的企业为新形势做好准备了吗?

IoT 分析的好处和挑战

IoT 分析带来了广泛的好处,例如可操作的情报和宝贵的洞见。这些可能有助于:

  • 提高可见性和更好的控制,从而更快地做出决策
  • 灵活扩展业务需求并拓展新市场
  • 通过自动化和更高的资源利用率降低运营成本
  • 清理运营挑战带来的新收入来源
  • 通过精确定位问题更快地解决问题
  • 更快地解决问题,防止问题再次发生
  • 基于对购买历史的分析增强了客户体验
  • 更快、更有针对性的产品开发。

实施中的挑战

尽管 IoT 分析的许多好处是显而易见的,但它并非没有实施困难。IoT 分析面临的一些主要挑战包括:

确定时间序列和数据结构:传感器是 IoT 分析的一部分,通常会向其发送大量静态数据。这些数据保持不变,直到发生变化为止。在这么长的时期内影响变化的因素很难确定,对分析的影响也无法总能确定。这可能会影响诊断和预测工作。

平衡速度和存储:公司往往难以存储适量的数据并对其进行快速分析。扩展这两个过程,特别是在有时间敏感型数据的情况下,可能是一项挑战,尤其是在需要历史数据进行比较的情况下。对于历史数据,长时间存储数据至关重要,这会增加存储成本,给财务资源带来压力。

寻找合适的专业人员:要运行 IoT 分析,公司需要聘请多个领域的专业人员。您将需要开发人员、数据库专家和数据科学家,以及数据处理专家和其他特定技能,具体取决于您的组织和所从事的工作类型。

随着物联网设备的普及,数据变得非常丰富。组织的数据源源不断地来自个人设备、智能家居设备、汽车等。对于希望利用这一点的组织来说,构建基于 IoT 分析的强大系统是关键。IoT 分析可以释放物联网数据的真正潜力,为公司提供多种机遇,使其在竞争中脱颖而出。