圍繞物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的熱議此起彼伏。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并不局限于智能手表和語(yǔ)音助理等流行的消費(fèi)電子產(chǎn)品。它們還包括非常復(fù)雜的設(shè)備，如微小的生物醫(yī)學(xué)植入物或大規(guī)模的水管理系統(tǒng)。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。為了真正利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，企業(yè)需要將來(lái)自各種設(shè)備和傳感器的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，這些數(shù)據(jù)可能攜帶有關(guān)業(yè)務(wù)的有意義數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，范圍從PDF、電子表格和文檔到JSON數(shù)據(jù)集、XML文件，點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，甚至圖像視頻。

由于技術(shù)限制，許多這些數(shù)據(jù)源仍未被開發(fā)。總的來(lái)說(shuō)，它們被標(biāo)記為“黑暗數(shù)據(jù)”的標(biāo)簽。然而，他們可以使用正確的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析解決方案加以闡明。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)并不總是可供普通商業(yè)智能（BI）工具使用。他們也沒(méi)有準(zhǔn)備好運(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)分析。這是因?yàn)榘虢Y(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能輕易地與來(lái)自其他企業(yè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)合以提供洞察力。

以下是處理物聯(lián)網(wǎng)分析數(shù)據(jù)并從中獲取商業(yè)價(jià)值的步驟：

（1）攝取：在此初始步驟中，將接收和處理來(lái)自IoT設(shè)備的數(shù)據(jù)流。還可以生成實(shí)時(shí)通知。最后，數(shù)據(jù)以原始格式保存在集中式存儲(chǔ)庫(kù)中，如數(shù)據(jù)湖。

（2）準(zhǔn)備：將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與其他來(lái)源的數(shù)據(jù)合并到數(shù)據(jù)湖中，然后進(jìn)行編目，以便更好地理解和可視化。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，并應(yīng)用轉(zhuǎn)換使其可用來(lái)支持探索性數(shù)據(jù)分析。

然后，可以通過(guò)“提取，轉(zhuǎn)換，加載”（ETL）處理將部分?jǐn)?shù)據(jù)推送到企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在此階段結(jié)束時(shí)，可以使數(shù)據(jù)可用于支持固定查詢和即席查詢。

（3）發(fā)現(xiàn)：來(lái)自數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的已處理數(shù)據(jù)可以提供給BI工具，以創(chuàng)建交互式儀表板。這些交互式儀表板以及自助報(bào)告有助于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類可讀的洞察力。這使決策者能夠看到全局和細(xì)粒度的細(xì)節(jié)，從而做出更明智的決策。

（4）預(yù)測(cè)：業(yè)務(wù)用戶不再停留在發(fā)現(xiàn)階段。通過(guò)各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果是當(dāng)前的常態(tài)。隨著可用數(shù)據(jù)池的不斷增長(zhǎng)，物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)分析可以使用縱向數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別趨勢(shì)并預(yù)測(cè)未來(lái)情景。

來(lái)源：中國(guó)電子網(wǎng)