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物联网分析:从物联网数据中获取价值

发布时间:2020-06-17 09:41 所属栏目:17 来源:站长网
导读:物联网正日益成为许多公司数据驱动转型战略的关键组成部分。 事实上,已经采用物联网的企业已经看到了一些好处,例如改进的操作流程、更好的库存管理和增强的设备维护等等。 但是,一个成功的物联网战略不仅仅是将一堆设备和传感器连接到互联网,并从这些

物联网正日益成为许多公司数据驱动转型战略的关键组成部分。

事实上,已经采用物联网的企业已经看到了一些好处,例如改进的操作流程、更好的库存管理和增强的设备维护等等。

但是,一个成功的物联网战略不仅仅是将一堆设备和传感器连接到互联网,并从这些“东西”中收集数据,它必须建立有效分析物联网产生的大量数据的能力,以便理解它并获得真正的商业洞察力。

因此,对于希望充分利用所有连接性的任何公司来说,物联网分析策略都应该是重中之重。

物联网分析:从物联网数据中获取价值

高德纳(Gartner)高级董事、研究和咨询主管卡尔顿·萨普(CarltonSapp)表示,企业在利用所收集的物联网数据方面可以享有许多优势。

这些包括对设备和系统的背景认识;改进设备和资源的决策、优化和监督控制;降低与数据管理相关的成本;设备的主动、预测和规定性管理;以及环境合规性。

Sapp说,这些机会普遍存在于诸如车队优化和管理、资产管理、财务风险管理和智慧城市等用例中。

但是它们需要一种可靠,简化的方法来连接物联网数据端。这里是一些处理IoT数据并充分利用这些资源的技巧。

构建物联网分析组织和基础架构

IDC物联网研究总监StacyCrook说,一旦一个组织对其物联网分析业务目标有了概念,它就需要确定将参与其中的关键利益相关者,并确定这些利益相关者是否需要额外的技能才能使项目成功。

Crook说:“众所周知,业界缺乏数据科学技能,但这对于物联网分析项目至关重要。”。“因此,如果内部数据科学技能薄弱,项目可能需要雇佣新员工,或将项目的某些部分外包给第三方。”。

Crook说,企业还应考虑任命一名首席数据官(CDO)来支持物联网数据分析工作,并领导数据治理战略。

由于物联网本质上是一个大数据问题,IDC建议各组织考虑如何将其现有基础设施也服务于物联网使用案例。“尽管较旧的大数据架构可能侧重于面向批处理的工作负载,但越来越多的工具可用于在同一主干上运行实时工作负载,”Crook说。

Crook说,针对各种物联网工作负载使用相同的基础架构可以带来好处,防止数据孤岛,并能够跨这些工作负载更轻松地运行跨功能数据分析。她说:“它还可以提供数据治理和安全优势。”

物联网分析:从物联网数据中获取价值

部署支持物联网数据增长的架构

公司需要从正确的物联网数据架构开始,并了解如何在不同位置管理物联网数据。

“来自物联网端点的数据提供了新的和独特的挑战,例如不可靠的网络访问和组合设备,这些设备可能分布在远距离,并在多个协议上以多种格式生成数据,”Sapp说。

Sapp说,如今,大多数物联网数据都是遥测数据,但终端越来越多地发出图像和音频数据,这些数据应该由持久性数据存储处理。“从一个合适的物联网数据架构开始,它将支持物联网容量的预期增长,”他说。

由于缺乏灵活/弹性的数据架构,组织往往无法有效地管理物联网数据。“数据将继续增长,因此设计一种架构,利用分析和数据挖掘技术,识别可用于改进流程、改进决策或降低成本的关键信息,Sapp说。

例如,电信公司通过利用网络边缘的物联网分析,成功地降低了通过网络移动数据的成本,从而减少了“噪音数据”

“这些组织专注于可扩展的以边缘为中心的数据架构,旨在快速发现物联网数据中的知识,”Sapp说。

跨数据管道提供分析

Sapp说,物联网数据架构还应支持跨数据管道(通过流媒体)和本地数据存储的分析,以利用更快的决策和降低的成本。

组织可以通过在创建和部署物联网分析时关注以数据为中心的设计模式来做到这一点,包括使用事件驱动架构。

“首先在边缘、流媒体管道、平台和企业中分发分析,”Sapp说。组织应该利用流式IoT数据管道作为部署分析的来源,以改善延迟,降低成本和安全漏洞,他说。

例如,美国国防部(U.S.DepartmentofDefense)经常通过流式数据管道执行分析,以减少网络上的数据吞吐量,Sapp说。它还利用物联网边缘分析避免通过网络发送任何数据,使用更接近数据源的操作分析。

Sapp说,很可能会部署多个分析环境来支持不同的分析。

“环境可能从操作系统到嵌入式分析软件,”他说,“准备好在从网络边缘扩展到企业的整个环境中部署物联网分析。例如,公用事业组织利用分布在各种基础设施上的物联网分析来支持车队管理。”

物联网分析:从物联网数据中获取价值

利用人工智能

Sapp说,组织应该通过利用人工智能来增强对物联网数据的处理能力。

Sapp说:“边缘智能是一个新兴领域,它使用人工智能作为部署在网络边缘的分析方法,从物联网数据开发智能应用。”

这些智能应用范围从视频监控到智能监控和数据采集(SCADA)系统。例如,环境组织使用物联网数据构建智能控制系统,以保持环境合规性。

Sapp说,将人工智能添加到物联网架构中正成为一种操作上的当务之急。物联网系统,包括终端设备,必须变得更加智能和自主,以应对不断增长的数据量。为了使这些系统更智能,组织需要部署人工智能和机器学习。

物联网分析:从物联网数据中获取价值

成为云原生

鉴于物联网应用程序产生的大量数据,对于许多组织来说,云将是获得数据管理(包括分析)的唯一答案。

生产农用化学品和种子的先正达集团首席信息官兼首席数字官格雷格·迈耶斯(GregMeyers)表示:“建立真正实时管理这一数量所需的规模和速度是不值得的。”

Meyers说:"尝试在您自己的数据中心或自己的基础架构上自行管理它,这非常自欺欺人。

物联网使先正达有能力管理其客户的农场和田地,这些农场和田地通常被任意地聚合成小的微型细分市场。Meyers说:“人类擅长管理平均值,但计算机更擅长管理变异性。”“物联网让我们了解了为什么在一个区域发生的事情与可能在100米外发生的事情有所不同的原因。”

(编辑:ASP站长网)

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