物联网数据分析：类型、用例和实施

两年后，到 2026 年，物联网市场规模将达到 6505 亿美元。 然而，很少有人了解该技术的机制——它如何收集、处理和共享数据。

这是为您提供的快速解释。

大多数物联网系统通过流平台摄取数据，然后清除噪音并进行分析。 通常，物联网应用程序使用实时分析，可以对大量快速移动的数据执行聚合。 结果要么为最终用户可视化，要么通过 API 导出到其他应用程序，以便通过物联网数据分析采取进一步行动。

现在，虽然物联网系统及其用例可能因应用和设计的不同而有很大差异，但该技术测量的数据集可分为三个主要类别：

• 状态数据：它是一组基本的原始数据，用于传达设备或系统状态。
• 自动化数据：这种数据类型是由自动化设备和解决方案（例如自动照明和智能恒温器）构建的。
• 位置数据：该数据传达设备或解决方案的地理位置。 最常见的用例是仓储、物流和制造。

虽然物联网分析解决方案看似简单，但其作用却远非易事。

物联网数据分析中的一些障碍

物联网系统在数字世界和物理世界中运行，为实施和分析带来了独特的挑战。 最重要的是数据隐私和安全，尤其是当欧盟 GDPR 和加州消费者隐私法案等隐私监管机构对违规行为征收高额处罚时。 由于担心出现负面结果，一些物联网公司不愿意迁移到云端，而只保留完全本地或混合的环境。

另一个挑战是数据可能多种多样，这反过来又可能难以处理或分析。 更糟糕的是，不同的物联网设备在不同的固件上工作并传输多种数据格式，这使得物联网数据管理和分析平台对数据进行分类和处理变得复杂。

最后，物联网应用程序开发和分析需要独特的技能，从网络安全、数据安全到物理硬件维护方面的专业知识。

为了解决企业在大规模物联网分析应用中面临的一些明显挑战，一些物联网分析平台已经出现。

物联网分析解决方案有什么作用？

物联网数据管理和分析软件负责处理、存储和分析来自多个互联网连接设备的数据集，以便获得见解、发现模式并做出有数据支持的决策。

现代物联网分析服务倾向于利用深度学习、机器学习和人工智能等下一代数据分析技术来研究来自多个来源的数据。

典型物联网分析应用程序的功能列表可以包括：

• 数据采集
• 数据存储
• 数据处理
• 数据可视化
• 生成可行的见解

物联网数据分析平台的类型

物联网企业家在为其运营寻找最佳解决方案时遇到的首要问题之一是在系统中引入哪种物联网分析解决方案。 以下是对这些类型的概述，这些类型也有助于巩固物联网分析用例。

描述性分析

描述性物联网分析利用历史数据分析来总结过去的事件，使组织能够了解以前发生的事件并辨别可能为未来决策提供信息的趋势和模式。 此类分析在处理和分析物联网设备的数据后，会生成有关发生的情况、发生时间以及发生频率的详细报告。

这些见解有助于识别任何违规行为，并为有关物体或人的行为的问题提供有价值的答案，指导战略规划和运营改进。

诊断分析

诊断物联网分析比描述性分析更深入地研究，通过详细检查数据来解决某些事件发生的原因，识别问题的根本原因。 它利用数据挖掘和统计分析等方法来揭示数据中隐藏的模式和关系。

这种形式的分析提供了可行的见解，有助于了解特定问题的根源和影响，从而制定更明智的决策和解决问题的策略。

预测分析

预测分析利用历史数据以及各种统计和机器学习算法来建模和预测未来事件，有助于库存和需求预测等业务决策。 该技术在预测性维护中至关重要，它利用分析和警报来检测设备磨损的早期迹象，特别是在医疗保健、汽车和航空航天等领域。

这种方法通过不断地将传感器数据与既定的操作算法进行比较，减少了物理检查的需要，最大限度地减少了停机时间，并加速了对异常的响应，从而提高了整体操作效率和预防性护理。

