資料介紹
物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)機會豐富起來,一般而言,這些機會已經(jīng)可以用于實踐了。
懷著同樣的心情,我們?yōu)?017年分享五種物聯(lián)網(wǎng)解決方案,這是讓你的企業(yè)步入物聯(lián)網(wǎng)成功道路的起點。
1.捕獲新的數(shù)據(jù)源
每天,公司從與客戶和供應(yīng)商的互動中捕獲數(shù)據(jù),還能獲得基于經(jīng)濟、天氣、社交媒體等的第三方數(shù)據(jù)。下面講述如何獲取這些數(shù)據(jù):
找到一條全新的數(shù)據(jù)流
為你的企業(yè)設(shè)置相關(guān)計劃,找到一個新的數(shù)據(jù)源。比如,一些工業(yè)設(shè)備可能已經(jīng)有能力輸出信息,但是現(xiàn)在信息可能還沒有被捕獲到?;蛘呖捎玫墓矓?shù)據(jù)可以容易地集成并與當前信息相關(guān)聯(lián)。
結(jié)構(gòu)化現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流
你可能有一個現(xiàn)存的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,但當前的形式不是特別好用。那么充分結(jié)構(gòu)化當前的這份數(shù)據(jù)以使它易被企業(yè)其他人訪問,從而帶來新的視野。
容易的機會
觀察流行的消息隊列,諸如Apache Kafka,從而為消息流建立交通樞紐。
通過查看哪些信息可從現(xiàn)有工業(yè)設(shè)備中捕獲,來深入鉆研工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。
2.審視一項新應(yīng)用
頭腦風暴出一項新應(yīng)用,能交付出新的客戶利益或者操作效率。選擇包括:
一項新的移動應(yīng)用。
一項用戶體驗推進,通過投遞更加精準和相關(guān)的信息實現(xiàn)。
針對客戶和互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的省時工具。
當開展計劃并實施時,問問你自己:
什么樣的數(shù)據(jù)源組合能提供最大價值?
這項應(yīng)用能受益于實時數(shù)據(jù)嗎?
我可以移動到一個推模型,而不是一個拉模型的應(yīng)用程序交互性?
3.建立一個物聯(lián)網(wǎng)分析應(yīng)用
基于對現(xiàn)有或新數(shù)據(jù)的最新觀察的分析幫助業(yè)務(wù)向前推動??紤]將現(xiàn)有的機器學習模型應(yīng)用到現(xiàn)存工作流上,或者將模型應(yīng)用于新的即將到來的物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)流上。
比如,許多機器學習模型或者在較早的談話統(tǒng)計模型中,可以用預(yù)測模型標記語言或PMML來輸出。
具體來說,諸如SAS導出模型到PMML的工具可以直接集成到實時管道中。像Apache Spark這樣的現(xiàn)代轉(zhuǎn)換層和像MemSQL這樣的分布式數(shù)據(jù)庫可以本地托管這些模型,從而可以實時記錄傳入的數(shù)據(jù)。
架構(gòu)師可以擴展當前流行的函數(shù)庫(例如MLlib和TensorFlow),以使用這些工具創(chuàng)建預(yù)測分析應(yīng)用程序。
4.確保正確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)
成功的IoT部署需要從邊緣數(shù)據(jù)收集一直到數(shù)據(jù)中心。像OSI Software提供了一款收集工具,可以幫助你將數(shù)據(jù)輸入你的管道。
一旦進入數(shù)據(jù)中心,一個共同的架構(gòu)涉及到集成以下層。
消息隊列
在消息層,Apache Kafka和AWS Kinesis是聚集數(shù)據(jù)流的常用選項,連接信息的產(chǎn)生者和消費者。
轉(zhuǎn)化
大多數(shù)數(shù)據(jù)管道需要將數(shù)據(jù)從捕獲時的狀態(tài)修改為其長期持久性狀態(tài)。轉(zhuǎn)換分片模式,以便數(shù)據(jù)可以在轉(zhuǎn)換層進行正確分類。
數(shù)據(jù)持久性
最準確的預(yù)測分析模型涉及實時和歷史數(shù)據(jù),因此能夠持久保留數(shù)據(jù),包括隨時的記錄,設(shè)置適當?shù)纳舷挛摹?br /> 實時儀表盤
對于快速可視化當前數(shù)據(jù)沒有什么比實時儀表板更能讓人驚喜的了。受歡迎的商業(yè)智能儀表板(如Tableau、Zoomdata或Looker)以及使用D3.js等框架的自定義儀表板,均能允許公司提供對新數(shù)據(jù)的廣泛訪問。
5.為企業(yè)設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)成功的模型
毫無疑問,數(shù)據(jù)在當今的商業(yè)環(huán)境中扮演著更重要的角色,每個人都在爭相“轉(zhuǎn)型”。新的CxO角色,如首席數(shù)據(jù)官和首席分析官,使得這一切變得更加明顯。
去年年底,Gartner估測25%的大型跨國企業(yè)已經(jīng)雇傭了一個首席數(shù)據(jù)官。到2019年,Gartner預(yù)期此數(shù)據(jù)會達到90%。
此外,Gartner看到了高級分析的興起:
到2018年,Gartner預(yù)測,超過一半的大型組織將使用先進的分析和專有算法進行競爭,破壞整個行業(yè)。這反過來又受到激增的設(shè)備、連接的“事物”、連接性和計算能力所驅(qū)使,所有這些都創(chuàng)造了更多的機會來收集數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù),并可能實現(xiàn)貨幣化。
從來沒有比現(xiàn)在更好的時機來開啟你的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)規(guī)劃。
