近年来物联网技术的应用一直呈上升趋势，许多公司的数据驱动转型战略越来越多地融入了物联网(IoT)，采用物联网的企业组织已经从中受益，例如更好的运营流程、库存管理和设备维护等。
然而，一个成功的物联网战略需要的不仅仅是简单地将大量设备和传感器连接到互联网，并从中收集数据，为了理解物联网产生的大量数据，并获得真正有意义的业务见解，必须掌握有效分析数据的能力。
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数据分析——物联网的关键组成部分
长期以来，数据分析一直用于商业领域，惠及从制造到营销的各个行业。然而，随着智能手机技术的兴起，可供分析程序使用的数据量大幅增加，尽管如此，物联网 (IoT) 仍有望将这种数据洪流带到新的高度。
随着家用电器、健康监测器、交通基础设施和许多其他日常用品的联网，企业可以获得的洞察力将是惊人的。数据分析软件将帮助企业理解物联网数据，使他们能够分析客户趋势，从而帮助企业更好地决策。
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构建物联网分析基础设施
每天，大量设备连接到互联网并通过传感器共享数据。没有分析，这些数据将是无用的。但是，组织可以通过实施物联网分析解决方案来有效地收集、分析和存储他们生成的数据，因此，它使企业能够优化各级运营，改善决策，并获得各种优势。
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物联网与数据分析相结合的显著优势
▲ 改进设备维护
通过测量振动、热量和其他重要数据，企业公司，尤其是制造业公司，可以使用物联网传感器和数据分析的组合来确定设备何时需要维护。操作员还可以从智能设备接收有关潜在故障、磨损和交付时间表的警报。这使得日常设备维护更易于管理，并有助于预测性维护。
传感器数据用于预测资产何时需要维修，从而可以在最合适的时间安排维修，从而减少故障并降低维修成本。此外，基于物联网的应用程序允许工作人员实时查看机器的运行情况，并就任何潜在问题向他们发出警报。
▲ 提高生产力
提高生产力是物联网数据分析可以使您公司受益的方法之一。可以通过在整个设施中安装智能传感器和设备来收集员工敬业度数据、绩效评级和各种其他与工作相关的参数。可以使用这些数据来帮助简化组织的日常业务运营，并更好地利用员工的精力和时间。
▲ 提供个性化客户体验的能力
在数字服务和产品方面，客户期望个性化服务。物联网数据及其分析可以提高业务洞察力和提供最佳客户体验的能力。物联网数据揭示了有关客户偏好和行为的大量信息。
随着时间推移，可以分析累积的物联网数据，并将其与机器学习算法相结合，为每个客户创造更个性化的体验，甚至预测客户需求。例如，假设一个客户要求他们的虚拟助手每周点几次外卖并播放几次爵士音乐。在这种情况下，这些信息可以用来改善客户体验，并为同一平台上的其他产品提供个性化推荐。
▲ 预测未来趋势
物联网分析可以提供帮助的另一个领域是预测未来趋势。它可用于跟踪能源消耗并在未来做出准确的需求预测。此外，物联网分析已成为预测性维护的重要参与者。
通过将物联网传感器连接到各种机器组件，您可以使用各种统计数据（例如温度或速度）来跟踪机器性能。因此，确定哪些部件最有可能需要更换变得更加容易，并且可以提前通知维护团队。这对于一天24小时运营，并且没有意外机器故障余地的制造公司来说尤其重要。
▲ 产品改进与创新
物联网数据跟踪各种连网设备的产品性能指标，包括汽车和智能家居设备。物联网分析可以使用这些指标来改进下一代产品，甚至预测产品缺陷或故障。物联网数据分析的结果还可以预测未来的消费趋势，从而激发企业进行新产品开发。
因此，企业可以将数据分析与物联网相结合，以获得竞争优势、提高客户参与度并获得更好的投资回报。
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总 结
数据分析不再是一项附加功能，而是任何物联网解决方案必不可少的组成部分。它们为用户提供做出更好业务或个人决策所需的信息，并且可以指出潜在的问题领域，而无需用户付出大量努力。
数据分析使消费者能够做出更有利可图的决策，随着物联网技术领域变得越来越普及，对数据分析的需求也将随之增加。
