物聯網分析:收集、分析和響應
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物聯網技術早已成為許多行業不可或缺的一部分。重點是數據分析,它基于對大量數據的處理和分析。數據的智能可視化有助于公司做出更好的決策,增加用戶體驗并制定更好的業務策略。
根據Gartner的數據,僅在2019年,就有142億個連網設備投入使用,到2025年,這一數字預計將上升至250億。這表明,物聯網應用的廣泛采用不僅證明了其有用性,而且已經成為信息技術發展的一個大趨勢。今天,我們將向您介紹物聯網分析。
我們在上一篇文章中已經討論過,物聯網主要是指相互關聯的對象、設備和傳感器的網絡。在這個網絡中,設備能夠相互交互,并通過網絡交換大量數據。從本質上講,它使每個人和所有事物都相互連接——從智能家居中的消費者到利用這一技術的大型企業。
MarketsandMarkets報告稱,到2022年,整個物聯網市場規模預計將從2017年的1705.7億美元增長到5561.40億美元,復合年增長率為26.9%。
物聯網應用分析
隨著廉價傳感器和低成本連接的出現,物聯網應用開始輕松生成大量有用數據。但是,有時數據量是如此之大和復雜,以至于難以理解。因此,對于物聯網應用而言,基于人工智能(AI)系統并使用機器學習(ML)技術的數據分析必不可少。AWS/Azure物聯網等云服務為有效的物聯網分析處理帶來了巨大的可能性。數據分析是一種功能強大的工具,可幫助公司做出明智決策、防止損失和預測結果。
物聯網分析類型
1、實時分析
實時分析是指人工智能驅動的系統實時對從各種傳感器收集的數據進行自動數據分析。它使公司可以跟蹤各種公司流程,并立即對潛在故障做出響應。
2、描述性分析
描述性分析專注于當前狀況,并基于對物聯網設備、運營流程和資產狀況的監測。分析可確保一切按計劃進行,并在出現異常情況時向用戶發送通知。大多數情況下,描述性分析可以為物聯網儀表板提供信息,這些儀表板上充滿了圖形、圖表、地圖和表格。它有助于輕松地可視化和顯示從物聯網設備接收的所有數據。
3、診斷分析
診斷分析可識別低效區域和核心問題,并就如何解決或避免這些問題提出建議。源源不斷的實時數據流和物聯網儀表板使公司高管能夠對發生的變化或問題做出快速反應,并做出明智決策。
4、預測性分析
使用物聯網應用分析可使公司做出更準確的預測并提高績效。基于預測分析的系統可以分析來自組織內部和外部各種來源的大量數據。
5、歷史分析
歷史分析側重于分析過去存儲的數據,以識別特定的趨勢、相關性和模式,進而為公司績效提供有價值的見解。它在實時參數中的應用有助于檢測趨勢,并預測在特定時間可能發生的狀況和事件。
物聯網分析應用
物聯網數據分析可用于多種目的,從預測客戶需求到安全監控等。我們下面列出了物聯網分析在一些行業中最相關和最有用的應用。
▲市場營銷分析
借助分析能力,物聯網技術可以顯著提高營銷和銷售領域的許多方面。首先,數據分析能夠預測客戶需求,并根據產品使用情況和評論預測趨勢;其次,產品使用情況分析可以幫助公司提供對客戶有吸引力的新增值服務;最后,如果分析系統基于從各種來源獲取的數據識別出客戶即將離開,則它可以設置更靈活的價格、折扣或更具吸引力的訂閱模式。嵌入物聯網應用分析,營銷可以提供更個性化的服務,使用戶獲得更好的體驗。
▲制造業的實時維護
借助物聯網數據分析,制造公司可以利用自動實時維護來提高生產效率。數據分析系統處理來自嵌入式設備的數據,識別某些模式并在發現異常時發送通知。
▲監控視頻分析
與傳統的監控攝像頭相比,基于視頻分析的監控能夠更有效地預防犯罪和事故,因此越來越受到關注。監控系統嵌入了智能傳感器,可以收集多幅圖像、視頻和錄像,這些信息可以通過物聯網應用分析進行實時處理和分析。
▲智能醫療
近年來,隨著物聯網技術和互聯醫療設備的快速發展,物聯網支持的數據分析已經成功滲透到醫療保健領域。由于物聯網醫療設備為分析技術提供了必要的數據,因此,基于人工智能的系統可以在應用儀表板上可視化所有收集和處理過的數據,或者以用戶可以理解的方式顯示數據。此外,如果系統在對患者進行健康監測時識別出異常,例如高血壓,它會自動提供提醒并啟動醫療專家的響應。
▲智能運輸
通過連接物聯網設備并智能分析數據,運輸行業可以大大提高安全性,更有效地管理擁堵并增強客戶體驗。在跟蹤車輛時,物聯網應用用戶可以對車隊運營進行數字化建模,提高駕駛員安全性,提高燃油效率并避免交通擁堵。
總結
物聯網技術是許多企業和行業的強大工具。通過連接事物、流程和用戶,它簡化了很多操作流程,從而提高了整體生產力。每個物聯網應用不可或缺的組成部分是基于處理和分析大量數據的數據分析功能。這些數據實際上是從成千上萬個相連的設備上收集的。無論是醫療保健還是制造業,物聯網應用分析都可以提高業務效率和運營生產力。此外,數據的智能可視化有助于公司做出更明智的決策,增強用戶體驗并制定更好的業務策略。(編譯iothome)