通过物联网分析,释放连接设备的全部潜力

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物联网分析涉及使用专门的工具和技术来分析连接设备产生的大量数据,以提取有意义的见解并为决策提供信息。其可以帮助组织更好地了解运营,识别模式和趋势,并优化系统和流程。

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什么是物联网分析?

物联网分析是指收集、存储和分析物联网设备产生的数据的过程。物联网设备连接到互联网,能够收集和传输有关其环境、使用情况和其他特征的数据。这些数据可以用来提高设备的性能和效率,以及深入了解设备用户的行为和特征。

物联网分析通常涉及使用专门的软件和工具来处理和分析物联网设备生成的数据。这可能包括数据可视化工具、机器学习算法和其他高级分析技术。物联网分析的目标是从物联网设备产生的数据中提取有价值的见解和知识,并使用这些信息做出明智的决策,优化设备及其相关系统的性能。

物联网分析架构

有效地实施物联网架构将确保组织在需要时能够从物联网分析中获得有用的见解。考虑以下每个物联网架构组件。

数据生成:连续数据由传感器、物联网设备和智能设备产生。

物联网消息代理和MQTT协议:物联网设备使用MQTT协议和物联网消息代理进行通信,因为互联网连接经常是间歇性的。为了与订阅消息代理内特定主题的其他服务通信以访问设备数据,消息代理采用了发布和订阅技术

流服务:为了向云数据仓库中的暂存表提供可靠的摄取和传递,使用流服务摄取和缓冲实时设备数据。

云对象存储:云对象存储用于在应用程序调用数据之前暂存批量数据。例如,每分钟的数据可能保存在云对象存储中,而长期聚合数据可能保存在云数据仓库中。

流数据支持:确保组织的云数据仓库本身支持JSON和其他半结构化数据类型,以实现简单的设备数据摄取。

IoT规则引擎:应用程序所需的业务逻辑由IoT规则引擎托管,该引擎运行在来自消息代理和云数据仓库的数据上。规则引擎通过消息与控件通信。

物联网分析有哪些类型?

物联网分析有几种类型,包括:

描述性分析

描述性分析涉及总结和可视化数据,以了解过去发生的事情。这种类型的分析对于理解趋势和识别数据中的模式非常有用。

预测性分析

预测性分析涉及使用数据和机器学习算法对未来事件做出预测。这种类型的分析对于预测需求、识别潜在问题和做出明智的决策非常有用。

规范性分析

规范性分析涉及使用数据和机器学习算法,不仅可以预测未来会发生什么,还可以建议采取什么行动来应对。这种类型的分析对于自动化决策和优化流程非常有用。

实时分析

实时分析涉及分析物联网设备生成的数据,以便立即做出决策或立即采取行动。这种类型的分析对于实时检测和响应问题非常有用。

历史分析

历史分析涉及分析较长时间内的数据,通常为数月或数年。这种类型的分析对于理解长期趋势和识别在实时数据中可能不会立即显现的模式非常有用。

物联网分析是如何工作的?

物联网分析通常涉及几个关键步骤。下面逐步回顾一下。

数据收集

物联网分析的第一步是从物联网设备收集数据。这可能涉及在设备上安装传感器或其他数据收集设备,或将设备连接到允许其传输数据的网络。

数据存储

一旦收集了数据,就需要将其存储在中央存储库或数据库中。这可以使用基于云的存储解决方案或使用本地服务器或存储设备来完成。

数据处理

一旦收集和存储了数据,就需要对其进行处理和分析。这可能涉及到使用专门的软件和工具来过滤、清理和转换数据,以及提取见解和生成报告。

数据可视化

为了使物联网分析生成的见解和分析更容易理解,使用图表、图形和地图等数据可视化技术通常很有帮助。这些可以帮助突出数据中的趋势、模式和关系,而这些趋势、模式和关系可能无法从原始数据中立即显现出来。

数据驱动决策

物联网分析的最后一步是使用数据生成的见解和分析来为决策提供信息。这可能涉及调整物联网设备的性能或行为,或更改相关系统和流程,以优化其性能和效率。

总的来说,物联网分析的目标是从物联网设备产生的数据中提取有价值的见解和知识,并使用这些信息来提高设备及其相关系统的性能和效率。通过分析物联网设备的数据,组织可以更深入地了解设备的使用情况、识别优化机会,并做出明智的决策,从而推动业务价值。

