5个事项告诉你物联网未来有何潜能

关于“最后一英里”数据问题，例如如何从设备或远程平台提取数据，如何通过解读数据分析来提高生产力和实现最高绩效。无论是联网住房还是工业级解决方案，在收集数据后，人们往往难以通过易于使用的方式，将数据中的信息展示出来进行探索。

网络工程师武汉金信润天

为了充分实现物联网分析的潜力，武汉金信润天小编告诉你应该考虑以下五个事项：

1. 真正看到数据，与数据交互

每个应用都需要自己的用户界面。类似的理由同样适用于分析。

我们提出的每一个数据问题都需要自己的图表和可视化视角;构成物联网基础的传感器数据呈现出爆炸式增长趋势，更加需要不同的图表和视角。不幸的是，多数物联网应用程序采用了一成不变的视图，或“闭端式仪表板”。除了回答一组预先确定的问题外，它们再无其他用途。

这些工具的灵活性远远不足以满足用户的需求。“可钻性”对于物联网数据的使用价值至关重要。例如，您或许能够使用一个物联网应用程序的故障引擎数据来预测今后的故障频率和类型。但是，如果您希望查看出现故障的具体部件，情况又会如何?要回答这个非常自然的后续问题，交互性和共享能力至关重要。　

理想的情况是，用户与数据—以及其他数据探索者—进行随意而深入的对话，让每个人都可以发现引起变化的排列及模式。

2. 组合可以提高数据品质

与这些深层问题密切相关的是物联网成功的第二个关键因素：集成。交互式数据分析可以提供答案，物联网数据与其他上下文信息的组合同样可以提供答案。

4. 拥抱数据引力

过去，业务数据在内部防火墙后方生成—因此，本地数据仓库、管理员和分析工具的存在都是合理的。现在，您的组织必须积极采用顺应数据引力的平台，在数据所在的位置执行和管理分析。只要看到云中托管的工具能够以多快的速度生成数据，您就会开始理解数据引力。

但转换为基于云的BI并不意味着一蹴而就。请记住，数据引力会影响分析的位置。因此，如果数据跨云端和本地存储，分析需要提供混合解决方案。云服务是根据您的业务需求提供相应支持，而不是一种非此即彼的解决方案。

5. 不要考虑工具，考虑平台

物联网数据常常来源不同，并且分散在多个相关和非相关的系统中，例如Hadoop群集、云仓库和NoSQL数据库。因此，如果您认为自己可以凭借一款一成不变的物联网工具就能完成从数据到见解的整个过程，请摒弃这种想法。

要实现理想的分析效果，您需要可靠的数据准备和扩充方法、可扩展的存储、为管控提供支持的目录，最后还需要为最终用户提供有助于发现见解的直观分析平台。现代组织将最佳解决方案组合成一个敏捷的堆栈，以便根据需求的变化对其进行调整。这些需求取决于多种因素，包括用户角色、数量、访问频率、数据速度等。此堆栈采用适合该用例的架构，并构成您的数据策略基础。其灵活性最终将驱动技术选择。

总结

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这些都是网络工程师物联网的一些介绍，那么网络工程师应该会些什么呢，小编了解到，在武汉金信润天就可以学到有关网络工程师方面的体系知识，包括了网络工程师物联网等的知识。目前各大企业都需要这方面的人才，也是在网络工程师这块人才短缺，学习网络工程师的知识，武汉金信润天。

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