围绕物联网 （IoT） 的嗡嗡声有时会被误解。物联网设备并不仅限于流行的消费类电子产品，如智能手表和语音助理。它们还包括令人难以置信的精密设备，如微小的生物医学植入物或庞大的水管理系统。
您可能还喜欢：
什么是商业智能？
IoT 设备生成大量数据。要真正利用 IoT 作为转型代理，企业需要将来自各种设备和传感器的 IoT 数据与来自不同来源的数据相结合，这些数据源可能携带有关业务的有效数据。这些数据包括结构化和非结构化数据，范围从 PDF、电子表格和文档到 JSON 数据集、XML 文件、点击流数据，甚至图像和视频。
由于技术限制，许多这些数据来源尚未被传统应用开发。总体而言，它们被贴上了黑暗数据的标签。然而，它们可以使用正确的 IoT 数据分析解决方案进行照明。
从 IoT 数据派生最大值
IoT 设备生成的数据并不总是准备好被普通商业智能 （BI） 工具使用。它们也没有准备好运行 IoT 预测分析。这是因为半结构化或非结构化数据无法轻松地与其他企业数据源的数据联接，无法提供见解。
以下是处理 IoT 分析数据并从中获取业务价值的几个步骤。
摄入：在此初始步骤中，来自 IoT 设备的数据流被吸收并处理。也可以生成实时通知。最后，数据以原始格式保存在一个集中的存储库中，就像数据湖一样。
准备：IoT 数据以及其他来源的数据在编目之前合并在数据湖中，以便更好地了解和可见性。然后对数据进行清理并应用转换，使其可用于支持探索性数据分析。
然后，通过”提取、转换、加载”（ETL） 处理，可以将部分数据推送到企业数据仓库。在此阶段结束时，数据可用于支持固定查询和临时查询。
发现：可以从数据湖或数据仓库中处理的数据馈送到 BI 工具以创建交互式仪表板。这些交互式仪表板以及自助服务报告有助于将数据转化为人类可读的见解。这使得决策者能够看到大局以及精细的细节，从而做出更明智的决策。
预测：业务用户不再在发现阶段停止。通过各种机器学习技术预测未来结果是当前的常态。随着可用数据池随时间的增长，IoT 预测分析可以使用纵向数据来识别趋势并预测未来方案。
物联网分析在行动：医疗保健分析
让我们以使用医疗保健的物联网分析平台的潜力为例。
在此假设场景中，我们看到由专门的心脏监控 IoT 设备收集的用户的生物医学信息此外，来自第三方（如保险公司和医生办公室）的数据可能以各种格式以电子形式提供。
您的解决方案需要能够提取所有可用的患者数据，并将其与永久数据（例如用户的年龄）和历史数据（例如心率和血压的变化）合并。然后，医疗保健专业人员可以将此合成数据视为易于理解的图形或图表。
使用 IoT 预测分析，该平台甚至可以提醒医疗保健专业人员即将发生的医疗紧急情况。这就是 IoT 分析最终拯救生命的方式。
分析之旅的第一步是为自己配备合适的工具、平台和人员来实现它。您正在采取哪些工作来更好地为企业中的 IoT 分析提供支持？请让我们知道下面的评论。
进一步阅读
[区域指南]物联网：连接设备和数据
