物聯網資料分析：類型、用例和實施

兩年後，到 2026 年，物聯網市場規模將達到 6,505 億美元。 然而，很少有人了解該技術的機制——它如何收集、處理和共享數據。

這是為您提供的快速解釋。

大多數物聯網系統透過串流平台攝取數據，然後清除噪音並進行分析。 通常，物聯網應用程式使用即時分析，可以對大量快速移動的資料執行聚合。 結果要么為最終用戶可視化，要么通過 API 導出到其他應用程序，以便透過物聯網數據分析採取進一步行動。

現在，雖然物聯網系統及其用例可能因應用和設計的不同而有很大差異，但該技術測量的資料集可分為三個主要類別：

• 狀態數據：它是一組基本的原始數據，用於傳達設備或系統狀態。
• 自動化數據：這種數據類型是由自動化設備和解決方案（例如自動照明和智慧恆溫器）建構的。
• 位置資料：此資料傳達設備或解決方案的地理位置。 最常見的用例是倉儲、物流和製造。

雖然物聯網分析解決方案看似簡單，但其角色卻遠非易事。

物聯網數據分析中的一些障礙

物聯網系統在數位世界和實體世界中運行，為實施和分析帶來了獨特的挑戰。 最重要的是資料隱私和安全，尤其是當歐盟 GDPR 和加州消費者隱私法案等隱私監管機構對違規行為徵收高額處罰時。 由於擔心出現負面結果，有些物聯網公司不願意遷移到雲端，而只保留完全本地或混合的環境。

另一個挑戰是數據可能多種多樣，這反過來又可能難以處理或分析。 更糟糕的是，不同的物聯網設備在不同的韌體上工作並傳輸多種資料格式，這使得物聯網資料管理和分析平台對資料進行分類和處理變得複雜。

最後，物聯網應用程式開發和分析需要獨特的技能，從網路安全、資料安全到實體硬體維護的專業知識。

為了解決企業在大規模物聯網分析應用中面臨的一些明顯挑戰，一些物聯網分析平台已經出現。

物聯網分析解決方案有什麼作用？

物聯網資料管理和分析軟體負責處理、儲存和分析來自多個網際網路連接裝置的資料集，以便獲得見解、發現模式並做出有資料支援的決策。

現代物聯網分析服務傾向於利用深度學習、機器學習和人工智慧等下一代資料分析技術來研究來自多個來源的資料。

典型物聯網分析應用程式的功能清單可以包括：

• 數據採集
• 資料儲存
• 資料處理
• 數據視覺化
• 產生可行的見解

物聯網資料分析平台的類型

物聯網創業家在為其營運尋找最佳解決方案時遇到的首要問題之一是在系統中引入哪種物聯網分析解決方案。 以下是這些類型的概述，這些類型也有助於鞏固物聯網分析用例。

描述性分析

描述性物聯網分析利用歷史資料分析來總結過去的事件，使組織能夠了解先前發生的事件並辨別可能為未來決策提供資訊的趨勢和模式。 此類分析在處理和分析物聯網設備的數據後，會產生有關發生的情況、發生時間以及發生頻率的詳細報告。

這些見解有助於識別任何違規行為，並為有關物體或人的行為的問題提供有價值的答案，指導策略規劃和營運改進。

診斷分析

診斷物聯網分析比描述性分析更深入研究，透過詳細檢查資料來解決某些事件發生的原因，並識別問題的根本原因。 它利用資料探勘和統計分析等方法來揭示資料中隱藏的模式和關係。

這種形式的分析提供了可行的見解，有助於了解特定問題的根源和影響，從而製定更明智的決策和解決問題的策略。

預測分析

預測分析利用歷史資料以及各種統計和機器學習演算法來建模和預測未來事件，有助於庫存和需求預測等業務決策。 該技術在預測性維護中至關重要，它利用分析和警報來檢測設備磨損的早期跡象，特別是在醫療保健、汽車和航空航天等領域。

這種方法透過不斷地將感測器數據與既定的操作演算法進行比較，減少了物理檢查的需要，最大限度地減少了停機時間，並加速了對異常的反應，從而提高了整體操作效率和預防性護理。

