物聯(lián)網（IoT）是對象或設備的網絡，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。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，1物聯(lián)網的持久性只會增加，更多信息盡在振工鏈。

在過去的五年中，由于擁有強大的計算能力，數(shù)據處理技術的創(chuàng)新以及機器學習和自然語言處理算法的出現(xiàn)，物聯(lián)網的采用已大大增加。物聯(lián)網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，并使用產生的數(shù)據對決策流程產生積極影響。物聯(lián)網還開啟了全新的用例范圍，使客戶可以實時操作物聯(lián)網設備上的操作，而這在幾年前是不可能的。

工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）或“ 工業(yè)4.0 ”是指將IoT技術和數(shù)據與制造和其他工業(yè)過程相結合，通常旨在提高自動化，效率和生產率。這是物聯(lián)網在各個行業(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

石油和天然氣生產中的傳感器以及監(jiān)控和數(shù)據采集（SCADA）系統(tǒng)

來自自動駕駛車輛的遙測數(shù)據

IIoT幫助組織利用其機器多年來創(chuàng)建的數(shù)據的力量，并將其用于實時分析以推動更快，更準確的業(yè)務決策，更多信息盡在振工鏈。

常見物聯(lián)網和工業(yè)物聯(lián)網用例

制造業(yè)中的IIoT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；和自動結帳系統(tǒng)，更多信息盡在振工鏈。

醫(yī)療保健中的物聯(lián)網用例包括使用醫(yī)療設備中的數(shù)據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)網數(shù)據管理很重要？

當客戶著手解決物聯(lián)網和IIoT用例的旅程時，他們面臨的第一個障礙是如何從物聯(lián)網系統(tǒng)中檢索數(shù)據并使數(shù)據可用于分析系統(tǒng)和決策。

從物聯(lián)網系統(tǒng)將數(shù)據提取到數(shù)據湖或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，以確保不良數(shù)據不會落入湖中，而分析師也已經充實了用于分析的數(shù)據。在某些情況下，客戶希望在支持IoT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量和保修問題，更多信息盡在振工鏈。

物聯(lián)網數(shù)據管理的5種必備功能

從物聯(lián)網設備管理數(shù)據是實時分析過程的重要方面。為確保您的數(shù)據管理解決方案可以處理IoT數(shù)據需求，請查找以下五個關鍵功能：

多功能的連接性和處理各種數(shù)據的能力：物聯(lián)網系統(tǒng)具有多種標準，并且物聯(lián)網數(shù)據遵循多種協(xié)議（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多數(shù)物聯(lián)網數(shù)據以半結構化或非結構化格式存在。因此，您的數(shù)據管理系統(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。解決方案同時支持結構化和非結構化數(shù)據同樣重要，更多信息盡在振工鏈。

邊緣處理和擴展：良好的數(shù)據管理解決方案能夠在將其吸收到數(shù)據湖之前，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（例如時間戳或靜態(tài)文本）來豐富數(shù)據，以支持更好的分析。

大數(shù)據處理和機器學習：由于IoT數(shù)據量非常大，因此執(zhí)行實時分析需要能夠在亞秒級的延遲內運行擴充和提取，以便可以實時使用數(shù)據。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)據漂移：由于固件升級等事件，來自物聯(lián)網系統(tǒng)的數(shù)據可能會隨時間變化。這稱為數(shù)據漂移或模式漂移。重要的是，您的數(shù)據管理解決方案可以自動解決數(shù)據漂移，而不會中斷數(shù)據管理過程。

實時監(jiān)控和警報：物聯(lián)網數(shù)據的獲取和處理從未停止。因此，您的數(shù)據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。

機器學習和物聯(lián)網：改變游戲規(guī)則？

機器學習（ML）致力于最大程度地減少人工干預可自動化的任務，并且完全適用于IoT。機器學習為自動化和優(yōu)化物聯(lián)網世界提供了許多機會。通過使用機器學習算法，組織可以使用IoT數(shù)據來發(fā)現(xiàn)模式并構建模型，然后可以在IoT數(shù)據上對它們進行實時評分以使模型可操作，更多信息盡在振工鏈。

IoT中ML算法的常見用例是：

使用分類，異常檢測和聚類技術進行智能流量預測。

使用線性回歸，分類和回歸樹進行能源使用預測。

使用樸素貝葉斯算法進行食品安全預測。

借助K-means聚類算法實現(xiàn)智慧城市和智慧公民倡議

物聯(lián)網數(shù)據管理的Informatica方法

Informatica提供了一個大數(shù)據流解決方案，該解決方案為物聯(lián)網和流數(shù)據提供了AI驅動的端到端管理。該解決方案利用Sense-Reason-Act框架進行IoT數(shù)據管理，該框架使客戶能夠從IoT來源獲取數(shù)據（感覺），在IoT數(shù)據上應用業(yè)務邏輯（原因），并在IoT設備上執(zhí)行操作（操作），借助Informatica的智能引擎CLAIRE?的強大功能，所有功能均在一個平臺上，更多信息盡在振工鏈。

Informatica解決方案可幫助客戶利用Apache Kafka和Apache Spark等開源技術進行可擴展的高性能流和IoT分析，同時抽象出開源技術的復雜性。Informatica大數(shù)據流解決方案還支持AWS，Azure和Google Cloud等云生態(tài)系統(tǒng)。

Informatica的云原生模式不可知提取解決方案可收集結構化和非結構化的IoT數(shù)據，并使用簡單易用的圖形UI將數(shù)據吸收到云和本地系統(tǒng)中。該解決方案還具有在攝取之前清除和豐富數(shù)據的功能。

Informatica IoT數(shù)據處理解決方案使用AI / ML算法解析復雜的非結構化數(shù)據并處理架構漂移。該解決方案使用Apache Spark Streaming的功能每秒處理數(shù)百萬條消息。這使客戶能夠在數(shù)據通過管道移動時實時應用其擴展邏輯。該解決方案還幫助客戶將AI / ML模型作為數(shù)據流的一部分進行操作，以便他們可以實時采取行動，更多信息盡在振工鏈。