物聯(lián)網(wǎng)是對象或設備的網(wǎng)絡，通常通過傳感器連接到Internet，并且可以相互關聯(lián)以及它們生成的數(shù)據(jù)。從智能手機，汽車到冰箱，恒溫器和鏡子，這些連接的“事物”正在慢慢進入我們生活的方方面面。到2025年，預計將有416億臺互聯(lián)設備，物聯(lián)網(wǎng)的持久性只會增加。
在過去的五年中，由于擁有強大的計算能力，數(shù)據(jù)處理技術的創(chuàng)新以及機器學習和自然語言處理算法的出現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)的采用已大大增加。物聯(lián)網(wǎng)為客戶打開了一個全新的舞臺，以解決他們長期存在的設備連接問題，并使用生成的數(shù)據(jù)對決策流程產(chǎn)生積極影響。物聯(lián)網(wǎng)還開辟了全新的用例范圍，使客戶可以實時操作物聯(lián)網(wǎng)設備上的操作，而這在幾年前是不可能的。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或“工業(yè)4.0”是指將物聯(lián)網(wǎng)技術和數(shù)據(jù)與制造和其他工業(yè)過程相結(jié)合，通常旨在提高自動化，效率和生產(chǎn)率。這是物聯(lián)網(wǎng)在各個行業(yè)中實踐應用的地方，例如：
用于制造的工廠設備，機器和設備
醫(yī)療保健中的健康監(jiān)測設備
石油和天然氣生產(chǎn)中的傳感器以及監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)
來自自動駕駛汽車的遙測數(shù)據(jù)
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)幫助組織利用其機器多年來創(chuàng)建的數(shù)據(jù)的力量，并將其用于實時分析以推動更快，更準確的業(yè)務決策。
常見物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)用例
制造業(yè)中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)用例包括工廠自動化以提高運營效率；定位工具，零件和庫存的位置跟蹤；和預測性維護，以最大程度地延長正常運行時間和容災能力。
零售中的物聯(lián)網(wǎng)用例可擴展到在線和離線體驗，包括基于客戶購買時間，地點和地點的實時報價管理；改進行為分析；智能貨架，當物品即將用盡或放錯位置時會主動發(fā)出警報；和自動結(jié)帳系統(tǒng)。
醫(yī)療保健中的物聯(lián)網(wǎng)用例包括使用醫(yī)療設備中的數(shù)據(jù)輸入臨床研究過程和治療效率研究以改善患者預后；或跟蹤房間/床位的占用情況以及員工的就近情況，以改善醫(yī)院體驗并改善護理水平。
為什么物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理很重要？
當客戶著手解決物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)用例的旅程時，他們面臨的第一個障礙是如何從物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中檢索數(shù)據(jù)并使數(shù)據(jù)可用于分析系統(tǒng)和決策。
從物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)提取到數(shù)據(jù)湖或Apache Kafka等消息傳遞系統(tǒng)中的能力是關鍵的第一步。在大多數(shù)情況下，組織還希望充實和清理數(shù)據(jù)，以確保不良數(shù)據(jù)不會落入湖中，而分析師也為自己的分析充實了數(shù)據(jù)。在某些情況下，客戶希望在支持物聯(lián)網(wǎng)的設備上實時實施操作。例如，如果工廠環(huán)境變得太熱而無法獲得最佳的油漆附著力，他們可能希望自動停止噴漆機。這種情況如果在制造過程中未得到糾正，可能會導致主要的質(zhì)量和保修問題。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理的5種必備功能
從物聯(lián)網(wǎng)設備管理數(shù)據(jù)是實時分析過程的重要方面。為確保您的數(shù)據(jù)管理解決方案可以處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需求，請查找以下五個關鍵功能：
通用的連接性和處理各種數(shù)據(jù)的能力：物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)具有多種標準，并且物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)遵循多種協(xié)議（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以半結(jié)構化或非結(jié)構化格式存在。因此，您的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)必須能夠連接到所有這些系統(tǒng)并遵守各種協(xié)議，以便您可以從這些系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)。解決方案同時支持結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)同樣重要。
邊緣處理和擴展：良好的數(shù)據(jù)管理解決方案能夠在將其吸收到數(shù)據(jù)湖之前，過濾掉來自IoT系統(tǒng)的錯誤記錄（例如負溫度讀數(shù)）。它還應該能夠使用元數(shù)據(jù)（例如時間戳或靜態(tài)文本）來豐富數(shù)據(jù)，以支持更好的分析。
大數(shù)據(jù)處理和機器學習：由于IoT數(shù)據(jù)量很大，因此執(zhí)行實時分析需要能夠在亞秒級的延遲內(nèi)運行充實和提取，以便可以實時使用數(shù)據(jù)。此外，許多客戶希望實時操作ML模型（例如異常檢測），以便他們可以在太晚之前采取預防措施。
解決數(shù)據(jù)漂移問題：由于固件升級等事件，來自物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能會隨時間變化。這稱為數(shù)據(jù)漂移或架構漂移。重要的是您的數(shù)據(jù)管理解決方案可以自動解決數(shù)據(jù)漂移，而不會中斷數(shù)據(jù)管理過程。
實時監(jiān)控和警報：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的獲取和處理從未停止。因此，您的數(shù)據(jù)管理解決方案應提供帶有流程可視化的實時監(jiān)控，以隨時顯示有關性能和吞吐量的流程狀態(tài)。數(shù)據(jù)管理解決方案還應提供警報，以防在此過程中出現(xiàn)任何問題。