规范性分析

规范性 IoT 分析代表了 IoT 数据分析的巅峰，它不仅可以预测未来事件，还可以提供有关实现业务目标的最佳步骤的可行指导。 这种复杂的分析形式集成了描述性分析、诊断性分析和预测性分析的见解，以推荐优化运营的行动。 它使用优化算法来确定最佳行动方案。

此外，通过将公司自己的数据（例如技术规范、手册和过去的问答）与物联网数据分析相结合，系统不仅可以实时识别问题，还可以利用历史数据提出经过验证的解决方案，从而促进快速、准确的响应并加强预测性维护工作。 这种整体方法显着提高了技术支持和运营决策的效率。

实时分析

实时物联网数据分析可以立即处理、分析和解释来自物联网设备的数据，从而提供可操作的见解并促进明智的决策。 通过利用先进的分析工具，包括机器学习算法和统计模型，该方法可以识别数据中的模式、趋势和异常，从而优化各个领域的操作。

例如，在制造领域，实时分析监控和完善生产流程，而在医疗保健领域，他们评估患者健康状况并尽早标记潜在问题。 此功能可帮助组织提高效率、降低成本并提高整体效率。

边缘分析

边缘分析在网络边缘的源头处理数据，无需将数据发送到中央服务器，从而显着减少延迟并缩短响应时间。 这项技术对于工业物联网和汽车系统等具有大数据需求的物联网应用尤其重要，它可以提高数据处理速度并减少云服务器的负载。

随着 5G 和更高数据传输速率的出现，边缘分析使物联网设备能够在本地执行基本的数据处理和决策，尽管某些场景仍然结合边缘和云计算来更有效地管理数据。

认知分析

认知物联网数据分析利用认知计算和人工智能来分析来自物联网设备的大量数据，通过揭示模式和见解来促进更智能的决策和自动化。 这种方法采用机器学习、自然语言处理和其他复杂的分析来查明趋势、异常和预测见解，从而优化运营、增强客户体验并推动创新。

此外，它还通过实现实时威胁检测并减少停机时间和手动干预来提高物联网设备的维护和安全性，从而为更加主动和预测性的管理铺平道路。

物联网分析的技术和业务优势

不断增长的物联网设备网络要求物联网分析平台的连接性、自动化和智能达到新的水平，并确保企业主在加强业务决策时能够充分利用数据集。 这一承诺将物联网分析带入了技术地图。

进一步深入研究这些保证，让我们看看物联网分析解决方案的业务和技术优势。

提高运营效率

物联网数据分析使企业能够通过审查物联网生成的数据来快速识别效率低下的情况。 例如，物流公司可以采用物联网传感器来实时监控车队性能，及时解决路线效率低下或车辆空转时间等问题。 这种即时洞察有助于优化运营并提高燃油效率。

降低成本

利用物联网数据分析解决方案可以通过提高运营效率、减少能源消耗和改善资产管理来显着降低成本。 例如，制造工厂可以使用物联网传感器来监控机器健康状况，在故障发生之前进行预测。 这种先发制人的方法可以最大限度地减少停机时间并延长设备的使用寿命，最终降低维修和更换成本。

改善客户体验

物联网数据分析通过提供对消费者行为和偏好的详细洞察来增强客户互动。 例如，智能家居设备公司可以分析使用模式，为客户提供定制的节能建议，通过迎合个人使用习惯的个性化提示来提高用户满意度和参与度。

加强安全

使用该系统可以通过及早识别潜在风险来增强安全协议。 在医疗保健领域，医院可以使用物联网设备持续监控关键设备和患者生命体征，快速检测可能导致健康风险的异常情况，从而可以立即进行干预并显着提高患者安全。

