企業(yè)依靠其物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供許多服務(wù)。其中最重要的是分析。通俗地說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)分析是一門科學(xué)和藝術(shù)，它試圖在連接資產(chǎn)生成的海量數(shù)據(jù)中找到模式。MachNation的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)測(cè)試實(shí)驗(yàn)室給出更詳盡地定義，分析是平臺(tái)管理員或操作員監(jiān)控趨勢(shì)，識(shí)別異常并從攝取的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲取業(yè)務(wù)洞察的能力。

作為識(shí)別最佳物聯(lián)網(wǎng)分析平臺(tái)的第一步，企業(yè)應(yīng)該部署各種平臺(tái)分析服務(wù)。特別是，應(yīng)該為實(shí)時(shí)流媒體和存儲(chǔ)/歷史數(shù)據(jù)配置一個(gè)平臺(tái)上的分析服務(wù); 為實(shí)時(shí)流媒體外部分析服務(wù)集成配置平臺(tái); 然后將平臺(tái)上的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到外部分析服務(wù)。這些配置測(cè)試將幫助企業(yè)確定物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)供應(yīng)商是否在其平臺(tái)中設(shè)計(jì)了特殊或缺乏管理工具和可用性。

企業(yè)測(cè)試分析配置流程后，還應(yīng)評(píng)估三種類型的分析功能。讓我們來(lái)看看這三種類型的物聯(lián)網(wǎng)分析，以及企業(yè)如何識(shí)別提供同類分析微服務(wù)的平臺(tái)。

1.描述性分析

描述性分析是最基本的分析洞察形式，它允許用戶描述和聚合傳入的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。描述性分析 - 即使是像均值和標(biāo)準(zhǔn)差這樣簡(jiǎn)單的計(jì)算 - 也可以用來(lái)快速理解收集到的數(shù)據(jù)。在連接的工廠用例中，描述分析可能用于回答“在30分鐘的時(shí)間段內(nèi)平均泵溫度、流速和RPM是多少?”這種問(wèn)題。

在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上識(shí)別最佳描述性分析功能時(shí)，企業(yè)應(yīng)該評(píng)估：

平臺(tái)上的描述性分析功能：平臺(tái)執(zhí)行描述性分析查詢的能力，例如聚合或計(jì)算跨傳感器、設(shè)備或設(shè)備組的攝取數(shù)據(jù)點(diǎn)的基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以及可視化地顯示結(jié)果。

平臺(tái)數(shù)據(jù)湖/大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力：平臺(tái)對(duì)大量攝入的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和查詢的能力，包括基于表的大于1000萬(wàn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或大于5000萬(wàn)條記錄的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

2.預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析旨在通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)模擬未來(lái)的數(shù)據(jù)和行為。回歸分析(如線性回歸)是預(yù)測(cè)分析的一個(gè)示例。在相同的使用案例中，可以使用預(yù)測(cè)分析來(lái)回答這樣一個(gè)問(wèn)題：“泵的估計(jì)故障時(shí)間是多少，證明測(cè)量溫度增加了20%?”

在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上識(shí)別最佳預(yù)測(cè)分析功能時(shí)，企業(yè)應(yīng)該評(píng)估：

平臺(tái)預(yù)測(cè)分析模型構(gòu)建：平臺(tái)自動(dòng)或通過(guò)編程接口生成底層平臺(tái)攝取物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型的能力。線性或多項(xiàng)式回歸等模型是典型的，盡管在復(fù)雜平臺(tái)中可以使用更復(fù)雜的建模。

平臺(tái)預(yù)測(cè)分析模型操作：利用平臺(tái)生成或平臺(tái)集成的數(shù)據(jù)模型(如R或Python)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或識(shí)別異常值的能力。用戶應(yīng)該強(qiáng)調(diào)管理模型的能力，例如模型版本控制和更新，以及在復(fù)雜事件處理(CEP)框架中集成預(yù)測(cè)模型的能力。

3.規(guī)范分析

規(guī)范分析是幫助企業(yè)優(yōu)化未來(lái)的方向。圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理是用于完成規(guī)范分析的一些技術(shù)。可以使用規(guī)范性分析來(lái)回答這樣的問(wèn)題：“為了最大限度地延長(zhǎng)泵的正常運(yùn)行時(shí)間并最大限度地縮短維修間隔，在必須安排預(yù)防性泵維修之前，泵的最大允許溫度升高是多少?”

在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上識(shí)別最佳的規(guī)范分析功能時(shí)，企業(yè)應(yīng)該評(píng)估：

平臺(tái)上的規(guī)范分析模型功能：平臺(tái)利用平臺(tái)生成或平臺(tái)集成的數(shù)據(jù)模型(如R或Python)來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)成果或相關(guān)KPI的能力。規(guī)范模型應(yīng)最大化或最小化與業(yè)務(wù)相關(guān)的KPI，例如路線規(guī)劃中的交付時(shí)間或預(yù)測(cè)性維護(hù)的設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間。

分析通過(guò)更好地理解數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。雖然沒(méi)有完美的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但有些平臺(tái)采用了比其他平臺(tái)更高質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)分析微服務(wù)。精明的企業(yè)將測(cè)試物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的描述性，預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析功能，以及平臺(tái)與第三方分析解決方案集成的能力。他們還將全面測(cè)試他們使用平臺(tái)工具配置平臺(tái)分析服務(wù)和將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到外部系統(tǒng)的能力。