从收集的数据检索价值更高的立即回应它。
物联网(物联网)已经积累大量数据的能力,它的帮助下分散的智能传感器。这些大量的数据的组织和分布是构成挑战。而传统的数据分析方法促进物联网的操作,人工智能(AI)已经证明它可以更精确和一个较小的时间段。
人工智能的作用在构建数据是惊人的。人工智能能够实时发现模式和不一致性。人工智能算法可以节省大量的时间通过积累非结构化数据从不同的来源和处理它的方式可以以一致的方式来表示。这使得构建数据较少的艰苦的过程,从而对涉众提供更大的好处。
机器学习和人工智能是至关重要的工具,在数据中心和提供安全预测分析。由于这些预测,AI将能够防止问题出现之前,重组操作,减少网络中不可预见的供应中断。人工智能与数据科学相结合可以帮助构建一个数据集,提高物联网设备的操作,实时并最终得出结论。
从广义上讲,实时分析指的是准备的过程,分析和评估数据一旦可用。AI加上实时分析为企业提供了一个非凡的洞察消费者的体验。支持人员和工人现在倾向于采取相应的行动而不是因气而怒,解决问题之前,甚至最终用户知道有一个问题报告。因此两者的结合已经完全改变了支持经验。
据分析公司IDC, 45%的IoT-created数据需要分析接近终端设备,而不是传播研究在云上。有几个原因从云的转变。传输数据到云已经被证明是昂贵的,因为它需要支持一个冗长的数据传输带宽和权力。也有可能在传输过程中花费大量的时间的延迟,和高的服务器容量的必要性,可以处理的数据的到来。也有实例的端点缺乏一个稳定的网络连接,和端点必须做出的决定。这就是为什么需要的解决方案,可以使用端点的分析支持。这些问题具有重要意义在物联网应用中有一个高依赖数据分析和实时决策,这些应用程序不能被休眠。
“分析的东西”(AoT)是一个术语,用于描述数据的分析产生的物联网设备。事物的物联网分析可以运营商业智能在应用程序中,而不是一个数据仓库。AoT有助于理解模式和分析变化,检测到异常,预测问题,集维修间隔,和优化流程。
多年来,组织一直在依靠数据分析基于集中式架构的数据驱动的计划和未来的愿景。数据增加每一秒有一个要求一个革命性的方法克服数据传输的延迟,提高隐私,满足客户的期望。实时响应尤其是已经成为重要的AI,收敛后的5 g,物联网。这一切促使我们开发智力的端点。
分发情报在大多数的网络提供了一个机会,更高效的数据分析和实时决策,几乎没有延迟,在终端设备上。的解决方案,它可以处理能力低,直接在终端设备上,被称为“端点数据分析”。
“数据分析”是审查的科学生的或未加工的数据含义源自它可以应用于决策。数据分析采用一些现代技术和工具,帮助它在构建和理解数据。
有几个步骤,在这个过程中需要应用在实际的数据分析可以进行:
根据Gartner的数据分析可以分为四个主要类型。
描述性分析:这描述了在一段时间内发生了什么。它注重总结过去的数据来进行推断。
诊断分析:它侧重于理解和回答为什么发生。
预测分析:根据给定的数据确定未来趋势。
规范的分析:它允许您应该采取的行动提出建议。
各种技术和传感器促进端点数据分析的过程。传感器必须收集和积累数据,以协助了解环境。传感器的例子包括GPS探测位置、相机、激光、雷达、等等。通信技术协助传输和获取数据。燃料数据科学的算法,然后在理解的情况下起着至关重要的作用。算法处理的结果支持决策过程。结果的分析数据可以被设置成设备的选择。例如,自主车辆的选择等决策计划的路线后,应对其他车辆在路上,对天气和路况,甚至采取间接命令如果突然停止不能安全地完成。
提高决策过程,数据分析将决定和行动到特定的类进行分类。例如,在自主车辆的情况下,它可以被定义为操作或者战术课,或战略在湖的数据。
数据分析和人工智能的发展彻底改变了企业面临的。立即实时分析对收集到的数据,从而获取更高的价值。数据分析将大企业数据转换成一个无限价值的宝库。这加强了商业价值,使企业在市场上获得高职位。企业所有部门都依赖于机器学习模型来进行更精确的预测和有效的决策。这提高了生产效率和协助克服设备通信的安全问题。端点AI增强了整个过程在许多水平加快工作,提供更好的结果,自动化,提高业务决策。人工智能,数据分析,和物联网都单独有助于提高商业模式,当集成他们被证明是一个资产的公司。
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