規範性分析

規範性 IoT 分析代表了 IoT 資料分析的巔峰，它不僅可以預測未來事件，還可以提供有關實現業務目標的最佳步驟的可行指導。 這種複雜的分析形式整合了描述性分析、診斷性分析和預測性分析的見解，以推薦優化營運的行動。 它使用最佳化演算法來確定最佳行動方案。

此外，透過將公司自己的數據（例如技術規範、手冊和過去的問答）與物聯網數據分析相結合，系統不僅可以即時識別問題，還可以利用歷史數據提出經過驗證的解決方案，從而促進快速、準確的回應並加強預測性維護工作。 這種整體方法顯著提高了技術支援和營運決策的效率。

即時分析

即時物聯網數據分析可以立即處理、分析和解釋來自物聯網設備的數據，從而提供可操作的見解並促進明智的決策。 透過利用先進的分析工具，包括機器學習演算法和統計模型，該方法可以識別資料中的模式、趨勢和異常，從而優化各個領域的操作。

例如，在製造領域，即時分析監控和完善生產流程，而在醫療保健領域，他們評估患者健康狀況並儘早標記潛在問題。 此功能可協助組織提高效率、降低成本並提高整體效率。

邊緣分析

邊緣分析在網路邊緣的源頭處理數據，無需將數據發送到中央伺服器，從而顯著減少延遲並縮短回應時間。 這項技術對於工業物聯網和汽車系統等具有大數據需求的物聯網應用尤其重要，它可以提高資料處理速度並減少雲端伺服器的負載。

隨著 5G 和更高資料傳輸速率的出現，邊緣分析使物聯網設備能夠在本地執行基本的資料處理和決策，儘管某些場景仍然結合邊緣和雲端運算來更有效地管理資料。

認知分析

認知物聯網數據分析利用認知運算和人工智慧來分析來自物聯網設備的大量數據，透過揭示模式和見解來促進更智慧的決策和自動化。 這種方法採用機器學習、自然語言處理和其他複雜的分析來找出趨勢、異常和預測見解，從而優化營運、增強客戶體驗並推動創新。

此外，它還透過實現即時威脅偵測並減少停機時間和手動幹預來提高物聯網設備的維護和安全性，為更主動和預測性的管理鋪平道路。

物聯網分析的技術與業務優勢

不斷成長的物聯網設備網路要求物聯網分析平台的連接性、自動化和智慧達到新的水平，並確保企業主在加強業務決策時能夠充分利用資料集。 這項承諾將物聯網分析帶入了技術地圖。

進一步深入研究這些保證，讓我們來看看物聯網分析解決方案的業務和技術優勢。

提高營運效率

物聯網數據分析使企業能夠透過審查物聯網產生的數據來快速識別效率低下的情況。 例如，物流公司可以採用物聯網感測器來即時監控車隊性能，及時解決路線效率低或車輛空轉時間等問題。 這種即時洞察有助於優化營運並提高燃油效率。

降低成本

利用物聯網數據分析解決方案可以透過提高營運效率、減少能源消耗和改善資產管理來顯著降低成本。 例如，製造工廠可以使用物聯網感測器來監控機器健康狀況，在故障發生之前進行預測。 這種先發製人的方法可以最大限度地減少停機時間並延長設備的使用壽命，最終降低維修和更換成本。

改善客戶體驗

物聯網數據分析透過提供對消費者行為和偏好的詳細洞察來增強客戶互動。 例如，智慧家庭設備公司可以分析使用模式，為客戶提供客製化的節能建議，透過迎合個人使用習慣的個人化提示來提高用戶滿意度和參與度。

加強安全

使用該系統可以透過及早識別潛在風險來增強安全協議。 在醫療保健領域，醫院可以使用物聯網設備持續監控關鍵設備和患者生命體徵，快速檢測可能導致健康風險的異常情況，從而可以立即進行幹預並顯著提高患者安全。

