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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)早已成為許多行業(yè)不可或缺的一部分。重點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析，它基于對大量數(shù)據(jù)的處理和分析。數(shù)據(jù)的智能可視化有助于公司做出更好的決策，增加用戶體驗(yàn)并制定更好的業(yè)務(wù)策略。

根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，僅在2019年，就有142億個連網(wǎng)設(shè)備投入使用，到2025年，這一數(shù)字預(yù)計將上升至250億。這表明，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的廣泛采用不僅證明了其有用性，而且已經(jīng)成為信息技術(shù)發(fā)展的一個大趨勢。今天，我們將向您介紹物聯(lián)網(wǎng)分析。

我們在上一篇文章中已經(jīng)討論過，物聯(lián)網(wǎng)主要是指相互關(guān)聯(lián)的對象、設(shè)備和傳感器的網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)備能夠相互交互，并通過網(wǎng)絡(luò)交換大量數(shù)據(jù)。從本質(zhì)上講，它使每個人和所有事物都相互連接——從智能家居中的消費(fèi)者到利用這一技術(shù)的大型企業(yè)。

MarketsandMarkets報告稱，到2022年，整個物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模預(yù)計將從2017年的1705.7億美元增長到5561.40億美元，復(fù)合年增長率為26.9%。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分析

隨著廉價傳感器和低成本連接的出現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開始輕松生成大量有用數(shù)據(jù)。但是，有時數(shù)據(jù)量是如此之大和復(fù)雜，以至于難以理解。因此，對于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而言，基于人工智能(AI)系統(tǒng)并使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的數(shù)據(jù)分析必不可少。AWS/Azure物聯(lián)網(wǎng)等云服務(wù)為有效的物聯(lián)網(wǎng)分析處理帶來了巨大的可能性。數(shù)據(jù)分析是一種功能強(qiáng)大的工具，可幫助公司做出明智決策、防止損失和預(yù)測結(jié)果。

物聯(lián)網(wǎng)分析類型

1、實(shí)時分析

實(shí)時分析是指人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)實(shí)時對從各種傳感器收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動數(shù)據(jù)分析。它使公司可以跟蹤各種公司流程，并立即對潛在故障做出響應(yīng)。

2、描述性分析

描述性分析專注于當(dāng)前狀況，并基于對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、運(yùn)營流程和資產(chǎn)狀況的監(jiān)測。分析可確保一切按計劃進(jìn)行，并在出現(xiàn)異常情況時向用戶發(fā)送通知。大多數(shù)情況下，描述性分析可以為物聯(lián)網(wǎng)儀表板提供信息，這些儀表板上充滿了圖形、圖表、地圖和表格。它有助于輕松地可視化和顯示從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接收的所有數(shù)據(jù)。

3、診斷分析

診斷分析可識別低效區(qū)域和核心問題，并就如何解決或避免這些問題提出建議。源源不斷的實(shí)時數(shù)據(jù)流和物聯(lián)網(wǎng)儀表板使公司高管能夠?qū)Πl(fā)生的變化或問題做出快速反應(yīng)，并做出明智決策。

4、預(yù)測性分析

使用物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分析可使公司做出更準(zhǔn)確的預(yù)測并提高績效?；陬A(yù)測分析的系統(tǒng)可以分析來自組織內(nèi)部和外部各種來源的大量數(shù)據(jù)。

5、歷史分析

歷史分析側(cè)重于分析過去存儲的數(shù)據(jù)，以識別特定的趨勢、相關(guān)性和模式，進(jìn)而為公司績效提供有價值的見解。它在實(shí)時參數(shù)中的應(yīng)用有助于檢測趨勢，并預(yù)測在特定時間可能發(fā)生的狀況和事件。

物聯(lián)網(wǎng)分析應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析可用于多種目的，從預(yù)測客戶需求到安全監(jiān)控等。我們下面列出了物聯(lián)網(wǎng)分析在一些行業(yè)中最相關(guān)和最有用的應(yīng)用。

▲市場營銷分析

借助分析能力，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以顯著提高營銷和銷售領(lǐng)域的許多方面。首先，數(shù)據(jù)分析能夠預(yù)測客戶需求，并根據(jù)產(chǎn)品使用情況和評論預(yù)測趨勢;其次，產(chǎn)品使用情況分析可以幫助公司提供對客戶有吸引力的新增值服務(wù);最后，如果分析系統(tǒng)基于從各種來源獲取的數(shù)據(jù)識別出客戶即將離開，則它可以設(shè)置更靈活的價格、折扣或更具吸引力的訂閱模式。嵌入物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分析，營銷可以提供更個性化的服務(wù)，使用戶獲得更好的體驗(yàn)。

▲制造業(yè)的實(shí)時維護(hù)

借助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析，制造公司可以利用自動實(shí)時維護(hù)來提高生產(chǎn)效率。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)處理來自嵌入式設(shè)備的數(shù)據(jù)，識別某些模式并在發(fā)現(xiàn)異常時發(fā)送通知。

▲監(jiān)控視頻分析

與傳統(tǒng)的監(jiān)控攝像頭相比，基于視頻分析的監(jiān)控能夠更有效地預(yù)防犯罪和事故，因此越來越受到關(guān)注。監(jiān)控系統(tǒng)嵌入了智能傳感器，可以收集多幅圖像、視頻和錄像，這些信息可以通過物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分析進(jìn)行實(shí)時處理和分析。

▲智能醫(yī)療

近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和互聯(lián)醫(yī)療設(shè)備的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)支持的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成功滲透到醫(yī)療保健領(lǐng)域。由于物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療設(shè)備為分析技術(shù)提供了必要的數(shù)據(jù)，因此，基于人工智能的系統(tǒng)可以在應(yīng)用儀表板上可視化所有收集和處理過的數(shù)據(jù)，或者以用戶可以理解的方式顯示數(shù)據(jù)。此外，如果系統(tǒng)在對患者進(jìn)行健康監(jiān)測時識別出異常，例如高血壓，它會自動提供提醒并啟動醫(yī)療專家的響應(yīng)。

▲智能運(yùn)輸

通過連接物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并智能分析數(shù)據(jù)，運(yùn)輸行業(yè)可以大大提高安全性，更有效地管理擁堵并增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。在跟蹤車輛時，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用用戶可以對車隊運(yùn)營進(jìn)行數(shù)字化建模，提高駕駛員安全性，提高燃油效率并避免交通擁堵。

總結(jié)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是許多企業(yè)和行業(yè)的強(qiáng)大工具。通過連接事物、流程和用戶，它簡化了很多操作流程，從而提高了整體生產(chǎn)力。每個物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不可或缺的組成部分是基于處理和分析大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析功能。這些數(shù)據(jù)實(shí)際上是從成千上萬個相連的設(shè)備上收集的。無論是醫(yī)療保健還是制造業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分析都可以提高業(yè)務(wù)效率和運(yùn)營生產(chǎn)力。此外，數(shù)據(jù)的智能可視化有助于公司做出更明智的決策，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)并制定更好的業(yè)務(wù)策略。(編譯iothome)