改善决策

物联网分析通过提供对运营和客户行为的深入洞察来增强决策能力。 例如，零售连锁店可以使用物联网传感器实时跟踪客户的人流量和购买行为。 这些数据帮助他们调整人员配置水平、优化商店布局并定制促销活动，以提高销售效率和客户满意度。

新商机

它通过识别消费者行为的模式和趋势，为业务创新开辟了新的途径。 例如，智能家电制造商可能会分析使用数据来确定对节能功能的需求。 这种洞察力可能会导致新系列环保产品的开发，进入不断增长的具有环保意识的消费者市场，并使品牌在竞争激烈的市场中脱颖而出。

实时数据分析

借助流分析技术，物联网分析有助于对生成的数据进行即时分析。 例如，公用事业公司可以使用此功能实时监控电力负载，即时调整电网运行以防止停电并根据当前需求优化能源分配，从而显着提高运营响应能力。

改进的可扩展性

该系统允许企业灵活且经济高效地扩展其运营。 您只需为您使用的资源付费，这些资源可以动态调整以满足需求，而不会产生不必要的成本。 例如，基于云的物联网平台可以使电子商务零售商在旺季扩大库存跟踪规模，并在淡季缩小库存跟踪规模，从而确保资源的有效利用。

提高准确性

通过物联网分析，企业可以受益于先进的分析技术带来的高精度数据分析。 医疗保健提供者可以使用物联网设备持续收集广泛的患者数据，从而根据实时健康状态监测制定更准确和个性化的治疗计划。

增强安全性

分析系统通过在潜在威胁成为重大问题之前识别它们来帮助提高安全性。 例如，金融机构可以部署物联网传感器来监控其数据中心和网络流量是否存在异常活动，从而采取先发制人的安全措施来阻止网络威胁。

自动化

物联网分析还支持传统上需要手动输入的流程自动化，从而降低劳动力成本并将员工的注意力转移到更高价值的任务上。 例如，制造工厂可能会实施物联网传感器和自动化软件来管理整个生产线，确保精确的物料搬运、维护和质量控制，而无需持续的人工监督。 这种自动化不仅减少了错误的可能性，而且还提高了运营的整体效率和生产力。

通过研究该软件在多个行业的实际应用，可以更好地理解将数据分析应用于物联网的好处。 让我们开始吧。

现实世界的物联网分析用例

我们甚至没有意识到，物联网正在直接或间接地成为我们生活的一部分。 这种广泛采用背后的驱动力是物联网分析，它使智能解决方案能够收集、处理、存储和创建影响业务的见解。

队列管理系统

物联网传感器有助于检测和分析队列管理系统中的实时客户移动。 他们收集有关顾客移动、进入和离开特定区域的时间以及队列长度的数据。 然后，物联网分析会研究这些数据，以揭示稍后可用于预测高峰时间的模式，从而使企业能够减少员工流动率以及等待时间。 例如，如果超市的队列变得更长，该设备可用于开设新的结账点，从而提高客户满意度。

示例：使用物联网分析来监控所有沃尔玛商店的许多数据点，例如客户到达率和结账时间，以进行有效的队列管理。 这有助于在客户服务能力方面建立高效的运营管理系统，因为员工部署和结账可用性取决于实时数据洞察。

无缝购物体验

由物联网驱动的直接走出去技术的优点在于消除了旧式结账方式。 物联网传感器与人工智能协同工作，利用 RFID 标签信息、放置在货架旁边的重量传感器甚至计算机视觉技术来追踪购物者挑选的产品。 在后端工作的机制要求先通过物联网分析来分析数据，然后再通过移动应用程序进行准确的商店计费，以便客户在退出时自动付款。

示例： Amazon Go 商店配备了物联网传感器和计算机视觉技术，用于监控购物者活动。 它有助于实时跟踪从货架上拿走的商品并更新虚拟购物车，以实现无摩擦结账购物。