改善決策

物聯網分析透過提供對營運和客戶行為的深入洞察來增強決策能力。 例如，零售連鎖店可以使用物聯網感測器即時追蹤客戶的人流量和購買行為。 這些數據可幫助他們調整人員配置水準、優化商店佈局並客製化促銷活動，以提高銷售效率和客戶滿意度。

新商機

它透過識別消費者行為的模式和趨勢，為業務創新開闢了新的途徑。 例如，智慧家電製造商可能會分析使用數據來確定對節能功能的需求。 這種洞察力可能會導致新系列環保產品的開發，進入不斷增長的環保意識的消費者市場，並使品牌在競爭激烈的市場中脫穎而出。

即時數據分析

借助流分析技術，物聯網分析有助於對產生的數據進行即時分析。 例如，公用事業公司可以使用此功能即時監控電力負載，即時調整電網運行以防止停電並根據當前需求優化能源分配，從而顯著提高營運響應能力。

改進的可擴展性

該系統允許企業靈活且經濟高效地擴展其營運。 您只需為您使用的資源付費，這些資源可以動態調整以滿足需求，而不會產生不必要的成本。 例如，基於雲端的物聯網平台可以使電子商務零售商在旺季擴大庫存追蹤規模，並在淡季縮小庫存追蹤規模，從而確保資源的有效利用。

提高準確性

透過物聯網分析，企業可以受惠於先進的分析技術所帶來的高精度資料分析。 醫療保健提供者可以使用物聯網設備持續收集廣泛的患者數據，從而根據即時健康狀態監測制定更準確和個人化的治療計劃。

增強安全性

分析系統透過在潛在威脅成為重大問題之前識別它們來幫助提高安全性。 例如，金融機構可以部署物聯網感測器來監控其資料中心和網路流量是否存在異常活動，從而採取先發製人的安全措施來阻止網路威脅。

自動化

物聯網分析還支援傳統上需要手動輸入的流程自動化，從而降低勞動成本並將員工的注意力轉移到更高價值的任務上。 例如，製造工廠可能會實施物聯網感測器和自動化軟體來管理整個生產線，確保精確的物料搬運、維護和品質控制，而無需持續的人工監督。 這種自動化不僅減少了錯誤的可能性，而且還提高了營運的整體效率和生產力。

透過研究該軟體在多個行業的實際應用，可以更好地理解將數據分析應用於物聯網的好處。 讓我們開始吧。

現實世界的物聯網分析用例

我們甚至沒有意識到，物聯網正在直接或間接地成為我們生活的一部分。 這種廣泛採用背後的驅動力是物聯網分析，它使智慧解決方案能夠收集、處理、儲存和創建影響業務的見解。

隊列管理系統

物聯網感測器有助於偵測和分析佇列管理系統中的即時客戶移動。 他們收集有關顧客移動、進入和離開特定區域的時間以及隊列長度的數據。 然後，物聯網分析會研究這些數據，以揭示稍後可用於預測高峰時間的模式，使企業能夠減少員工流動率以及等待時間。 例如，如果超市的隊列變得更長，該設備可用於開設新的結帳點，從而提高客戶滿意度。

範例：使用物聯網分析來監控所有沃爾瑪商店的許多資料點，例如客戶到達率和結帳時間，以進行有效的佇列管理。 這有助於在客戶服務能力方面建立高效的營運管理系統，因為員工部署和結帳可用性取決於即時數據洞察。

無縫購物體驗

由物聯網驅動的直接走出去技術的優點在於消除了舊式結帳方式。 物聯網感測器與人工智慧協同工作，利用 RFID 標籤資訊、放置在貨架旁的重量感測器甚至電腦視覺技術來追蹤購物者挑選的產品。 在後端工作的機制要求先透過物聯網分析來分析數據，然後再透過行動應用程式進行準確的商店計費，以便客戶在退出時自動付款。

範例： Amazon Go 商店配備了物聯網感測器和電腦視覺技術，用於監控購物者活動。 它有助於即時追蹤從貨架上拿走的商品並更新虛擬購物車，以實現無摩擦結帳購物。

