物联网数据分析价值和挑战
IoT 分析机制和工具处理异构数据，以获得有价值的见解
IoT 数据分析是指分析使用 IoT 设备收集的数据。IoT 分析机制和工具处理异构数据，以获得有价值的见解，并允许人们做出数据驱动的决策，从而实现业务转型。IoT 数据分析市场状态对基于相关运营数据的快速可靠决策的需求不断增长，推动了 IoT 数据分析市场的热潮，刺激了越来越复杂的分析解决方案的开发。
IoT 数据分析的架构
IoT 设备每天收集大量数据。数据被传输到 IoT 网关，该网关使用 MQTT、HTTP/HTTPS 或 Zigbee 等不同的通信协议，促进 IoT 设备或传感器之间以及 IoT 数据处理层之间的来回数据传输。
IoT 数据分析层是来自各种 IoT 设备和传感器的数据转化为有价值的见解的地方。IoT 分析由多个组件组成，这些组件作为一个实体工作。
数据存储
IoT 数据存储累积从 IoT 设备收集的信息，以便进一步处理和分析。IoT 数据库存储历史、操作和实时数据，以便于搜索和访问。
数据处理和分析
在此阶段，将对信息进行处理，使其清晰、一致，并准备好进行进一步分析。数据处理和分析技术包括数据清理和挖掘、回归、因子和时间序列数据分析，以及有助于从数据集中识别各种模式和关系的机器学习技术。
数据可视化
在应用程序层，处理和分析的数据以有意义且用户友好的格式（如表格、仪表板、图形和图表）呈现给用户，以便快速有效地做出明智的数据驱动决策。
零售
库存管理
RFID 标签、条形码扫描仪和其他传感器使公司能够收集库存水平的实时数据流，从而帮助商店经理就何时重新订购商品以及重新订购商品的数量做出明智的决定。IoT 分析还可以帮助根据需求预测哪些产品很可能很快就会出现短缺。
店铺布局优化
物联网数据分析工具有助于提高不受欢迎的产品或保质期短的商品的销售。物联网传感器可以跟踪整个车间的客户行为和互动，并建议最佳布局选项以提高销售率。
个性化营销
随着 IoT 传感器收集有关人们如何与特定商品或服务互动的数 TB 信息，营销经理可以使他们的广告活动更具针对性和个性化，为消费者提供上下文相关的内容并产生更多收入。
医疗
患者监测
医疗保健 IoT 设备有助于远程患者监测，收集有关其体温、血压、血糖水平或血氧饱和度的信息。IoT 应用程序可以收集患者数据，采用数据分析技术对其进行分析，并在危重病例中推荐治疗方法或提醒医生。使用机器学习功能，IoT 分析可以检测从轻微睡眠功能障碍到可能的癌症的疾病迹象。
医疗保健设施管理
IoT 数据分析工具可以提供整个医疗保健设施的清晰概览。来自医院所有部门的数据，如床位容量、患者状况、预定预约、员工占用率，甚至能源消耗，都被收集到一个统一的数据库中。在那里，它可以被存储和处理，以帮助医院就病房和医生的可用性、最佳治疗和能源使用优化做出明智的决策。
医学研究
物联网分析生成的见解可以证明对医学研究很有用，尤其是在开发新的治疗方案和疫苗领域。例如，Scripps Research 的健康研究 DETECT 使用从 Fitbit 或 Apple Watch 等可穿戴设备获得的数据来收集有关 COVID-19 的信息。
制造业
设备预测性维护
工厂可以利用工业物联网 （IIoT） 和大数据分析功能来监控制造设备的性能和状况。物联网传感器从设备组件中捕获数据并将其传输到云数据库，以便使用计算机视觉和 ML 算法进行进一步分析。然后，预测性维护模型可以准确预测设备故障并安排维护工作。
能源管理
与制造设备状态监测类似，企业可以跟踪其设施和员工如何消耗能源，并应用 IoT 分析来检测低效的使用模式并进行纠正，从而节省大量成本。
生产线优化
通过在生产现场周围嵌入 IoT 传感器，工厂可以收集有关生产线性能的实时信息。依靠 IoT 分析，您可以在节点级别提高任何机器的整体设备效率，减少设备停机时间，远程管理制造运营，确保生产车间员工的健康和安全，并建立对最终产品质量的控制。