智能水资源管理

实时使用模式分析和泄漏检测是配备物联网传感器的智能水管理系统的关键。 他们收集有关水流量的信息； 压力水平以及主要关于消费模式的其他重要指标。

因此，利用物联网分析来检测这些信息中的异常情况，可以针对潜在的泄漏设置早期警报。 此外，它还提供了如何在不浪费太多水的情况下最好地利用水的见解，从而节省运营成本。

示例：巴塞罗那将物联网的使用集成到其水管理系统中，以检查并可能遏制水的过度使用。 分析软件分析来自不同传感器点的信息，以检测泄漏、优化水分配并加强城市的总体节水。

农业优化工具

物联网分析广泛使用的另一个领域涉及用于农艺目的的土壤分析和气候数据。 传感器可以收集有关土壤湿度、温度变化以及一天中特定时间从田地不同部分采集的土壤样本中的 pH 平衡的信息。

在此背景下，这些信息经过物联网数据分析，以便农民可以获得种植建议，通过对可持续土地利用实践做出明智的决策来提高产量。

示例：连接到约翰迪尔拖拉机等农业机械上的设备收集有关土壤状况的信息。 这些信息被输入分析系统，帮助农民决定在他们所在的地方应该种植什么类型的作物。

优化能源利用

通过物联网设备，能源消耗的管理和控制变得更加容易。 智能电网通过物联网传感器收集电力使用、供应和需求的实时能源数据。 然后，信息通过物联网分析平台传递，然后战略性地规划自适应能源分配，从而大幅降低成本，并为减少对环境的有害排放铺平道路。

示例：为了以可持续的方式管理能源使用，哥本哈根已经采用了智能电网。 利用来自许多联网设备的数据，分析系统能够根据电力需求（包括可再生能源）和一般管理问题来优化能源分配。

智能交通系统

集成交通信号灯和街道标志根据安装在交通灯和街道标志处的物联网设备获取的实时交通数据运行。 放置在各种道路上的物联网传感器收集汽车的移动、拥堵程度以及其他形式的数据，通过分析驱动的能源管理系统对这些数据进行分析，有助于调整交通信号并通过减少交通拥堵来帮助提高城市能源效率。

示例：新加坡使用物联网作为其交通管理系统的一部分来增强流动性。该系统的分析获取所有汽车行驶和行人活动的实时流信息，然后调整最容易发生拥堵的特定十字路口的交通灯循环时间

远程健康监测

物联网设备用于医疗保健，可以在传统医疗环境之外持续监控患者的健康状况。 他们能够收集生命体征、身体活动数据和身体的其他功能，这些可以被描述为任何想要了解特定个人感受的健康专业人员所需的参数，而不必与他们进行立即的一对一互动。每日一次。

为此，收集到的信息需要通过物联网数据分析进行处理，以便提供实时见解并促进及时干预以及个性化护理计划。

示例：飞利浦提供用于远程医疗保健目的的设备。 这些设备可以感测体温或用于心脏监测。

数据驱动的医学研究

物联网应用有助于从不同来源（例如可穿戴设备和监控设备）收集大量健康数据，以进行医学研究。 这种广泛的数据收集水平使得物联网分析变得至关重要，以便分析可在各个医学学科中采用的纵向健康数据，特别是在改进医学研究方面。

示例：使用物联网作为研究工具在医疗领域产生了大量易于获取的数据。 它允许通过可穿戴设备和其他与跟踪患者健康趋势相关的设备进行高质量的调查

工业自动化

通过物联网技术，可以对主要与工业机器一起使用的设施进行精确监控。 通过使用分析软件研究从设备功能中收集的数据，例如运行状态、机器性能及其状况，可以规划实时纠正措施，以提高效率并减少预防性维护期间的停机时间。

示例：特斯拉在其工厂中使用先进的物联网和自动化。 他们使用的分析系统被认为可以处理来自物联网传感器的数据，以监控机械、预测维护需求并优化生产流程，最终提高制造效率和产品质量。

