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物联网分析不应是事后诸葛亮

2017-06-06 02:22:06

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物联网的蓬勃发展致使了在物联网利用背后云利用所处理和存储数据量的显著上升。企业架构师们需要积极主动地使用这些利用背后的API以便于保持竞争优势，Forrester研究公司首席分析师Mike Gualtieri在旧金山召开的WSO2大会上如是说。这将让物联网分析进程变得更加简便，从而改良客户体验并创造新的商业价值。

“我们的分析显示，企业用户只是使用了他们所具有数据中的12%用于分析，” Gualtieri说。“数据的更新变化速度是相当快的，但是由于某些缘由，大多数的分析工作都是事落后行的。这就是商业智能描写心态的1个作用。我不是说你不需要做这项工作。但是，现在你需要期待具有前瞻预测性、能帮助理顺关系和能够解释其中缘由的分析。”

大部份的商业智能(BI) 利用1直都重点关注在结合数据仓库、搜集并分析信息的工具。这类方法能够在战略层面上起到帮助引导企业的作用，但是它在战术层面上对提高企业运营的作用就显得微不足道了。

像1个风险投资家1样思考问题

“物联网分析不再是产生在利用体系架构以外的事，”Gualtieri说。“它成了你的利用基础设施的1部份。所以，需要有1个先进的分析引擎，它将成为您的利用基础设施和平台的1部份。”

目前的前瞻性分析工具是相对不成熟的，很多企业组织都不知道应如何从中获得价值。因此，企业架构师们需要想出新方法，应如何灵活地把这些前瞻性分析工具链接在1起来测试新的业务流程。“企业需要像风险投资家那样思考问题，他们会向很多小型企业或利用进行投资，”Gualtieri说。“对希望在投资前了解投资回报的企业来讲，这是1种截然不同的思考方式。”

使用它或放弃它

可以在事后使用数据仓库技术把传统BI利用链接起来。但是，前瞻性分析工具需要融入利用及其API才是有效的。诸如心率传感器、活动跟踪器和汽车传感器这样的物联网装备正在产生大量可被新利用使用的数据。

例如，Spotify公司于近期推出了1项新功能，它可将歌曲与用户的跑步节奏相匹配。其他的开发人员正在寻觅可使用来自于汽车的轮胎打滑数据的利用，从而向其他司机提示危险道路条件。

与利用实时数据相干的挑战之1就是，数据本身有着1个有效期。例如，根据GPS数据向客户发送优惠信息的利用服务是具有1定价值的，但是如果是在用户离开相干区域以后再发送，其意义就不大了。与之类似，讹诈检测算法的实际价值常常是事前远大于事后。这些类型的用例需要实时分析能够在严格定义的框架下触发业务流程。

“前瞻预测分析要比传统的事后历史数据分析要有价值很多，” Gualtieri说。“大多数企业其实不重视前瞻预测分析。这些分析的问题在于大多数企业努力让这些分析变得更具可操作性。而移动性和物联网正在改变这1切。你必须将分析纳入你的利用当中。”

开发1个前瞻分析工具链

前瞻分析就是指使用数据来发现模型的工具和技术。这些模型能够以1定显著精确的几率来预测结果。它们不预测未来。1个好的预测模型能够推荐产品和改良客户消息。

流程分析是用于捕捉前瞻预测的实时组件。它具有1个较大的技术范畴，其中包括了用于过滤、集合、丰富和分析高吞吐量数据的复琐事件处理功能。在实践层面，实时意味着随用例不同而不同的业务时间。金融交易对实时的要求多是微秒级的。而讹诈检测则只需要毫秒级就能够了，对1个推荐引擎来讲，半秒钟的延迟就足够满足其利用需求了。

规范性分析是指用于触发业务规则和业务流程以响应分析数据的工具和技术。这些工具和技术可让企业能够实行那些实行响应数据的新业务流程。

分阶段的分析服务

新的WSO2物联网平台包括了1个数据分析服务器，其中有可被纳入物联网利用的商业智能和实时模块。它包括了1个复杂的事件处理模块，该模块代码约为2MB左右，可被推送至物联网网关和移动手机中运行，固然也能够在云中运行。这就让企业架构师们能够为物联网分析利用探索新的利用体系架构。例如，1个家庭监控利用就能够把电力线信号的实时电流转换成为与装备使用相干的离散事件。

在其他的利用中，把数据推送到云中进行计算将更具成心义。WSO2的云产品副总裁Dmitry Sotnikov表示，“在云中进行数据分析的意义非常重大，其理由以下。尖端技术的保护本钱非常昂贵。诸如Arduino之类的物流网装备CPU其实不具有较强的处理能力。另外，你还需要汇总数据，这样你才能实现跨多个客户的数据分析。”

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