工业物联网设备，工业物联网数据是什么？
如何从物联网设备发生的很多数据中提取有用的价值是十分重要的。换句话说，公司需求了解不同的物联网数据源及其对存储的影响，例如从物联网数据中获取更多价值。
某机构在2017年预测，到2020年，物联网设备将到达200亿台。今日，物联网技能的运用已经到达并超过了这个预期。随着技能的前进，很多企业都生产出了体积更小、本钱更低、功耗更低的传感器，这将促进物联网出资企业数量的持续快速增加。
应战不再是技能，而是安排能否从搜集的数据中提取价值。布置新物联网解决方案的Iot团队需求完成ROI，并在完成此使命时遇到障碍。
从数据中快速而容易地提取价值总是很困难的，就像大海捞针一样。经过混合更多的数据、数据源、数据类型和流数据，简直不或许经过运用现有的数据处理、存储和剖析方法来取得所需的值。为了充分利用对物联网的出资，安排需求在战略中融入一些重要的元素。
前景主动化
因为连接的设备数量巨大，发生的数据量巨大，处理很多物联网数据的仅有解决方案便是主动化。主动化可以协助安排实时接收、转化和传输数据和见地。它确保It团队可以吸收很多数据，并以安排可以运用和从中获取价值的方式提供洞察。
主动化消除了对数据存储团队的数据根底架构项目进行手动编码的重复性和时刻密集性担负，带来了几个要害优势：首先，可以在较短的时刻内以较低的本钱提供对数据的见地，从而大大提高了成果的质量和可靠性。其次，数据存储团队被解放，专心于更具战略性的剖析和数据输出作业。但是，仅仅主动处理数据是不够的。处理字段中数据的仅有方法是在设备创立后当即从字段流式传输数据，而不是在将来的某个时刻点。
此外，主动化在数据处理中起着重要的效果。在处理来自现场设备的数据时，流式数据主动化使数据管理器可以实时处理在现场创立的数据，从而削减数据和insight之间的时刻差。
例如，每天有数百辆公交车的公交公司期望尽或许实时地了解其车队的运作，以最大极限地提高服务功率。经过车载传感器采集物联网数据，公交公司可以实时剖析这些数据，以便及时确诊和发现问题。
传统上，数据是在一天的运转结束时从传感器上下载的，成果发现这是一个问题，因为公交车或许已经出了问题，或者或许整天落后于运转方案，所以无法实时解决这个问题。但是，在流量数据主动化的情况下，假如总线有毛病的危险，传感器可以实时发现问题，然后相关人员采取办法加以防备。经过实时处理数据，公交公司可以当即识别刹车片是否磨损，然后在车辆发生毛病前通知维修人员进行更换。
物联网对存储的影响
在支持物联网系统的根底设施方面，面对物联网设备发生的海量数据增加，人们的反应是购买更多的存储空间。但是，在指数增加的情况下，这是一个代价昂扬的短期战略。相反，企业需求考虑如何转化存储过程中的数据，从而削减存储过程中的数据。数据的实时剖析意味着安排可以保存数据的本质，而不是为将来的剖析保存很多数据。
这不只节省了存储本钱，并且加快了未来的报告过程，提高了insight的质量和可靠性。这是一个筛选出哪些数据有价值，哪些数据没有价值的问题，也便是说，一般需求将原始数据存储一段时刻以测试探索性作业负载。因此，作为数据湖根底设施的一部分，云存储可以是一种经济高效的短期选择。但是，布置主动化东西来安排这些信息、管理模式并允许以最有用的格局对数据进行剖析、查询和搜索也是至关重要的。
了解物联网数据源
物联网设备发明并利用许多不同类型的数据源和格局——公共汽车刹车上的传感器、飞机上的数千个传感器、视频监控摄像机和工厂里的机器。其间一些是传统的结构化数据，但半结构化和非结构化数据的数量也在不断添加，这也需求实时处理。在将数据转化为洞察力之前，需求将其安排为更易于管理的方式。考虑到数据的数量和复杂性，手动执行这个复杂的使命是不或许的。主动化是有用完成这一方针的仅有途径。
在某些情况下，可以经过运用整个数据流来获取值。这些数据集可以彻底保存，以便在今后的时刻点进行剖析，以确认趋势。但是，在数据提取过程中过滤掉无效数据一般更明智。要准确理解如何处理不同的物联网数据流，安排需求构建一个信息流，为安排创立最有价值的要害和时刻敏感信息的全景视图。
同时，安排需求确认他们应该存储的前史信息，以显现事情的长期趋势。像data Lake architecture这样的东西可以用作存储库，以原生格局存储很多结构化、半结构化和非结构化数据。但是，主动化东西需求将数据从乱七八糟的数据转化成有价值的见地。
物联网市场正在增加
各种运用的传感器本钱十分低，物联网正敏捷成为干流。预计到2025年，物联网市场经济价值将到达11.1万亿美元。它不再局限于预算巨大的大企业，很多小企业也在根据物联网运用提供的信息寻找改善事务的方法。
此外，关于传感器和其他物联网运用来说，成熟的主动化东西可以缩短价值完成的时刻，并发生马到成功的影响。关于许多公司来说，管理和从数据中提取价值的下一步将是完成人工智能、深度学习和机器学习。我们将看到，数据处理的局限性将不再来自运用技能的本钱，而是来自数据剖析结论的发明性运用。
关于各种规模的企业来说，数据是他们可以用来超越竞争对手的最有价值的资产之一。物联网运用中运用的传感器本钱大大下降，可以为安排提供一切或许的数据集。但是，假如一个安排不能为其事务取得真实的洞察力和价值，那么对物联网的出资就毫无意义。总归，主动化东西是必要的，以最大极限地发挥物联网出资的价值。
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