加强大厦管理

物联网智能建筑解决方案已经在数字领域享有盛誉，可提高建筑物的效率和居住者的舒适度。 通过使用物联网传感器来收集有关照明、温度控制、能源消耗和占用状态的数据，这成为可能。

分析解决方案的作用是自动处理数据并根据能源利用率或舒适的生活条件调整建筑物的系统（例如灯光或 HVAC）。

示例：阿姆斯特丹的 The Edge 被称为世界上最智能的建筑之一，利用物联网对其资源进行高效管理。

在您的行业中取得相同水平的成功将高度依赖于两个要素：您的技术合作伙伴以及您在组织中实施解决方案的效果。

技术合作伙伴因素可以通过与我们合作来解决。 在 Appinventiv，我们在使用互联解决方案方面拥有丰富的经验，特别是在创建整个数据和设备传输生态系统方面。

除了生态系统开发之外，我们还构建了一系列智能物联网分析解决方案，使零售商、医疗保健公司、酒店和服务公司能够轻松更好地管理其运营并做出明智的决策。

现在我们来谈谈第二个要素——在组织中实施物联网分析。

我们通常遵循并向客户建议的流程看起来像这样。

物联网分析实施流程

目标定义

实施物联网分析的第一步是了解您的核心业务目标。 这将包括发现问题、改进范围以及由于缺乏此解决方案而未探索的领域。

明确这些要点最终将帮助您做出最佳的实施决策。

数据源识别

此阶段需要对当前的数据处理过程进行大量作业。 了解您拥有的数据类型、它们位于何处、如何收集和使用这些数据只是您必须找到答案的几个问题。

分析工具选择

确定数据源后，下一步就是寻找最佳的分析工具。 虽然我们之前介绍的有关物联网分析平台类型的部分在这里可以派上用场，但在某些情况下，您可能需要一个可以处理和分析多种数据类型的平台。 在这些情况下，最好的选择是创建自定义解决方案。

分析基础设施开发

现在您的所有数据源和工具都已简化，我们可以开始构建分析基础设施。 这还涉及硬件和软件的计划设置，包括数据存储、云基础设施、可扩展性功能和安全系统。

测试和验证

测试所有功能以确保它们按预期运行非常重要。 在这个阶段，我们的物联网开发人员倾向于对数据子集运行分析算法，以确保其生成的见解是准确的。 此外，我们还根据监管和安全显微镜验证系统，以保证其市场接受度。

部署和监控

一旦分析系统在技术和用户方面经过测试和验证，您就可以在解决方案中部署该软件。 这里的关键是持续跟踪绩效并进行必要的调整，直到实现您的业务目标。

最终分析

物联网分析虽然为希望创建互联生态系统的组织提供了无数好处，但需要在规划和实施方面进行大量的深思熟虑。 作为企业主，您必须回答的第一个问题是是否采用数据安全性和集成不受您控制的现成解决方案，或者从头开始构建个性化的解决方案。

长期成本效益分析将始终有利于对定制物联网软件开发服务的投资。 但决定取决于您的预算和要求。

我们希望这篇文章能够为您提供所需的见解。 如果您发现您的企业需要定制数据分析软件，请与我们联系。

常见问题解答

问：什么是物联网数据分析？

答：物联网分析涉及收集、处理和分析物联网设备生成的数据，以提取有价值的见解、优化运营并支持决策。

问：物联网分析软件的主要功能是什么？

答：物联网分析软件的主要功能包括数据收集和集成、实时处理、高级分析（例如机器学习、预测分析）、数据可视化、可扩展性、安全性以及对各种物联网协议和设备的支持。

问：我应该预见到哪些物联网分析挑战？

答：如果您与 Appinventiv 这样的物联网分析公司合作，则什么也没有。 在其他情况下，挑战可能在于处理大量数据、确保数据安全和隐私、集成不同的数据源、管理实时数据处理以及维护数据质量和准确性。