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物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量如今正在以驚人的速度增長，所有這些設(shè)備都在捕獲和轉(zhuǎn)發(fā)不同的數(shù)據(jù)集，這為公共和私有組織提供了以前未知的見解。而為了利用這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，組織需要一個有效的實時響應分析策略。
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利用物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析
組織可以檢查他們是否有能力進入物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析的一個方法是尋找第三方數(shù)據(jù)，這可能會增強他們已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)。一旦獲得數(shù)據(jù)來源，他們就需要查看是否可以輕松地將這些數(shù)據(jù)與原始存儲的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，并將其放入分析平臺來測試功能。
管理數(shù)據(jù)：5G和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)分析融合的重點是成功管理數(shù)據(jù)。
5G技術(shù)的推出是無限水平的數(shù)據(jù)流和新的邊緣計算功能的巨大增長的推動力。這意味著組織數(shù)據(jù)并使其有價值的挑戰(zhàn)從未如此巨大。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)確定為潛在的解決方案，這使單一的、標準化的數(shù)據(jù)管理和存儲解決方案可以在不同的體系結(jié)構(gòu)和平臺上工作，深思熟慮的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)策略促進了數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)湖、API和密鑰之間的鏈接分析產(chǎn)品，這些產(chǎn)品將在更高的層次上使用以產(chǎn)生有意義的物聯(lián)網(wǎng)見解和行動。
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邊緣的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
制造中的預測性維護警報、實用程序以及機器學習算法，可自動執(zhí)行維護任務的計劃。保險行業(yè)正在尋求收集越來越多的實時數(shù)據(jù)(例如遠程信息處理或智能建筑)，以使用人工智能更好地理解風險。物流行業(yè)正在實施舉措，以實時查看供應鏈中的產(chǎn)品。很多國家和地區(qū)的政府也希望開發(fā)智慧城市，以改善交通管理、停車和其他服務。
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物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)推動價值
物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析的融合將是組織如何利用物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動計算和邊緣計算的關(guān)鍵方面。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括根據(jù)場景及時做出相關(guān)決策的能力，并且物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)與分析數(shù)據(jù)的結(jié)合可以幫助提供這一功能。然而，只是收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是不夠的。組織需要在批量(使用傳統(tǒng)分析)和實時場景中將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值。在企業(yè)級(例如在云平臺或數(shù)據(jù)中心)執(zhí)行所有處理也是不可取的，在某些情況下也是不可能的。
面臨的挑戰(zhàn)
對于數(shù)據(jù)，仍然有一些組織采用傳統(tǒng)的思維方式，他們將數(shù)據(jù)視為每周例會中看到的東西或是看到的有趣模式，僅此而已。不僅所有組織都需要具備盡快處理數(shù)據(jù)的能力，而且也越來越緊迫。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值容易隨著時間而下降。人們需要清楚地看到這一點，以便能夠果斷地采取行動。
面臨的挑戰(zhàn)在于，這些數(shù)據(jù)很少存放在一個地方。這可能是因為基礎(chǔ)設(shè)施在歷史上是孤立的，或者組織是在多云環(huán)境中操作的。無論采用哪種方式，組織都需要整合他們的數(shù)據(jù)。這是分析能夠看到它所需要的所有數(shù)據(jù)的唯一方法，而如果沒有分析，任何數(shù)據(jù)都是無用的。