智慧水資源管理

即時使用模式分析和洩漏檢測是配備物聯網感測器的智慧水管理系統的關鍵。 他們收集有關水流量的資訊； 壓力水平以及主要關於消費模式的其他重要指標。

因此，利用物聯網分析來檢測這些資訊中的異常情況，可以針對潛在的洩漏設定早期警報。 此外，它還提供瞭如何在不浪費太多水的情況下最好地利用水的見解，從而節省營運成本。

例如：巴塞隆納將物聯網的使用整合到其水管理系統中，以檢查並可能遏制水的過度使用。 分析軟體分析來自不同感測器點的信息，以檢測洩漏、優化水分配並加強城市的整體節水。

農業優化工具

物聯網分析廣泛使用的另一個領域涉及用於農藝目的的土壤分析和氣候數據。 感測器可以收集有關土壤濕度、溫度變化以及一天中特定時間從田地不同部分採集的土壤樣本中的 pH 平衡的資訊。

在此背景下，這些資訊經過物聯網數據分析，以便農民可以獲得種植建議，透過對永續土地利用實踐做出明智的決策來提高產量。

例如：連接到約翰迪爾拖拉機等農業機械上的設備收集有關土壤狀況的資訊。 這些資訊被輸入分析系統，幫助農民決定在他們所在的地方應該種植什麼類型的作物。

優化能源利用

透過物聯網設備，能源消耗的管理和控制變得更加容易。 智慧電網透過物聯網感測器收集電力使用、供應和需求的即時能源數據。 然後，資訊透過物聯網分析平台傳遞，然後策略性地規劃自適應能源分配，從而大幅降低成本，並為減少對環境的有害排放鋪平道路。

例如：為了以永續的方式管理能源使用，哥本哈根已經採用了智慧電網。 利用許多連網設備的數據，分析系統能夠根據電力需求（包括再生能源）和一般管理問題來優化能源分配。

智慧交通系統

整合式交通號誌和街道標誌根據安裝在交通燈和街道標誌處的物聯網設備所獲得的即時交通數據運作。 放置在各種道路上的物聯網感測器收集汽車的移動、擁塞程度以及其他形式的數據，透過分析驅動的能源管理系統對這些數據進行分析，有助於調整交通號誌並透過減少交通擁堵來幫助提高城市能源效率。

範例：新加坡使用物聯網作為其交通管理系統的一部分來增強流動性。

遠端健康監測

物聯網設備用於醫療保健，可以在傳統醫療環境之外持續監控患者的健康狀況。 他們能夠收集生命體徵、身體活動數據和身體的其他功能，這些可以被描述為任何想要了解特定個人感受的健康專業人員所需的參數，而不必與他們進行立即的一對一互動。一次。

為此，收集到的信息需要透過物聯網數據分析進行處理，以便提供即時見解並促進及時幹預以及個人化護理計劃。

範例：飛利浦提供用於遠距醫療保健目的的設備。 這些設備可以感測體溫或用於心臟監測。

數據驅動的醫學研究

物聯網應用有助於從不同來源（例如穿戴式裝置和監控設備）收集大量健康數據，以進行醫學研究。 這種廣泛的數據收集水平使得物聯網分析變得至關重要，以便分析可在各個醫學學科中採用的縱向健康數據，特別是在改進醫學研究方面。

範例：使用物聯網作為研究工具在醫療領域產生了大量易於取得的數據。 它允許透過可穿戴設備和其他與追蹤患者健康趨勢相關的設備進行高品質的調查

工業自動化

透過物聯網技術，可以對主要與工業機器一起使用的設施進行精確監控。 透過使用分析軟體研究從設備功能中收集的數據，例如運作狀態、機器性能及其狀況，可以規劃即時糾正措施，以提高效率並減少預防性維護期間的停機時間。

範例：特斯拉在其工廠中使用先進的物聯網和自動化。 他們使用的分析系統被認為可以處理來自物聯網感測器的數據，以監控機械、預測維護需求並優化生產流程，最終提高製造效率和產品品質。

