物聯網（IoT）是物件或裝置的網路，通常透過感測器連線到Internet，並且可以相互關聯以及它們生成的資料。從智慧手機，汽車到冰箱，恆溫器和鏡子，這些連線的“事物”正在慢慢進入我們生活的方方面面。到2025年，預計將有416億臺互聯裝置， 1 物聯網的永續性只會增加 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

 

在過去的五年中，由於擁有強大的計算能力，資料處理技術的創新以及機器學習和自然語言處理演算法的出現，物聯網的採用已大大增加。物聯網為客戶開啟了一個全新的舞臺，以解決他們長期存在的裝置連線問題，並使用產生的資料對決策流程產生積極影響。物聯網還開啟了全新的用例範圍，使客戶可以實時操作物聯網裝置上的操作，而這在幾年前是不可能的。

工業物聯網（IIoT）或“ 工業4.0 ”是指將IoT技術和資料與製造和其他工業過程相結合，通常旨在提高自動化，效率和生產率。這是物聯網在各個行業中實踐應用的地方，例如：

用於製造的工廠裝置，機器和裝置

醫療保健中的健康監測設 備

石油和天然氣生產中的感測器以及監控和資料採集（SCADA）系統

來自自動駕駛車輛的遙測資料

IIoT幫助組織利用其機器多年來建立的資料的力量，並將其用於實時分析以推動更快，更準確的業務決策 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

常見物聯網和工業物聯網用例

製造業中的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執行時間和容災能力。

零售中的物聯網用例可擴充套件到線上和離線體驗，包括基於客戶購買時間，地點和地點的實時報價管理；改進行為分析；智慧貨架，當物品即將用盡或放錯位置時會主動發出警報；和自動結帳系統 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

醫療保健中的物聯網用例包括使用醫療裝置中的資料輸入臨床研究過程和治療效率研究以改善患者預後；或跟蹤房間/床位的佔用情況以及員工的就近情況，以改善醫院體驗並改善護理水平。

為什麼物聯網資料管理很重要？

當客戶著手解決物聯網和IIoT用例的旅程時，他們面臨的第一個障礙是如何從物聯網系統中檢索資料並使資料可用於分析系統和決策。

從物聯網系統將資料提取到資料湖或Apache Kafka等訊息傳遞系統中的能力是關鍵的第一步。在大多數情況下，組織還希望充實和清理資料，以確保不良資料不會落入湖中，而分析師也已經充實了用於分析的資料。在某些情況下，客戶希望在支援IoT的裝置上實時實施操作。例如，如果工廠環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。這種情況如果在製造過程中未得到糾正，可能會導致主要的質量和保修問題 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

物聯網資料管理的5種必備功能

從物聯網裝置管理資料是實時分析過程的重要方面。為確保您的資料管理解決方案可以處理IoT資料需求，請查詢以下五個關鍵功能：

多功能的連線性和處理各種資料的能力：物聯網系統具有多種標準，並且物聯網資料遵循多種協議（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多數物聯網資料以半結構化或非結構化格式存在。因此，您的資料管理系統必須能夠連線到所有這些系統並遵守各種協議，以便您可以從這些系統中提取資料。解決方案同時支援結構化和非結構化資料同樣重要 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

邊緣處理和擴充套件：良好的資料管理解決方案能夠在將其吸收到資料湖之前，過濾掉來自IoT系統的錯誤記錄（例如負溫度讀數）。它還應該能夠使用後設資料（例如時間戳或靜態文字）來豐富資料，以支援更好的分析。

大資料處理和機器學習：由於IoT資料量非常大，因此執行實時分析需要能夠在亞秒級的延遲內執行擴充和提取，以便可以實時使用資料。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採取預防措施。

解決資料漂移：由於韌體升級等事件，來自物聯網系統的資料可能會隨時間變化。這稱為資料漂移或模式漂移。重要的是，您的資料管理解決方案可以自動解決資料漂移，而不會中斷資料管理過程。

實時監控和警報：物聯網資料的獲取和處理從未停止。因此，您的資料管理解決方案應提供帶有流程視覺化的實時監控，以隨時顯示有關效能和吞吐量的流程狀態。資料管理解決方案還應提供警報，以防在此過程中出現任何問題。

機器學習和物聯網：改變遊戲規則？

機器學習（ML）致力於最大程度地減少人工干預可自動化的任務，並且完全適用於IoT。機器學習為自動化和最佳化物聯網世界提供了許多機會。透過使用機器學習演算法，組織可以使用IoT資料來發現模式並構建模型，然後可以在IoT資料上對它們進行實時評分以使模型可操作 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

IoT中ML演算法的常見用例是：

使用分類，異常檢測和聚類技術進行智慧流量預測。

使用線性迴歸，分類和迴歸樹進行能源使用預測。

使用樸素貝葉斯演算法進行食品安全預測。

藉助K-means聚類演算法實現智慧城市和智慧公民倡議

物聯網資料管理的Informatica方法

Informatica提供了一個大資料流解決方案，該解決方案為物聯網和流資料提供了AI驅動的端到端管理。該解決方案利用Sense-Reason-Act框架進行IoT資料管理，該框架使客戶能夠從IoT來源獲取資料（感覺），在IoT資料上應用業務邏輯（原因），並在IoT裝置上執行操作（操作），藉助Informatica的智慧引擎CLAIRE™的強大功能，所有功能均在一個平臺上 ， 更多資訊盡在振工鏈。

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充套件的高效能流和IoT分析，同時抽象出開源技術的複雜性。Informatica大資料流解決方案還支援AWS，Azure和Google Cloud等雲生態系統。

Informatica的雲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資料，並使用簡單易用的圖形UI將資料吸收到雲和本地系統中。該解決方案還具有在攝取之前清除和豐富資料的功能。

Informatica IoT資料處理解決方案使用AI / ML演算法解析複雜的非結構化資料並處理架構漂移。該解決方案使用Apache Spark Streaming的功能每秒處理數百萬條訊息。這使客戶能夠在資料透過管道移動時實時應用其擴充套件邏輯。該解決方案還幫助客戶將AI / ML模型作為資料流的一部分進行操作，以便他們可以實時採取行動 ， 更多資訊盡在振工鏈 。