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Kaushal Vora
Kaushal Vora
Senior Director

物联网(IoT)能够通过分散的智能传感器搜集海量数据,但这些海量数据的组织和分发对IoT来说却是一种不小的挑战。虽然传统的数据分析方法能够帮助IoT的运营,但人工智能(AI)却能在准确度和快速响应方面更胜一筹。

人工智能在处理结构化数据中发挥的作用是惊人的。它可以实时识别数据模式并发现不一致性。人工智能算法可以通过搜集不同来源的非结构化数据并统一处理来节省大量时间,从而减轻人们构造结构化数据的负担。

机器学习和人工智能是在数据中心内外提供安全和预测性分析的重要工具。它们能防微杜渐,改善设备运营,减少因意外事故而中断生产的可能。人工智能与数据科学相结合,可以帮助构建IoT设备产生的数据集,改善设备的运营,并能根据运行情况实时做出判断和决策。

人工智能与实时分析相结合

从广义上讲,实时分析是指数据一产生就能被清洗,分析和评估的过程。人工智能与实时分析相结合,为企业提供了对用户体验更加深刻的洞悉力。IT人员现在倾向于主动采取行动,在用户问题暴露之前就能解决问题,这都归功于两种技术的结合。

根据IDC的分析,IoT设备产生的数据中45%都需要就近分析,而不是传输到云端做分析。事实证明,将数据传输到云端的成本很高,不仅需要带宽还费电,还会有传输延迟,并且需要高性能服务器来处理接收到的海量数据。在某些情况下,端点设备所处的网络环境不好,需要在端点上做出响应决策。这也是为什么需要解决方案能为端点设备赋能实时分析和决策的能力。这些方案将对物联网应用产生深远影响,因为它们高度依赖数据分析和实时决策,并且始终在线。

端点 AoT 

“物分析”(AoT)是指分析物联网设备生成的数据。物联网的物分析可以使得商业洞察也能发生在终端设备,而不是数据中心。它有助于人们理解数据模式、分析变化、检测异常、预测问题,设置维保时间间隔并优化运行流程。

多年来,企业一直依赖集中式的数据分析来做未来规划。 数据每秒都在不断的增加,因此需要一种革新的方法来减小数据传输延迟、提高隐私性并满足客户的期望。 在人工智能、5G、物联网融合之后,实时响应变得尤为重要。所有这些都促使我们开发端点智能。
遍及网络的分布式端点智能,可以提供更高效的数据分析和几乎无延迟的实时决策。能够直接在只有较低算力的终端设备上做到这一点的解决方案被称为“端点数据分析”。

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Endpoint data analytics (cn)

什么是“数据分析”?

“数据分析”是一门科学,它通过仔细检查原始数据以获取数据背后的意义,并将其应用于决策。数据分析采用几种现代技术和工具,帮助其构建和理解数据。

在进行实际的数据分析之前,还需要以下几个步骤:

  • 对数据进行分组,以便更加准确地解读数据
  • 从各种来源收集数据
  • 仔细检查数据,去掉重复或错误项
  • 可通过表格,图表和各种统计方法来组织数据

据Gartner称,数据分析可以分为四种主要类型。

描述性分析 

它描述过去一段时间内发生的事情。侧重于总结过去的数据,以便推论。

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Four types of data analytics (cn)

诊断性分析 

它侧重于理解和解读为什么会发生某些事情。

预测性分析 

它根据给定的数据识别出未来趋势。

规范性分析 

它能提出操作和行动建议。

数据分析的支持系统

各种技术和传感器促进了在端点设备进行数据分析。传感器需要收集和积累数据来帮助设备了解环境。比如用于检测位置的GPS,相机,激光器,雷达等。通信技术帮助传输和获取数据。数据科学算法就是通过这些数据来洞察表象后的本质,算法的结果辅助决策的制定。数据分析的结果可以帮助设备决定下一步的响应。例如,自动驾驶汽车有几个决策选项,如遵循预先规划的路线,根据道路上其他车辆的行驶情况做出调整,对天气和道路状况做出调整,甚至在无法安全急刹时接受间接命令。

为了改善决策过程,数据分析会将决策和响应分类。例如,在汽车自动驾驶应用中,决策和相关响应可以划分成操作型,辅助型,或者指导型。

商业模式的改造

数据分析和人工智能的发展彻底改变了业务的面貌。实时分析会立即响应收集到的数据,从而获取更高的价值。数据分析将大型企业的海量数据转化为价值无限的宝藏,可以帮助加强业务价值,让企业在市场中获得牢固的竞争地位。各行各业的企业都有赖机器学习模型帮助其做出更精确的预测和更有效的决策,以提高生产效率,并克服数据传输带来的安全问题。 端点智能通过加快工作速度、提供更好的结果、自动化和改进的业务决策,在多个层面上增强了整体运营能力。人工智能,数据分析和物联网,这三种技术各自都有助于加强企业竞争力;而三者的融合则是公司背后的核心竞争力。

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