物联网分析的用例

物联网分析有许多不同的业务用例,这取决于组织的特定行业和需求。一些常见的例子包括:

供应链优化:物联网设备可用于跟踪整个供应链中货物的移动和状态,使组织能够优化物流并提高效率。

预测性维护:通过分析设备和机器上物联网传感器的数据,组织可以在潜在问题发生之前识别出潜在问题,从而实现主动维护,降低设备故障的风险。

客户体验:物联网分析可用于跟踪客户与产品和服务的交互,使组织能够识别改善客户体验和提高客户满意度的机会。

资产跟踪:物联网设备可用于跟踪车辆或设备等资产的位置和状态,使组织能够优化这些资产的使用,并降低丢失或被盗的风险。

环境监测:物联网传感器可用于监测环境条件,如温度、湿度和空气质量,使组织能够优化能源使用并提高可持续性。

物联网分析工作和机会

与物联网分析相关的工作角色有很多,包括:

数据科学家:数据科学家负责设计和实现算法和模型,以分析和解释物联网数据。他们可能会使用机器学习和统计分析等技术来提取见解并识别数据中的模式。

物联网数据工程师:物联网数据工程师负责设计和构建收集、存储和处理物联网数据所需的基础设施和管道。这可能涉及使用数据库、云平台和数据处理工具,以确保数据可以及时可靠地进行分析。

物联网解决方案架构师:物联网解决方案架构师负责设计和实现端到端物联网解决方案。他们可能与数据科学家和数据工程师密切合作,以确保收集、处理和分析必要的数据以满足业务需求。

商业智能分析师:商业智能分析师负责使用数据为业务决策提供信息。他们可以使用物联网数据来了解趋势,识别机会,并向利益相关者提出建议。

物联网项目经理:物联网项目经理负责物联网项目的规划和执行。他们可以与跨职能团队密切合作,以确保项目在预算内按时交付。

最好的物联网分析企业和平台

有许多不同的企业和平台提供物联网分析解决方案,可能很难确定哪一个最适合特定的组织。一些顶尖的物联网分析企业和平台包括:

AWS物联网分析

AWS物联网分析是一项完全托管的服务,可以简单地对大量物联网数据进行复杂的分析,而无需担心开发自己的物联网分析平台所涉及的费用和复杂性。

Sensor Cloud

MicroStrain的Sensor Cloud平台是一个用于存储、可视化和远程管理传感器数据的尖端平台。其利用强大的云计算技术提供出色的数据可伸缩性、快速可视化和用户可编程分析。

Exosite ExoSense IoT

ExoSense是一种远程状态监测工具,可以提供对工业资产、系统和设备的操作洞察力。其可以在几分钟内设置好。任何企业现在都可以收集和可视化传感器数据,为消费者提供新的功能和服务,估计维护需求,并警告用户危险的操作情况。

Trend Miner

自助式数据分析由Trend Miner提供,该企业是一家Software AG企业,隶属于物联网和分析部门,用于优化化工、石化、石油天然气、制药、金属和采矿以及其他过程制造行业的流程性能。在没有数据科学家的帮助下,消费者可以使用Trend Miner软件基础的高性能分析引擎直接查询时间序列数据。

Google云物联网核心

为了以一种简单安全的方式连接、监控和使用来自广泛分散的设备的数据,Google开发了一种完全托管的服务。

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总结

从商业角度来看,物联网分析可以提供重大的风险、回报和收益。一些潜在的风险包括数据安全和隐私问题,以及投资于可能过时或不受支持的技术的风险。

然而,物联网分析的回报也可能是巨大的。通过收集和分析物联网设备和系统的数据,企业可以深入了解其运营情况,提高效率,并做出明智的决策。这可以节省成本、提高生产力和竞争优势。

此外,物联网分析的好处超出了业务本身,因为通过分析获得的见解可用于改进产品和服务,并解决各种行业和部门的问题。总的来说,虽然物联网分析存在相关风险,但潜在的回报和好处使其成为企业改善运营和推动增长的宝贵工具。

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