2022-01-21 16:28:13
要確定最好的物聯網分析平台，企業應該首先部署各種平台分析服務。尤其是在為實時流媒體和存儲/曆史數據配置平台上的分析服務;為實時流媒體外部分析服務整合配置平台;然後從該平台向外部分析服務輸出數據。配置測試將幫助企業判斷物聯網平台廠商的平台上設計的特別的或者缺少管理工具和可用性。
企業測試分析配置過程後，還應評估三種分析功能。下面我們來看一下物聯網的三種分析方法，以及企業是如何識別提供類似分析的平台。
1.描述性分析。
描述性分析是一種最基本的分析方法，它允許用戶描述和聚集物聯網數據。描述性分析——甚至像平均數和標准差這樣簡單的計算，都能被用於快速理解所收集的數據。描述性分析可以用來回答30分鍾內聯機的平均溫度、流動速度和RpM是多少?這個問題。
企業在物聯網平台上識別最佳描述性分析功能時，應進行評估：
該平台的描述性分析功能：該平台能夠進行描述性分析和查詢，例如，在傳感器、設備或設備組之間收集數據點，並可視化顯示結果。
(b)平台數據綜合/大數據存儲能力：平台存儲和查詢海量物聯網數據的能力，包括基於表格的1000多萬行數據存儲器或5,000萬條記錄的非結構化數據存儲。
2.預測分析。
預期分析旨在通過分析曆史數據，模擬未來數據和行為。回歸分析(如線性回歸)是預測分析的一個例子。對於相同的使用情況，預測分析可以用來回答這個問題：預計的泵失效時間是多長，而測量溫度提高了20%?
企業在物聯網平台上識別最佳預測分析功能時，應進行評估：
●平台預測分析模型構建：平台能夠通過編程界面自動獲取物聯網數據或生成底層平台。雖然更複雜的建模可以用於複雜的平台，但線性或多個回歸模型是典型的。
•平台預測分析模型的運行：使用平台生成或集成的數據模型(R或python)對數據進行分類或識別異常值的能力。使用者應該強調模型的管理能力，例如模型版本控制和更新，以及整合複雜事件處理(CEp)框架內的預測模型的能力公司寬頻。
3.規范分析。
標准化分析是幫助企業優化未來的方向。圖象處理、機器學習和自然語言處理是進行標准化分析的技術。可采用標准化分析來回答以下問題：為了使泵的正常工作時間最大化，並盡量縮短維護間隔，那么泵最大允許溫度是多少?
企業在物聯網平台上識別最佳標准分析功能時，應進行評估：
●平台上的標准分析模型功能：平台使用平台生成或集成的數據模型(如R或python)來優化業務結果或相關KpI的能力。標准模型應最大化或最小化與業務相關的KpI，如路線規劃中的交付時間或預測性維護設備的正常運行時間。
分析通過更好地理解數據，幫助企業創造商業價值。雖然沒有完美的物聯網平台，但一些平台采用了比其他平台更高質量的物聯網分析微服務。聰明的企業將測試物聯網平台的描述、預測和標准化分析功能，以及平台與第三方分析解決方案集成的能力。他們還將全面測試他們使用平台工具配置平台分析服務並將數據導出到外部系統的能力。
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