自它处于第一位以来，微软一直在增加新技术，以缓解商业业务领域。从移动优先概念开始，如今已, 扩展到特定于云的方法。
微软Azure，平台t帽子获得重新认知ion年前现在直接竞争与谷歌的云和亚马逊AWS。看到蔚蓝高于其他两个，这并不奇怪。遵循类似的非ion 是 Microsoft BI 平台的概念，它促进 real时间数据分析，促进更好和改进的业务 decisions。
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但并不是结束，微软正在不断努力改进Power BI平台，添加更多功能，增强数据功能。这方面的开始是物联网解决方案与 Power BI的集成。
将 IoT 解决方案与 Power BI 合并
数据已经说了很多，这是当今大多数商业歌剧的核心事实上，数据被视为组织机构的宝贵资产。
因此，领导者必须构建原始数据，对其进行分析和评估，以概述推动业务决策的重要见解。虽然手动执行所有这些操作不可行，但 Microsoft 的 Power BI 就是这样一个触发数据提取、分析和可视化的平台。
Power BI平台的一个令人兴奋的功能是与IoT 解决方案集成了同一功能。这种融合使组织能够实时访问和显示天数，以便决策者能够加快推动业务的步伐。
例如，假设一个制造单位已在仓库中安装了IoT 设备。现在，这些设备的数据被实时收集并播放，以便经理可以立即获取 decisions。万一，任何设备都不好玩io，数据将被显示，软件团队可以毫不延迟地关闭机器。事实证明，这种实时管理可以更好地提高io商业歌剧的趣味性。ns.
诱人吧？
但微软似乎并没有停止在这里在了解此类分析的细节之前，让我们快速了解什么是数据流，以及这如何影响业务操作ions 系列。
数据流
数据流或简单术语，流式处理数据集是指接受数据的流范围。流数据集在包含数据输入时使组织ion引线能够实时管理和监视更新。无论是通过传感器，还是通过社交媒体网站、外部设备或营销活动，流数据都可以从所有数据路由。
现在，Power BI 在这里进入图片，便于创建数据仪表板，以存储、更新和显示从上述来源获取的数据。
数据流如何使用 Power BI工作？
创建仪表板是显示实时数据的简便方法。Power BI 是为您完成工作的平台。使用 Power BI时，可以使用三种不同类型的实时数据集来构建仪表板
步骤：
选择其中一个数据集。
- 推送数据集
- 流数据集
- PubNub 流数据集
将数据推送到所选数据集之一。
- REST API 推送数据
- 流式传输数据集 UI 以推送数据
- Azure 流分析以推送数据
当第一种方法启用使用 REST API 来馈数据时，第二种方法使用 API 推送数据。现在，第三个也是最重要的一个是，Azure 流分析是我们在这里讨论的。
Azure 流分析
众所周知的 Azure 分析涉及分析数据以处理数据并推动见解、流数据，另一方面，建议同时输入来自多个源的数据。Azure 流分析是一个过程，它包括分析数据或在一系列数据流上运行分析工具的过程。
这样，Azure 流分析就是同时对所有数据源进行实时分析的一种分析。无论是从 IoT 设备、网站、社交媒体还是外部指标，都使用 Azure 流分析对所有数据进行分析
确实，整个企业的数据量激增。仅仅分析数据是不够的。实时将数据投入使用非常重要。安装了数千个 IoT 设备后，通过 Azure 流分析从所有d.获取数据，就可以使用所有这些数据。它有助于使用基于时间的格式ion 来渲染显著信息ion，这进一步影响商业歌剧ions。
无论是车队管理还是设备维护、股票交易分析还是 Web 分析，与 IoT 和 Power BI平台融合的 Azure 流分析都有助于组织从数据中获得最大收益。
但如何呢？
Azure 流分析的有趣ionality 非常简单，可以分为三组。
- 将数据作为来自多个流的输入。
- 运行基于 SQL 的查询来处理它。
- 生成输出并发布它。
现在看来很简单，不是吗？
微软已经升级了很长时间，Azure 流分析的建立是同一个极好的示例首先，这是一个易于使用的平台，使营销经理只需点击几下即可获得见解。此外，该平台得到保护并遵守行业安全规范，加密各种通信。n.
Azure 流分析是基于云的，可以由组织作为服务进行部署，并进一步使用它来驱动分析。该平台与 IoT 设备和 Power BI门户无缝集成，以加速数据分析的质量。最好的部分是它的成本效益。集成此类解决方案似乎是一件代价高昂的问题，但令所有人惊讶的是，Microsoft 支持的 Azure 流分析解决方案是针对所有企业的需求量身定制的。
高效率，更高的吞吐量和处理复杂的scenarios的能力，该服务最适合组织ions，有来自多个流的数据，并计划使用所有用于医疗decision制作。
The 最后一句话
正如专家所说，Power BI 与 IoT 一起有潜力提高企业决策的质量。显然，大部分工作都是通过从实时仪表板获得的见解来完成的。得益于企业内部安装的物联网设备捆绑集，以及从所有设备收集的数据，从而更快更好地制定决策
