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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 物聯(lián)網(wǎng) > 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)文庫(kù)
[導(dǎo)讀] 如何從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中提取價(jià)值是至關(guān)重要的。換句話說(shuō),企業(yè)需了解不同的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源及其對(duì)存儲(chǔ)的影響,以及自動(dòng)化如何從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲得更多的價(jià)值。 Gartner在20

如何從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中提取價(jià)值是至關(guān)重要的。換句話說(shuō),企業(yè)需了解不同的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源及其對(duì)存儲(chǔ)的影響,以及自動(dòng)化如何從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲得更多的價(jià)值。

Gartner在2017年預(yù)測(cè),到2020年,將有200億個(gè)聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。而今,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用達(dá)到并超過了這個(gè)預(yù)期。隨著技術(shù)的進(jìn)步,很多企業(yè)都生產(chǎn)出了體積更小、成本更低、功耗更低的傳感器,這將促進(jìn)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域進(jìn)行投資的公司數(shù)量持續(xù)快速增長(zhǎng)。

挑戰(zhàn)不再在于技術(shù),而在于組織是否可以從收集的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值。部署新的物聯(lián)網(wǎng)解決方案的IT團(tuán)隊(duì)需要實(shí)現(xiàn)ROI,并且在完成這一任務(wù)時(shí)會(huì)遇到障礙。

從數(shù)據(jù)中快速、輕易地獲取洞察力來(lái)提取價(jià)值總是很困難的,通常就像大海撈針一樣。將更多的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類型和流數(shù)據(jù)混合在一起,使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和分析方法幾乎無(wú)法獲得所需的價(jià)值。為了充分利用他們?cè)谖锫?lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資,組織需要在戰(zhàn)略中整合一些重要的內(nèi)容。

展望自動(dòng)化

由于連接設(shè)備的數(shù)量巨大以及它們會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),因此,應(yīng)對(duì)大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的唯一解決方案是自動(dòng)化。自動(dòng)化可幫助組織實(shí)時(shí)攝取、轉(zhuǎn)換和傳遞數(shù)據(jù)和洞察力。它可以確保IT團(tuán)隊(duì)能夠吸收龐大的數(shù)據(jù)量,并能夠以一種組織可以使用和從中提取價(jià)值的方式提供洞察力。

自動(dòng)化為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)團(tuán)隊(duì)消除了手工編碼數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目的重復(fù)性和時(shí)間密集型方面的負(fù)擔(dān),從而帶來(lái)了幾個(gè)關(guān)鍵的優(yōu)勢(shì):首先,從數(shù)據(jù)中獲取的洞察力可以在更短的時(shí)間內(nèi)以更低的成本進(jìn)行交付,大大提高了結(jié)果的質(zhì)量和可靠性。其次,還解放了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)團(tuán)隊(duì),使他們將精力集中在分析和數(shù)據(jù)輸出這一更具戰(zhàn)略性的工作上。然而,僅僅自動(dòng)處理數(shù)據(jù)是不夠的。實(shí)地處理數(shù)據(jù)的唯一方法是,在設(shè)備剛被創(chuàng)建時(shí)就以流的方式從現(xiàn)場(chǎng)發(fā)送數(shù)據(jù),而不是在將來(lái)的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)。

此外,自動(dòng)化在數(shù)據(jù)處理中也扮演著至關(guān)重要的角色。在處理來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)時(shí),流式數(shù)據(jù)自動(dòng)化可使數(shù)據(jù)管理人員即時(shí)處理在現(xiàn)場(chǎng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù),從而縮小了從數(shù)據(jù)到洞察力之間的時(shí)間差。

例如,一家每天都有數(shù)百輛公交車在路上行駛的巴士公司希望盡可能實(shí)時(shí)地了解它的車隊(duì)的運(yùn)作情況,以便最大限度地提高服務(wù)效率。通過利用車載傳感器采集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),公交公司可實(shí)時(shí)分析這些數(shù)據(jù),從而立即診斷和檢測(cè)問題。

傳統(tǒng)上,數(shù)據(jù)是在結(jié)束一天的運(yùn)作時(shí)從傳感器下載的,事實(shí)證明這是可能存在問題的,因?yàn)榘褪靠赡芤呀?jīng)出現(xiàn)問題了,或者可能整天落后于運(yùn)行計(jì)劃,根本就沒有辦法實(shí)時(shí)解決這個(gè)問題。然而,在流數(shù)據(jù)自動(dòng)化的情況下,如果一輛公共汽車有拋錨的危險(xiǎn),傳感器就可以實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問題,然后相關(guān)工作人員采取措施加以預(yù)防。通過實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù),巴士公司可以立即識(shí)別剎車墊是否磨損,然后通知修理工,以便在汽車發(fā)生故障前將其更換。

