由 dawei
如何从物联网设备产生的大量数据中提取价值是至关重要的。换句话说，企业需了解不同的物联网数据源及其对存储的影响，以及自动化如何从物联网数据中获得更多的价值。
怎样将物联网的数据价值最大化
Gartner在2017年预测，到2020年，将有200亿个联网的物联网设备。而今，物联网技术的应用达到并超过了这个预期。随着技术的进步，很多企业都生产出了体积更孝成本更低、功耗更低的传感器，这将促进在物联网领域进行投资的公司数量持续快速增长。
挑战不再在于技术，而在于组织是否可以从收集的数据中提取价值。部署新的物联网解决方案的IT团队需要实现ROI，并且在完成这一任务时会遇到障碍。
ASP站长网从数据中快速、轻易地获取洞察力来提取价值总是很困难的，通常就像大海捞针一样。将更多的数据、数据源、数据类型和流数据混合在一起，使用现有的数据处理、存储和分析方法几乎无法获得所需的价值。为了充分利用他们在物联网领域的投资，组织需要在战略中整合一些重要的内容。
展望自动化
由于连接设备的数量巨大以及它们会产生海量的数据，因此，应对大量物联网数据的唯一解决方案是自动化。自动化可帮助组织实时摄娶转换和传递数据和洞察力。它可以确保IT团队能够吸收庞大的数据量，并能够以一种组织可以使用和从中提取价值的方式提供洞察力。
自动化为数据存储团队消除了手工编码数据基础设施项目的数据基础设施项目的重复性和时间密集型方面的负担，从而带来了几个关键的优势：首先，从数据中获取的洞察力可以在更短的时间内以更低的成本进行交付，大大提高了结果的质量和可靠性。其次，还解放了数据存储团队，使他们将精力集中在分析和数据输出这一更具战略性的工作上。然而，仅仅自动处理数据是不够的。实地处理数据的唯一方法是，在设备刚被创建时就以流的方式从现场发送数据，而不是在将来的某个时间点。
此外，自动化在数据处理中也扮演着至关重要的角色。在处理来自现场设备的数据时，流式数据自动化可使数据管理人员即时处理在现场创建的数据，从而缩小了从数据到洞察力之间的时间差。
例如，一家每天都有数百辆公交车在路上行驶的巴士公司希望尽可能实时地了解它的车队的运作情况，以便最大限度地提高服务效率。通过利用车载传感器采集物联网数据，公交公司可实时分析这些数据，从而立即诊断和检测问题。
传统上，数据是在结束一天的运作时从传感器下载的，事实证明这是可能存在问题的，因为巴士可能已经出现问题了，或者可能整天落后于运行计划，根本就没有办法实时解决这个问题。然而，在流数据自动化的情况下，如果一辆公共汽车有抛锚的危险，传感器就可以实时发现问题，然后相关工作人员采取措施加以预防。通过实时处理数据，巴士公司可以立即识别刹车垫是否磨损，然后通知修理工，以便在汽车发生故障前将其更换。
了解物联网数据源
物联网设备创建和利用了许多不同类型的数据源和格式---公交车刹车上的传感器、飞机上的数千个传感器、一家工厂的视频监控摄像机和机器。其中一些是传统的结构化数据，但产生的半结构化和非结构化数据量也在不断增加，这些数据也需要实时处理。在将这些数据转换为洞察力之前，需要将其进行整理成更易于管理的形式。考虑到数据量和复杂性，尝试手动执行这一复杂任务是不可能完成的。自动化是有效实现这一目标的唯一途径。
在某些情况下，可通过使用整个数据流来获得价值。可以完整地保存这些数据集，以便在以后的某个时间点进行分析，以确定趋势。但是，通常情况下，在提取数据过程中过滤掉无效的数据是更明智的做法。要确切地了解如何处理不同的物联网数据流，组织需要建立一个信息流，以创建一个对组织最有价值的关键、对时间敏感的信息的全景视图。
同时，组织需要确定他们应该存储的历史信息，这些信息可显示某一事件的长期趋势。诸如数据湖体系结构之类的东西可用作存储库，以本机格式存储大量结构化、半结构化和非结构化数据。然而，自动化工具将需要把数据从一堆混乱的数据转换成有价值的洞察力。