引言：物聯(lián)網(wǎng)提供源源不斷的數(shù)據(jù)流，使實時數(shù)據(jù)分析成為分析數(shù)據(jù)的理想工具。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）代表了一種顛覆性的創(chuàng)造，這種顛覆性開始推翻現(xiàn)有流程和技術，并帶來了全新的工作方式。如果物聯(lián)網(wǎng)得到適當利用，可以帶來更好的產品和服務、客戶體驗、安全性和醫(yī)療保健等等。發(fā)揮其全部功能的最佳方法之一是實時分析。物聯(lián)網(wǎng)和實時分析構成一個最佳組合。沒有實時分析，您將無法利用物聯(lián)網(wǎng)所提供的全部優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)是對實時分析的補充，反之亦然。但是，為了將物聯(lián)網(wǎng)和實時分析結合起來，需要在他們目前的業(yè)務方式上做出很多改變。

物聯(lián)網(wǎng)和實時分析案例

無人駕駛汽車似乎是結合實時分析和物聯(lián)網(wǎng)的一個案例。無人駕駛汽車裝有多個傳感器和一個IP地址。當無人駕駛汽車沿著道路行駛時，它如何與道路上的其他事物（例如交通信號燈和其他車輛）相互作用？無人駕駛汽車將在行駛時生成并收發(fā)數(shù)據(jù)；該數(shù)據(jù)包括諸如速度，到達某些界標的時間和尾氣排放等信息。以下是對無人駕駛汽車的一些可能影響：

無人駕駛汽車將從城市交通擁堵的交通信號點接收數(shù)據(jù)。根據(jù)這些報告，汽車可以自動選擇擁塞最少的路線。

最近的交通信號點將在信號變?yōu)榧t色之前的剩余時間發(fā)送數(shù)據(jù)。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，無人駕駛汽車可以調整其速度。

如果汽車行駛超出允許的速度限制，則交警可以接收到報告。這將觸發(fā)警告，并且汽車將在下一個控制點停止。

如果尾氣排放超出限制，則城市污染控制部門將接收到排放數(shù)據(jù)，并向車主發(fā)送通知。

當無人駕駛汽車到達目的地并尋找停車位時，其傳感器可以快速掃描并找到空閑車位。

那么，從上述用例得到什么啟示？

為了利用汽車生成的數(shù)據(jù)，需要實時接收數(shù)據(jù)。

還需要其他幾個傳感器，例如交通信號燈和污染控制辦公室中的傳感器，它們可以實時接收數(shù)據(jù)，進行處理分析，并觸發(fā)諸如發(fā)送高尾氣排放水平警告之類的操作。

沒有實時分析基礎架構，接收物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)就毫無意義。

業(yè)界對物聯(lián)網(wǎng)和實時分析的態(tài)度

似乎該行業(yè)一直在擁抱物聯(lián)網(wǎng)和實時分析的強大組合，并且人們對此寄予希望。在高級分析解決方案提供商Vitria進行的一項調查中，發(fā)現(xiàn)48％的受訪者已經(jīng)在從事物聯(lián)網(wǎng)和實時分析項目。受訪者回答說，他們正在積極投資于物聯(lián)網(wǎng)和實時分析。調查發(fā)現(xiàn)了兩件事：

物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(shù)據(jù)的實時分析至關重要。

公司在很大程度上依賴實時分析所提供的預測見解。

調查的主要發(fā)現(xiàn)是：

車載和物流網(wǎng)點中安裝的移動設備（占32％），智能儀表，基站和傳感器是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的最大來源。

48％的受訪者正在從事進展中的項目，而15％的受訪者說他們在過去的一年中一直在為此工作。

43％的受訪者表示，他們將投資于物聯(lián)網(wǎng)分析，自動化和可視化，而分別針對每個領域的響應是物聯(lián)網(wǎng)分析（20％），自動化（8％）和可視化（5％）。

商業(yè)智能是最常使用數(shù)據(jù)流分析的領域。

18％的受訪者表示，他們將預測性維護放在首位，而17％的受訪者表示，他們需要實時分析來進行網(wǎng)絡監(jiān)控和服務保證。只有8％的人表示他們需要現(xiàn)場服務管理解決方案。

大多數(shù)投資者預見到物聯(lián)網(wǎng)和實時分析將在未來提供大量價值。

實時分析和物聯(lián)網(wǎng)的投資回報率

上面的段落似乎描繪了實時分析和物聯(lián)網(wǎng)的美好前景。許多專家在談論這種結合無懈可擊。但其實不是那么簡單。業(yè)界需要擺脫炒作，并意識到要從實時分析和物聯(lián)網(wǎng)組合中獲得可觀的回報，需要付出很多努力。這并不意味著這種組合是一個 即將破裂的泡沫。只是需要做很多工作。讓我們看一下我們需要做些什么才能使回報最大化。讓我們考慮一下主要步驟：

確定需要實時分析和物聯(lián)網(wǎng)的原因

確定您需要實時分析和物聯(lián)網(wǎng)組合解決的業(yè)務問題。例如，從事環(huán)境保護和養(yǎng)護工作的公司可能需要實時分析高峰時段和非高峰時段的城市二氧化碳排放量。它還可能需要實時分析超過排放限值的車輛數(shù)量。

在確定問題之后，請確定實時分析和IoT組合是否是最佳的可用解決方案。不要受到概念炒作的影響，而根據(jù)實際需求做出決定。

估算費用

確定問題后，進行基于數(shù)據(jù)的客觀ROI分析。除其他事項外，您應集中注意兩件事：總擁有成本和可能獲得的收益。成功進行分析的關鍵是盡可能獲得分析的定量輸出。例如，物聯(lián)網(wǎng)和實時分析應該能夠預測工廠中的機器開始提供遞減收益的時間范圍。這也稱為預測性維護。其次，找到總擁有成本，包括但不限于您為此工作所雇用的人員，計算機和服務器等設備，培訓成本和時間以及傳感器的維護費用。

了解挑戰(zhàn)

實施實時分析和物聯(lián)網(wǎng)項目是一項巨大且極其復雜的工作，因為對于大多數(shù)組織而言，這是前所未有的挑戰(zhàn)。對任務進行現(xiàn)實的評估并將其分解為較小的可管理模塊非常重要。

結論

充分利用實時分析和物聯(lián)網(wǎng)的結合，第一步就是要接受這不是靈丹妙藥。同時，這也不是泡沫。避免極端的想法。概念中包含很多內容，需要仔細加以利用。您需要進行切合實際的評估和定量分析，然后分步驟執(zhí)行。如果您能夠正確實施該項目，那么它可以前所未有地重新定義您的業(yè)務，但這將需要時間來檢驗。