物聯網分析涉及使用專門的工具和技術來分析連接設備產生的大量數據，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，并優化系統和流程。

　　什么是物聯網分析?

　　物聯網分析是指收集、存儲和分析物聯網設備產生的數據的過程。物聯網設備連接到互聯網，能夠收集和傳輸有關其環境、使用情況和其他特征的數據。這些數據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。

　　物聯網分析通常涉及使用專門的軟件和工具來處理和分析物聯網設備生成的數據。這可能包括數據可視化工具、機器學習算法和其他高級分析技術。物聯網分析的目標是從物聯網設備產生的數據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，優化設備及其相關系統的性能。

　　物聯網分析架構

　　有效地實施物聯網架構將確保組織在需要時能夠從物聯網分析中獲得有用的見解。考慮以下每個物聯網架構組件。

　　數據生成：連續數據由傳感器、物聯網設備和智能設備產生。

　　物聯網消息代理和MQTT協議：物聯網設備使用MQTT協議和物聯網消息代理進行通信，因為互聯網連接經常是間歇性的。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據，消息代理采用了發布和訂閱技術。

　　流服務：為了向云數據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據。

　　云對象存儲：云對象存儲用于在應用程序調用數據之前暫存批量數據。例如，每分鐘的數據可能保存在云對象存儲中，而長期聚合數據可能保存在云數據倉庫中。

　　流數據支持：確保組織的云數據倉庫本身支持JSON和其他半結構化數據類型，以實現簡單的設備數據攝取。

　　IoT規則引擎：應用程序所需的業務邏輯由IoT規則引擎托管，該引擎運行在來自消息代理和云數據倉庫的數據上。規則引擎通過消息與控件通信。

　　物聯網分析有哪些類型?

　　物聯網分析有幾種類型，包括:

　　描述性分析

　　描述性分析涉及總結和可視化數據，以了解過去發生的事情。這種類型的分析對于理解趨勢和識別數據中的模式非常有用。

　　預測性分析

　　預測性分析涉及使用數據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。

　　規范性分析

　　規范性分析涉及使用數據和機器學習算法，不僅可以預測未來會發生什么，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化流程非常有用。

　　實時分析

　　實時分析涉及分析物聯網設備生成的數據，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據，通常為數月或數年。這種類型的分析對于理解長期趨勢和識別在實時數據中可能不會立即顯現的模式非常有用。

　　物聯網分析是如何工作的?

　　物聯網分析通常涉及幾個關鍵步驟。下面逐步回顧一下。

　　數據收集

　　物聯網分析的第一步是從物聯網設備收集數據。這可能涉及在設備上安裝傳感器或其他數據收集設備，或將設備連接到允許其傳輸數據的網絡。

　　數據存儲

　　一旦收集了數據，就需要將其存儲在中央存儲庫或數據庫中。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。

　　數據處理

　　一旦收集和存儲了數據，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、清理和轉換數據，以及提取見解和生成報告。

　　數據可視化

　　為了使物聯網分析生成的見解和分析更容易理解，使用圖表、圖形和地圖等數據可視化技術通常很有幫助。這些可以幫助突出數據中的趨勢、模式和關系，而這些趨勢、模式和關系可能無法從原始數據中立即顯現出來。

　　數據驅動決策

　　物聯網分析的最后一步是使用數據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網設備的性能或行為，或更改相關系統和流程，以優化其性能和效率。

　　總的來說，物聯網分析的目標是從物聯網設備產生的數據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的性能和效率。通過分析物聯網設備的數據，組織可以更深入地了解設備的使用情況、識別優化機會，并做出明智的決策，從而推動業務價值。

　　物聯網分析的用例

　　物聯網分析有許多不同的業務用例，這取決于組織的特定行業和需求。一些常見的例子包括:

　　供應鏈優化：物聯網設備可用于跟蹤整個供應鏈中貨物的移動和狀態，使組織能夠優化物流并提高效率。

　　預測性維護:通過分析設備和機器上物聯網傳感器的數據，組織可以在潛在問題發生之前識別出潛在問題，從而實現主動維護，降低設備故障的風險。

　　客戶體驗：物聯網分析可用于跟蹤客戶與產品和服務的交互，使組織能夠識別改善客戶體驗和提高客戶滿意度的機會。

　　資產跟蹤：物聯網設備可用于跟蹤車輛或設備等資產的位置和狀態，使組織能夠優化這些資產的使用，并降低丟失或被盜的風險。

　　環境監測：物聯網傳感器可用于監測環境條件，如溫度、濕度和空氣質量，使組織能夠優化能源使用并提高可持續性。

　　物聯網分析工作和機會

　　與物聯網分析相關的工作角色有很多，包括:

　　數據科學家：數據科學家負責設計和實現算法和模型，以分析和解釋物聯網數據。他們可能會使用機器學習和統計分析等技術來提取見解并識別數據中的模式。

　　物聯網數據工程師：物聯網數據工程師負責設計和構建收集、存儲和處理物聯網數據所需的基礎設施和管道。這可能涉及使用數據庫、云平臺和數據處理工具，以確保數據可以及時可靠地進行分析。

　　物聯網解決方案架構師：物聯網解決方案架構師負責設計和實現端到端物聯網解決方案。他們可能與數據科學家和數據工程師密切合作，以確保收集、處理和分析必要的數據以滿足業務需求。

　　商業智能分析師：商業智能分析師負責使用數據為業務決策提供信息。他們可以使用物聯網數據來了解趨勢，識別機會，并向利益相關者提出建議。

　　物聯網項目經理：物聯網項目經理負責物聯網項目的規劃和執行。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。

　　物聯網分析企業和平臺

　　有許多不同的企業和平臺提供物聯網分析解決方案，可能很難確定哪一個最適合特定的組織。一些頂尖的物聯網分析企業和平臺包括:

　　AWS物聯網分析

　　AWS物聯網分析是一項完全托管的服務，可以簡單地對大量物聯網數據進行復雜的分析，而無需擔心開發自己的物聯網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據的尖端平臺。其利用強大的云計算技術提供出色的數據可伸縮性、快速可視化和用戶可編程分析。

　　Exosite ExoSense IoT

　　ExoSense是一種遠程狀態監測工具，可以提供對工業資產、系統和設備的操作洞察力。其可以在幾分鐘內設置好。任何企業現在都可以收集和可視化傳感器數據，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

　　自助式數據分析由Trend Miner提供，該企業是一家Software AG企業，隸屬于物聯網和分析部門，用于優化化工、石化、石油天然氣、制藥、金屬和采礦以及其他過程制造行業的流程性能。在沒有數據科學家的幫助下，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據。

　　Google云物聯網核心

　　為了以一種簡單安全的方式連接、監控和使用來自廣泛分散的設備的數據，Google開發了一種完全托管的服務。

　　總結

　　從商業角度來看，物聯網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據安全和隱私問題，以及投資于可能過時或不受支持的技術的風險。

　　然而，物聯網分析的回報也可能是巨大的。通過收集和分析物聯網設備和系統的數據，企業可以深入了解其運營情況，提高效率，并做出明智的決策。這可以節省成本、提高生產力和競爭優勢。

　　此外，物聯網分析的好處超出了業務本身，因為通過分析獲得的見解可用于改進產品和服務，并解決各種行業和部門的問題。總的來說，雖然物聯網分析存在相關風險，但潛在的回報和好處使其成為企業改善運營和推動增長的寶貴工具。