加強大樓管理

物聯網智慧建築解決方案已經在數位領域享有盛譽，可提高建築物的效率和居住者的舒適度。 透過使用物聯網感測器來收集有關照明、溫度控制、能源消耗和占用狀態的數據，這成為可能。

分析解決方案的作用是自動處理數據並根據能源利用率或舒適的生活條件調整建築物的系統（例如燈光或 HVAC）。

範例：阿姆斯特丹的 The Edge 被稱為世界上最聰明的建築之一，利用物聯網對其資源進行高效管理。

在您的行業中取得相同程度的成功將高度依賴於兩個要素：您的技術合作夥伴以及您在組織中實施解決方案的效果。

技術合作夥伴因素可以透過與我們合作來解決。 在 Appinventiv，我們在使用互聯解決方案方面擁有豐富的經驗，特別是在創建整個資料和裝置傳輸生態系統方面。

除了生態系統開發之外，我們還建立了一系列智慧物聯網分析解決方案，使零售商、醫療保健公司、飯店和服務公司能夠輕鬆更好地管理其營運並做出明智的決策。

現在我們來談談第二個要素──在組織中實施物聯網分析。

我們通常遵循並向客戶建議的流程看起來像這樣。

物聯網分析實施流程

目標定義

實施物聯網分析的第一步是了解您的核心業務目標。 這將包括發現問題、改進範圍以及由於缺乏此解決方案而未探索的領域。

明確這些要點最終將幫助您做出最佳的實施決策。

資料來源識別

此階段需要對目前的資料處理過程進行大量作業。 了解您擁有的資料類型、它們位於何處、如何收集和使用這些資料只是您必須找到答案的幾個問題。

分析工具選擇

確定資料來源後，下一步就是尋找最佳的分析工具。 雖然我們之前介紹的有關物聯網分析平台類型的部分在這裡可以派上用場，但在某些情況下，您可能需要一個可以處理和分析多種資料類型的平台。 在這些情況下，最好的選擇是建立自訂解決方案。

分析基礎設施開發

現在您的所有資料來源和工具都已簡化，我們可以開始建立分析基礎架構。 這也涉及硬體和軟體的計劃設置，包括資料儲存、雲端基礎設施、可擴展性功能和安全系統。

測試和驗證

測試所有功能以確保它們按預期運行非常重要。 在這個階段，我們的物聯網開發人員傾向於對資料子集運行分析演算法，以確保其產生的見解是準確的。 此外，我們還根據監管和安全顯微鏡驗證系統，以確保其市場接受度。

部署和監控

一旦分析系統在技術和用戶方面經過測試和驗證，您就可以在解決方案中部署該軟體。 這裡的關鍵是持續追蹤績效並進行必要的調整，直到實現您的業務目標。

最終分析

物聯網分析雖然為希望創建互聯生態系統的組織提供了無數好處，但需要在規劃和實施方面進行大量的深思熟慮。 作為企業主，您必須回答的第一個問題是是否採用資料安全性和整合不受您控制的現成解決方案，或從頭開始建立個人化的解決方案。

長期成本效益分析將始終有利於客製化物聯網軟體開發服務的投資。 但決定取決於您的預算和要求。

我們希望這篇文章能為您提供所需的見解。 如果您發現您的企業需要客製化資料分析軟體，請與我們聯絡。

常見問題解答

Q：什麼是物聯網數據分析？

答：物聯網分析涉及收集、處理和分析物聯網設備產生的數據，以提取有價值的見解、優化營運並支援決策。

Q：物聯網分析軟體的主要功能是什麼？

答：物聯網分析軟體的主要功能包括資料收集和整合、即時處理、進階分析（例如機器學習、預測分析）、資料視覺化、可擴展性、安全性以及對各種物聯網協定和設備的支援。

Q：我應該預見哪些物聯網分析挑戰？

答：如果您與 Appinventiv 這樣的物聯網分析公司合作，則什麼都沒有。 在其他情況下，挑戰可能在於處理大量資料、確保資料安全和隱私、整合不同的資料來源、管理即時資料處理以及維護資料品質和準確性。