了解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備創(chuàng)建和利用了許多不同類型的數(shù)據(jù)源和格式---公交車剎車上的傳感器、飛機(jī)上的數(shù)千個(gè)傳感器、一家工廠的視頻監(jiān)控攝像機(jī)和機(jī)器。其中一些是傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但產(chǎn)生的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量也在不斷增加,這些數(shù)據(jù)也需要實(shí)時(shí)處理。在將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為洞察力之前,需要將其進(jìn)行整理成更易于管理的形式??紤]到數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性,嘗試手動(dòng)執(zhí)行這一復(fù)雜任務(wù)是不可能完成的。自動(dòng)化是有效實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一途徑。

在某些情況下,可通過使用整個(gè)數(shù)據(jù)流來(lái)獲得價(jià)值??梢酝暾乇4孢@些數(shù)據(jù)集,以便在以后的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行分析,以確定趨勢(shì)。但是,通常情況下,在提取數(shù)據(jù)過程中過濾掉無(wú)效的數(shù)據(jù)是更明智的做法。要確切地了解如何處理不同的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流,組織需要建立一個(gè)信息流,以創(chuàng)建一個(gè)對(duì)組織最有價(jià)值的關(guān)鍵、對(duì)時(shí)間敏感的信息的全景視圖。

同時(shí),組織需要確定他們應(yīng)該存儲(chǔ)的歷史信息,這些信息可顯示某一事件的長(zhǎng)期趨勢(shì)。諸如數(shù)據(jù)湖體系結(jié)構(gòu)之類的東西可用作存儲(chǔ)庫(kù),以本機(jī)格式存儲(chǔ)大量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然而,自動(dòng)化工具將需要把數(shù)據(jù)從一堆混亂的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的洞察力。

物聯(lián)網(wǎng)對(duì)存儲(chǔ)的影響

當(dāng)涉及到支持物聯(lián)網(wǎng)體系的基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),面對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的大幅增長(zhǎng),人們的反應(yīng)是購(gòu)買更多的存儲(chǔ)空間。然而,在這種增長(zhǎng)呈指數(shù)增長(zhǎng)的情況下,這是一項(xiàng)代價(jià)高昂的短期戰(zhàn)略。相反,企業(yè)需要考慮如何在存儲(chǔ)過程中轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),通過這樣做,可減少存儲(chǔ)過程中的數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)意味著組織可以保存數(shù)據(jù)精華,而不是保存大量數(shù)據(jù),以便將來(lái)進(jìn)行分析。

這不僅節(jié)省了存儲(chǔ)成本,還加快了未來(lái)的報(bào)告流程 ,并提高了洞察力的質(zhì)量和可靠性。這是一個(gè)篩選出哪些數(shù)據(jù)有價(jià)值,哪些數(shù)據(jù)沒有價(jià)值的問題,也就是說(shuō),將原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一段時(shí)間來(lái)測(cè)試探索性工作負(fù)載通常是有價(jià)值的。因此,作為數(shù)據(jù)湖基礎(chǔ)設(shè)施的一部分,云存儲(chǔ)可以是一種具有成本效益的短期選擇。然而,部署自動(dòng)化工具來(lái)組織這些信息、管理模式并允許以最有效的格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和搜索也是至關(guān)重要的。

物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)正在增長(zhǎng)

用于各種應(yīng)用的傳感器的成本已經(jīng)非常低廉,并且,物聯(lián)網(wǎng)正迅速成為主流。到2025年,物聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)價(jià)值有望達(dá)到11.1萬(wàn)億美元。它不再局限于擁有龐大預(yù)算的大企業(yè),很多小公司也在尋找基于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所能提供的信息來(lái)改善其業(yè)務(wù)的方法。

此外,對(duì)于傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序,成熟的自動(dòng)化工具可縮短實(shí)現(xiàn)價(jià)值的時(shí)間并立即產(chǎn)生影響。對(duì)于許多公司而言,管理和從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的下一步將是實(shí)施人工智能、深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)。我們將看到,公司處理數(shù)據(jù)的局限性將不再來(lái)自于應(yīng)用技術(shù)的成本,而是來(lái)自對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)論的創(chuàng)造性應(yīng)用。

對(duì)于大大小小的企業(yè)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)是他們可以用來(lái)超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的最寶貴的資產(chǎn)之一。應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的傳感器成本已經(jīng)降低了很多,可以為組織提供所有可能的數(shù)據(jù)集。但是,如果組織無(wú)法為其業(yè)務(wù)獲得實(shí)際的洞察力和價(jià)值,那對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的投資就是毫無(wú)意義的。綜上所述,自動(dòng)化工具對(duì)于最大化利用物聯(lián)網(wǎng)投資的價(jià)值是至關(guān)重要的。

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