后勤
车辆预测性维护
车辆传感器收集有关车辆状况的多个方面的数据，从油耗到油位和发动机温度。然后，IoT 分析会处理信息并预测车辆何时需要维护和组件升级，从而帮助防止道路上发生故障。
配送链优化
IoT 解决方案可以显著提高货物交付的准确性，并有助于确保产品转移安全。IoT 分析机制可以通过考虑车辆位置和天气以及使用多个 IoT 传感器和 GPS 系统收集的交通状况来自动寻找最佳路线。此外，易腐货物或药品的制造商可以通过监控和管理冷却系统来确保交付过程中的特定温度水平。
智慧城市
能源管理
具有数据分析功能的 IoT 系统在智能电网中发挥着关键作用，负责城市中高效和可持续的能源管理。IoT 分析平台处理来自智能电表的实时数据，并帮助城市管理获得有关如何响应公民、企业和机构的电力需求的可行见解。
流量管理
放置在路标、智能交通信号灯和摄像机上的物联网传感器有助于更有效地管理交通。由 IoT 分析提供支持的智能交通解决方案可以检测交通模式或高车辆密度，并相应地调整交通信号灯时间。
农业
智能灌溉系统
现场传感器将实时收集有关土壤水分和水使用情况的指标，并将其传输到云分析引擎，该引擎将打开或关闭水。农民还可以获得对植物水分胁迫的数据驱动型见解，并有效解决漏水问题。
智能畜牧管理
借助物联网传感器，农民可以收集有关牲畜健康状况的实时数据，例如心率或体温，监控动物的繁殖周期，并在任何地方跟踪牛的位置。物联网分析中心将分析收集到的信息，并告知农民可能的牲畜健康问题或疾病。
房地产
预防性建筑物维护
商业房地产专家可以从支持 IoT 的预防性维护系统和集成预测分析中受益。物联网系统将收集传感器数据、对其进行分析，并提醒业主厨房和浴室可能存在泄漏或 HVAC、电梯和其他设备故障。
优化建筑能耗
IoT 解决方案可以借助嵌入式 IoT 传感器分析总能耗水平。然后，IoT 分析可以检测高功耗的系统并帮助降低功耗。例如，如果传感器检测到房间里没有人，窗户打开，并且 HVAC 系统打开，它可以自动关闭空调系统或提醒业主，使电力消耗更具可持续性。
改进的建筑运营
实施正确的传感器可以大大改善建筑管理。智能清洁系统可以使用物联网数据分析来规划最佳清洁计划，摄像机和与安全相关的传感器可以在紧急情况下向建筑物安全人员发送警报，专用设备传感器可以检测甚至防止故障。
IoT 数据分析实施指南
将 IoT 分析解决方案成功集成到您的业务工作流程中需要明确的目标和分步实施计划。以下是 IoT 分析实施路线图的主要步骤。
物联网分析挑战和潜在解决方案
物联网数据分析是一种高度复杂的业务解决方案，因此公司在实施它时可能会遇到一些挑战。让我们回顾一下最常见的障碍以及可以采取哪些措施来克服它们。
IoT 数据分析的优势
实时数据分析
IoT 数据分析在任何给定时刻收集和处理数据的能力可以为更敏捷的业务奠定基础。
提高数据准确性
先进的分析机制以及机器学习和人工智能提高了数据分析结果的准确性和可靠性，消除了人为错误的可能性。
提高运营效率
通过实时分析日常运营，组织可以快速识别现有或潜在问题，并迅速采取行动解决问题或防止问题发生。
降低运营成本
物联网数据分析解决方案有助于更好地利用资源，优化生产线和能源消耗，并改善库存管理，从而降低组织费用。
更好的风险管理
物联网数据分析可以识别涉及潜在危险或安全漏洞的模式，并提出预防措施。这大大提高了制造和医疗保健等行业的安全性。
更好的可持续发展政策
组织可以在其可持续发展计划中使用 IoT 数据分析见解。企业可以优化生产车间、商店、智能家居或办公室的能源消耗，从而提高可持续性。
通过 IoT 分析利用数据
IoT 数据分析极大地改变了各行各业的业务运营。尽管存在某些挑战且实施成本相当高，但投资 IoT 分析肯定会被证明在经济上是可行的。基于可靠的数据驱动型洞察的运营自动化和优化支持更具战略性的思考和发现新的商机。