在討論物聯(lián)網(wǎng)(IoT)分析時，人們往往會想到人工智能(AI)和機器學習(ML)。然而，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析最基本的形式是檢測異常和趨勢。

從直接意義上講，物聯(lián)網(wǎng)中的實時分析會查看數(shù)據(jù)，以查看統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否超過既定閾值。這些閾值提供了更好的可見性，使企業(yè)能夠快速響應變化。

時間序列方法需要大量數(shù)據(jù)并檢查多個變量以確定是否存在任何模式。通過探索這些趨勢，企業(yè)可以：

開辟新的收入來源

解決運營問題

認識到需要改進的地方

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析可以分為兩種類型：

有關設備的數(shù)據(jù)

設備生成的數(shù)據(jù)

前者通常指健康、安全、位置和維護。例如，如果現(xiàn)場有電池供電的傳感器，那么了解設備的電量狀態(tài)就至關重要。如果它是基于無線或蜂窩的設備，則信號強度將是相關的。

設備生成數(shù)據(jù)的一個例子是跟蹤冷藏蔬菜車內部環(huán)境的溫度傳感器。我們可以監(jiān)控這些數(shù)據(jù)以防止產品變質，從而避免潛在收入損失。

物聯(lián)網(wǎng)分析如何運作?

物聯(lián)網(wǎng)分析有六個要素：

捕獲：物聯(lián)網(wǎng)設備將收集數(shù)據(jù)并在云環(huán)境中進行處理。

合理化：這個過程在細胞環(huán)境中很有幫助。例如，如果設備每十秒發(fā)送相同的溫度讀數(shù)，就會浪費蜂窩數(shù)據(jù)，因為它應該只在出現(xiàn)異常時發(fā)送。

轉換：將一個業(yè)務應用的數(shù)據(jù)轉換為另一個業(yè)務應用可用的形式。

事件流處理：幫助用戶檢測超出閾值或匹配統(tǒng)計模式，并快速做出反應的技術。

標準化：作為數(shù)據(jù)編排的一部分，這可以幫助客戶理解進入其物聯(lián)網(wǎng)分析平臺的數(shù)據(jù)。使他們能夠更多地了解自己的產品并推動創(chuàng)新。

可視化：使分析結果易于理解可以利用儀表板等可視化技術來簡化演示。

物聯(lián)網(wǎng)分析用例

從緊湊型拖拉機和裝載機上的遠程信息處理設備產生的數(shù)據(jù)被發(fā)送到數(shù)據(jù)協(xié)調器，數(shù)據(jù)協(xié)調器將數(shù)據(jù)轉移到資源規(guī)劃系統(tǒng)。然后，客戶可以在產品生命周期管理應用程序中，使用這些數(shù)據(jù)來跟蹤設備發(fā)動機的性能和維護水平。

客戶還可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到經銷商網(wǎng)絡應用，數(shù)據(jù)閾值可以用于防盜目的，例如，為什么車輛在午夜啟動、為什么遠離地理位置等。