在瞬息萬變的世界中,組織很難趕上不斷涌現的新概念。但人們需要區分哪些技術和概念是有用的,哪些只是一種炒作。在數據分析領域,正是大數據引發了這個時代的質疑。而如今,當這個概念日益清晰時,一個新的應用浪潮即將到來:人們需要了解在物聯網中如何使用大數據。
關于什么是大數據及其可帶來的價值的熱烈討論已經開始消退。然而,當專家們開始大量使用大數據和物聯網的技術組合時,人們又再一次試圖定義物聯網與大數據連接的方式。
物聯網與大數據的接觸點
簡而言之,物聯網是連接到互聯網的設備網絡。這些設備具有內置的傳感器,可以生成數據并對外發送,從而可以相互通信,并與分析系統進行通信。
即使對物聯網設備仍然很陌生,這個概念已經在人們的生活中找到了方向。設想一個智能家庭,它可以通過調節供暖和空調系統的運行模式來調節溫度,可以開啟和關閉照明系統,可以發出有關漏水或氣體泄漏或外人入侵的信號。最重要的是,智能家居可以在沒有戶主參與的情況下做到這一點。
物聯網業務的一個典型例子是機器監控,使用安裝在不同機器部件上的多個傳感器。這些傳感器將有關溫度、振動、壓力、潤滑等讀數發送給分析系統,分析系統對其進行處理并識別一些隱藏的模式和相關性。如果系統識別出讀數與某種故障模式相匹配,則會向維護團隊發送即時警報。
以下將回答物聯網如何與大數據相交的棘手問題。當一些技術正在炒作時,物聯網可能是其中之一。實際上,物聯網數據是大數據的類型之一,這使得大數據技術堆棧在所有階段處理物聯網數據都是一個很好的(但不是唯一的)選項。對于數據攝取,企業可以使用Apache Kafka,因為該技術支持數據流。Apache Hadoop生態系統是數據存儲和處理歷史數據的理想選擇,而Apache Spark則非常適合近實時數據處理。
大數據使用案例中的物聯網數據規則
而人們開始了解制造商所提供的用例。同時,也可以在其他行業了解物聯網數據,了解物聯網大數據用例。
醫療保?。涸卺t療保健領域,配戴移動應用技術的可穿戴傳感器設備可以實現遠程健康監測。該方法的工作原理如下:傳感器監測特定患者的狀態(心跳、體溫、血壓、呼吸率等),并將這些數據實時傳送到云端,然后傳送到應用程序。分析系統不斷搜索所有患者物聯網數據中的隱藏趨勢,并試圖找出可能引發并發癥的模式。如果物聯網的大數據分析顯示某些令人擔憂的癥狀,系統會立即向患者和醫生發送警報。
零售:知名零售商亞馬遜公司最近推出了一個新概念 - Amazon Go。這是一家沒有收銀員的商店,顧客不必排隊等待購物。要進入商店只用掃描他們的智能手機即可。事實上,在這里采用的是物聯網和大數據分析技術:商店里遍布傳感器和攝像頭,顧客在商店中購物,攝像頭能夠區分其中的每一個人,并且跟蹤他們放入購物車或返回貨架的所有產品。重量傳感器提供了一個額外的控制點:他們可以認識到特定的產品已經不在貨架。當顧客完成購物時,他們選擇的所有產品都顯示在真實和虛擬的籃子中,顧客可以離開商店,系統將在稍后收費。
毫無疑問,Amazon Go是一個有遠見的概念。然而,零售業表現出更多腳踏實地的想法,例如智能物流技術,可以跟蹤和優化路線,并識別每位卡車司機的行為模式。零售商還使用信標激活訪問者的應用程序,并在訪問者進入商店并通過信標時,推出相關產品優惠和促銷活動。訪客會因此感到滿意,因為他們收到參加促銷活動提供的個性化優惠。同時,信標對商店員工也有幫助,因為它們可以識別需要高質量服務的具有價值的客戶。
銀行業:銀行業也從物聯網中受益。銀行正在努力獲取客戶全方位的視角,并提供無縫的客戶體驗。雖然這一切始于智能手機的積極參與,但物聯網進一步擴展至可穿戴設備。例如,美國銀行與FitPay公司合作進一步推動可穿戴支付技術。通過這種合作,持卡人將能夠直接從他們的智能手表和其他可穿戴設備付款。銀行將能夠識別客戶的行為和偏好。
結語
盡管圍繞物聯網進行了更多的炒作,但它只是大數據源其中之一。毫無疑問,這是一個有價值的領域,而且正在不斷發展。如果企業已經實施了一些大數據解決方案,也許已經處理物聯網數據,如果企業正計劃采用大數據方案,希望以上描述的用例可以激發一些偉大的想法。
版權聲明:本文為企業網D1Net編譯,轉載需注明出處為:企業網D1Net,如果不注明出處,企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。