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懷著同樣的心情,我們?yōu)?017年分享五種物聯(lián)網(wǎng)解決方案,這是讓你的企業(yè)步入物聯(lián)網(wǎng)成功道路的起點。
1.捕獲新的數(shù)據(jù)源
每天,公司從與客戶和供應(yīng)商的互動中捕獲數(shù)據(jù),還能獲得基于經(jīng)濟、天氣、社交媒體等的第三方數(shù)據(jù)。下面講述如何獲取這些數(shù)據(jù):
找到一條全新的數(shù)據(jù)流
為你的企業(yè)設(shè)置相關(guān)計劃,找到一個新的數(shù)據(jù)源。比如,一些工業(yè)設(shè)備可能已經(jīng)有能力輸出信息,但是現(xiàn)在信息可能還沒有被捕獲到?;蛘呖捎玫墓矓?shù)據(jù)可以容易地集成并與當前信息相關(guān)聯(lián)。
結(jié)構(gòu)化現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流
你可能有一個現(xiàn)存的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,但當前的形式不是特別好用。那么充分結(jié)構(gòu)化當前的這份數(shù)據(jù)以使它易被企業(yè)其他人訪問,從而帶來新的視野。
容易的機會
觀察流行的消息隊列,諸如Apache Kafka,從而為消息流建立交通樞紐。
通過查看哪些信息可從現(xiàn)有工業(yè)設(shè)備中捕獲,來深入鉆研工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。
2.審視一項新應(yīng)用
頭腦風暴出一項新應(yīng)用,能交付出新的客戶利益或者操作效率。選擇包括:
一項新的移動應(yīng)用。
一項用戶體驗推進,通過投遞更加精準和相關(guān)的信息實現(xiàn)。
針對客戶和互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的省時工具。
當開展計劃并實施時,問問你自己:
什么樣的數(shù)據(jù)源組合能提供最大價值?
這項應(yīng)用能受益于實時數(shù)據(jù)嗎?
我可以移動到一個推模型,而不是一個拉模型的應(yīng)用程序交互性?
3.建立一個物聯(lián)網(wǎng)分析應(yīng)用
基于對現(xiàn)有或新數(shù)據(jù)的最新觀察的分析幫助業(yè)務(wù)向前推動??紤]將現(xiàn)有的機器學習模型應(yīng)用到現(xiàn)存工作流上,或者將模型應(yīng)用于新的即將到來的物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)流上。
比如,許多機器學習模型或者在較早的談話統(tǒng)計模型中,可以用預(yù)測模型標記語言或PMML來輸出。
具體來說,諸如SAS導出模型到PMML的工具可以直接集成到實時管道中。像Apache Spark這樣的現(xiàn)代轉(zhuǎn)換層和像MemSQL這樣的分布式數(shù)據(jù)庫可以本地托管這些模型,從而可以實時記錄傳入的數(shù)據(jù)。
架構(gòu)師可以擴展當前流行的函數(shù)庫(例如MLlib和TensorFlow),以使用這些工具創(chuàng)建預(yù)測分析應(yīng)用程序。
4.確保正確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)
成功的IoT部署需要從邊緣數(shù)據(jù)收集一直到數(shù)據(jù)中心。像OSI Software提供了一款收集工具,可以幫助你將數(shù)據(jù)輸入你的管道。
一旦進入數(shù)據(jù)中心,一個共同的架構(gòu)涉及到集成以下層。
消息隊列
在消息層,Apache Kafka和AWS Kinesis是聚集數(shù)據(jù)流的常用選項,連接信息的產(chǎn)生者和消費者。
轉(zhuǎn)化
大多數(shù)數(shù)據(jù)管道需要將數(shù)據(jù)從捕獲時的狀態(tài)修改為其長期持久性狀態(tài)。轉(zhuǎn)換分片模式,以便數(shù)據(jù)可以在轉(zhuǎn)換層進行正確分類。
數(shù)據(jù)持久性
最準確的預(yù)測分析模型涉及實時和歷史數(shù)據(jù),因此能夠持久保留數(shù)據(jù),包括隨時的記錄,設(shè)置適當?shù)纳舷挛摹?br /> 實時儀表盤
對于快速可視化當前數(shù)據(jù)沒有什么比實時儀表板更能讓人驚喜的了。受歡迎的商業(yè)智能儀表板(如Tableau、Zoomdata或Looker)以及使用D3.js等框架的自定義儀表板,均能允許公司提供對新數(shù)據(jù)的廣泛訪問。
5.為企業(yè)設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)成功的模型
毫無疑問,數(shù)據(jù)在當今的商業(yè)環(huán)境中扮演著更重要的角色,每個人都在爭相“轉(zhuǎn)型”。新的CxO角色,如首席數(shù)據(jù)官和首席分析官,使得這一切變得更加明顯。
去年年底,Gartner估測25%的大型跨國企業(yè)已經(jīng)雇傭了一個首席數(shù)據(jù)官。到2019年,Gartner預(yù)期此數(shù)據(jù)會達到90%。
此外,Gartner看到了高級分析的興起:
到2018年,Gartner預(yù)測,超過一半的大型組織將使用先進的分析和專有算法進行競爭,破壞整個行業(yè)。這反過來又受到激增的設(shè)備、連接的“事物”、連接性和計算能力所驅(qū)使,所有這些都創(chuàng)造了更多的機會來收集數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù),并可能實現(xiàn)貨幣化。
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