在讨论物联网(IoT)分析时，人们往往会想到人工智能(AI)和机器学习(ML)。然而，物联网数据分析最基本的形式是检测异常和趋势。
从直接意义上讲，物联网中的实时分析会查看数据，以查看统计数据是否超过既定阈值。这些阈值提供了更好的可见性，使企业能够快速响应变化。
时间序列方法需要大量数据并检查多个变量以确定是否存在任何模式。通过探索这些趋势，企业可以：
- 开辟新的收入来源
- 解决运营问题
- 认识到需要改进的地方
物联网数据分析可以分为两种类型：
- 有关设备的数据
- 设备生成的数据
前者通常指健康、安全、位置和维护。例如，如果现场有电池供电的传感器，那么了解设备的电量状态就至关重要。如果它是基于无线或蜂窝的设备，则信号强度将是相关的。
设备生成数据的一个例子是跟踪冷藏蔬菜车内部环境的温度传感器。我们可以监控这些数据以防止产品变质，从而避免潜在收入损失。
物联网分析如何运作?
物联网分析有六个要素：
- 捕获：物联网设备将收集数据并在云环境中进行处理。
- 合理化：这个过程在细胞环境中很有帮助。例如，如果设备每十秒发送相同的温度读数，就会浪费蜂窝数据，因为它应该只在出现异常时发送。
- 转换：将一个业务应用的数据转换为另一个业务应用可用的形式。
- 事件流处理：帮助用户检测超出阈值或匹配统计模式，并快速做出反应的技术。
- 标准化：作为数据编排的一部分，这可以帮助客户理解进入其物联网分析平台的数据。使他们能够更多地了解自己的产品并推动创新。
- 可视化：使分析结果易于理解可以利用仪表板等可视化技术来简化演示。
物联网分析用例
从紧凑型拖拉机和装载机上的远程信息处理设备产生的数据被发送到数据协调器，数据协调器将数据转移到资源规划系统。然后，客户可以在产品生命周期管理应用程序中，使用这些数据来跟踪设备发动机的性能和维护水平。
客户还可以将数据发送到经销商网络应用，数据阈值可以用于防盗目的，例如，为什么车辆在午夜启动、为什么远离地理位置等。
