如何最大限度地发挥物联网的数据价值

 智能家居产品     |      2019-12-02 17:10

导读:如何从物联网设备产生的大量数据中提取价值至关重要。换句话说,企业需要了解不同的物联网数据源及其对存储的影响,以及自动化,例如从物联网数据中获得更多价值。Gartner在2017

如何从物联网设备产生的大量数据中提取价值至关重要。换句话说,企业需要了解不同的物联网数据源及其对存储的影响,以及自动化,例如从物联网数据中获得更多价值。

Gartner在2017年预测,到2020年,物联网设备将达到200亿台。今天,物联网技术的应用已经达到并超过了这一预期。随着技术的进步,许多企业已经生产出体积更小、成本更低、功耗更低的传感器,这将推动投资物联网的公司数量持续快速增长。

挑战不再是技术,而是组织能否从收集的数据中获取价值。部署新的物联网解决方案的信息技术团队需要实现投资回报,并且在完成这项任务时会遇到障碍。

从数据中快速容易地获得洞察力以提取价值总是困难的,通常就像大海捞针一样。如果将更多的数据、数据源、数据类型和流数据混合在一起,使用现有的数据处理、存储和分析方法很难获得所需的值。为了充分利用对物联网的投资,组织需要将一些重要内容整合到其战略中。

前景自动化

由于连接的设备数量庞大,产生的数据量巨大,处理大量物联网数据的唯一解决方案是自动化。自动化帮助组织实时捕获、转换和交付数据和见解。信息技术确保信息技术团队能够吸收大量数据,并以一种组织能够使用和从中获取价值的方式提供洞察力。

自动化为数据存储团队消除了手动编码数据基础架构项目的重复性和时间密集型方面的负担,从而带来了几个关键优势:首先,从数据中获得的见解可以在更短的时间内以更低的成本交付,从而大大提高了结果的质量和可靠性。其次,数据存储团队已被解放出来,专注于更具战略性的分析和数据输出工作。然而,仅仅自动处理数据是不够的。处理现场数据的唯一方法是在设备创建后立即从现场流式传输数据,而不是在将来的某个时候。

此外,自动化在数据处理中也起着至关重要的作用。当处理来自现场设备的数据时,流式数据自动化使数据管理器能够实时处理现场创建的数据,从而减少数据和洞察力之间的时间差。

例如,一家每天有数百辆公共汽车在路上行驶的公共汽车公司希望尽可能多地实时了解其车队的运行情况,以便最大限度地提高服务效率。通过使用车载传感器收集物联网数据,公交公司可以实时分析这些数据,以便立即诊断和检测问题。


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