物聯網設備會生成大量數據。為了真正利用物聯網設備，企業需要將來自各種設備和傳感器的物聯網數據與來自不同來源的數據結合起來，這些數據可能攜帶有關業務的有意義數據。這些數據包括結構化和非結構化數據，范圍從PDF、電子表格和文檔到JSON數據集、XML文件，點擊流數據，甚至圖像和視頻。
由于技術限制，許多這些數據源仍未被開發。總的來說，它們被標記為“黑暗數據”的標簽。然而，他們可以使用正確的物聯網數據分析解決方案加以闡明。
從物聯網數據中獲取最大價值
物聯網設備生成的數據并不總是可供普通商業智能(BI)工具使用。他們也沒有準備好運行物聯網預測分析。這是因為半結構化或非結構化數據不能輕易地與來自其他企業數據源的數據結合，以提供洞察力。
以下是處理物聯網分析數據并從中獲取商業價值的步驟：
· 攝取：在此初始步驟中，將接收和處理來自IoT設備的數據流。還可以生成實時通知。最后，數據以原始格式保存在集中式存儲庫中，如數據湖。
· 準備：將物聯網數據與其他來源的數據合并到數據湖中，然后進行編目，以便更好地理解和可視化。然后對數據進行清理，并應用轉換使其可用來支持探索性數據分析。然后，可以通過“提取，轉換，加載”(ETL)處理將部分數據推送到企業數據倉庫。在此階段結束時，可以使數據可用于支持固定查詢和即席查詢。
· 發現：來自數據湖或數據倉庫的已處理數據可以提供給BI工具，以創建交互式儀表板。這些交互式儀表板以及自助報告有助于將數據轉化為人類可讀的洞察力。這使決策者能夠看到全局和細粒度的細節，從而做出更明智的決策。
· 預測：業務用戶不再停留在發現階段。通過各種機器學習技術預測未來結果是當前的常態。隨著可用數據池的不斷增長，物聯網預測分析可以使用縱向數據來識別趨勢并預測未來情景。
物聯網分析在行動：醫療保健分析
讓我們考慮以醫療保健為例的物聯網分析平臺的潛力。
在這個假設情景中，我們看到用戶的生物醫學信息由專門的心臟監測物聯網設備收集。心率，血壓，血氧飽和度和活動水平等數據實時傳輸到醫療保健分析平臺。此外，來自第三方(如保險公司和醫生辦公室)的數據可以通過電子方式以各種格式提供。
您的解決方案需要能夠提取所有可用的患者數據并將其與永久性(例如用戶的年齡)以及歷史數據(例如心率和血壓的變化)合并。然后，醫療保健專業人員可以將此合成數據視為易于理解的圖形或圖表。
通過使用物聯網預測分析，該平臺甚至可以提醒醫療保健專業人員即將發生醫療緊急情況。這就是物聯網分析最終拯救生命的方式。
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