e-works数字化企业网  »  文章频道  »  管理信息化  »  BI

将商业智能应用在物联网解决方案的步骤和方法

2022/3/5    来源:e-works    作者:未央      
关键字:物联网设备  商业智能  
本文讨论了如何将物联网设备连接到商业智能平台,以确保企业从他们收集的数据中获得最大价值。
       如今,全球有100亿多台物联网设备向企业和个人提供个性化数据。更令人印象深刻的是,到2030年,这一数字有望增加一倍以上。物联网解决方案是许多企业业务的未来。企业面临的挑战不再是如何跟踪数据,而是如何有效地分析数据。商业智能平台能够可视化来自各个行业的物联网解决方案的数据,其中包括但不限于医疗保健、物流和制造行业。以下讨论了如何将物联网设备连接到商业智能平台,以确保企业从他们收集的数据中获得最大价值。

       将商业智能连接到物联网解决方案的5个步骤

       (1)制定计划

       第一步需要确定要从物联网解决方案中收集和分析哪些信息,并将其放入可视化仪表板。

       例如,一家货运公司可能希望确保他们的卡车得到监管和维护,并且确保司机在长途越野旅行的安全。他们为每辆车安装低能量的轮胎压力传感器。这些数据可以发送到物联网中心进行分析。然后,数据可以创建可移动访问的报告,卡车司机和员工可以随时随地访问。

       这一切都始于企业计划如何使用收集的数据的计划。然后,企业可以决定如何最好地分发数据并将其提供给需要它的人员。

       (2)将数据存储在云端

       将物联网解决方案转化为有价值的数据的下一步是要有一个存储空间。用于商业智能的领先云存储服务是Azure、AWS和Google Cloud。每个服务工具都可以更轻松地可视化它存储的数据。

       例如,Microsoft Azure数据工厂是一个无服务器工具,它使用ETL(提取、转换和加载)流程将数据从物联网解设备上传到云平台。医疗保健企业可以使用Azure数据工厂等云计算服务来存储从可监测许多慢性疾病(如心脏病、糖尿病、抑郁症和癫痫发作)的可穿戴设备收集的大量数据。

       (3)准备和训练物联网数据

       存储在云中的数据是静态的。如果企业想要确保他们可以将数据转化为不仅仅是一堆数字或统计数据,那么该企业需要根据其需求准备和培训数据。

       Amazon SageMaker等工具使用机器学习工具来理解数据集。企业可以使用机器学习来简化他们从物联网设备接收数据到特定模型的方式,从而更容易可视化数据。

       例如,企业可以将SageMaker等服务连接到商业智能平台以检测缺陷。商业智能可视化工具显示其制造过程中出现问题的位置。他们可以用相同的劳动力优化他们交付的产品。

       (4)分析数据

       Azure Synapse Analytics等数据分析程序对数据进行建模,因此可以进行可视化。从本质上讲,该软件可以搜索特定信息以大规模分析数据。此外,它们提供强大的分析,以确保企业能够理解他们的数据。

       许多类型的制造公司都可以从这些分析中受益。Synapse Analytics可以连接到商业智能软件以提供最新的分析。通过这种方式,制造公司的高管可以从车间的物联网设备中读取即时结果。

       (5)可视化数据

       一旦数据被存储、准备、训练和建模,下一个合乎逻辑的步骤就是将这些数据变成有用的东西。商业智能擅长将数据转化为企业可以审查和评估的东西,以便利用最新数据做出更具战略性的决策。

       例如,Tableau连接多个工具以跨多个物联网云工具可视化数据,可以接收数据并提供相关的方式让用户理解数据。Tableau等可视化软件可创建正确的图表、图形和其他分析视觉效果,使数据易于阅读。

       该分析可确保企业为现场工作人员提供服务,并更好地了解他们即将到来的日程安排,以减少计划外停机时间。

结语

       这些步骤汇集了商业智能和物联网解决方案各自提供的力量。将商业智能和物联网解决方案结合在一起,可以让企业实时使用更多数据来改善运营。

       参考文章连接:https://www.iotforall.com/5-steps-to-connect-business-intelligence-to-iot-solutions
 
责任编辑:程玥
本文为e-works原创投稿文章,未经e-works书面许可,任何人不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用。如已是e-works授权合作伙伴,应在授权范围内使用。e-works内容合作伙伴申请热线:editor@e-works.net.cn tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
编辑推荐
新闻推荐
博客推荐
视频推荐