圍繞物聯(lián)網(wǎng)，熱議此起彼伏。物聯(lián)網(wǎng)設備不僅限于流行的消費電子產(chǎn)品，如智能手表和語音助理。它們還包括非常復雜的設備，如微型生物醫(yī)學植入物或大型水管理系統(tǒng)。

物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。為了真正利用物聯(lián)網(wǎng)設備，企業(yè)需要將來自各種設備和傳感器的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與來自不同來源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，這些數(shù)據(jù)可以承載有意義的業(yè)務數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從pdf、電子表格和文檔到json數(shù)據(jù)集、xml文件、點擊流數(shù)據(jù)，甚至圖像和視頻。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析

由于技術限制，其中許多數(shù)據(jù)源尚未開發(fā)。一般來說，它們被標記為“暗數(shù)據(jù)”。然而，他們可以使用正確的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析解決方案來說明。

物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(shù)據(jù)并不總是可用于通用商業(yè)智能工具。他們也沒有準備好對物聯(lián)網(wǎng)進行預測分析。這是因為半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能很容易地與來自其他企業(yè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來提供洞察。

以下是處理物聯(lián)網(wǎng)分析數(shù)據(jù)并從中獲取業(yè)務價值的步驟：

接收：在這個初始步驟中，將接收和處理來自設備的數(shù)據(jù)流。還可以生成實時通知。最后，數(shù)據(jù)以其原始格式存儲在一個集中的存儲庫（如數(shù)據(jù)池）中。

準備：將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與其他來源的數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)池中，然后對其進行分類，以便更好地理解和可視化。然后對數(shù)據(jù)進行清理和轉(zhuǎn)換，以支持探索性數(shù)據(jù)分析。

然后，通過“提取、轉(zhuǎn)換、加載”處理，將部分數(shù)據(jù)推送到企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。在這個階段結(jié)束時，可以使用數(shù)據(jù)來支持固定查詢和臨時查詢。

發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉庫中處理的數(shù)據(jù)可以通過BI工具創(chuàng)建交互式儀表板。這些交互式儀表盤和自助報告有助于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為人類可讀的見解。這使得決策者能夠看到全局和細粒度的細節(jié)，并做出更明智的決策。

預測：商業(yè)用戶不再停留在開發(fā)階段。通過各種機器學習技術預測未來的結(jié)果是目前的標準。隨著可用數(shù)據(jù)池的不斷增長，物聯(lián)網(wǎng)預測分析可以使用縱向數(shù)據(jù)來識別趨勢和預測未來情景。武漢日創(chuàng)科技是武漢物聯(lián)網(wǎng)音視頻解決方案的高新技術企業(yè)，致力于解決六大音視頻行業(yè)：車載、通信行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)、養(yǎng)老行業(yè)、智能家居、安防監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)應用。