使用云加速业务结果

数据科学家了解帮助企业理解隐藏在海量和多样化的物联网数据流中的信号的压力。企业需要解读这些信号，以便提供关键的结果，以增强客户体验，提高设备效率，并推动卓越的运营。

但是，如果用户使用批次评分和各种技术来分析休息的数据，则需要流，存储，然后对数据进行评分，它们是HAMSTRUNG。它不仅非常耗时，而且还延迟了在实时作出决策的能力，这些能力妨碍了业务的加速性能的能力。

用户可以采取哪些步骤来快速将物联网数据转化为对其业务有价值的见解?

用户需要能够在边缘捕捉到更精确的见解，并在云计算中做出实时的智能决策。他们还希望能够使用自己选择的系统，快速、准确地接收、理解和实时处理海量、多样的物联网数据。然而，如果没有流分析和机器学习能力，这是无法实现的。

在帮助他们的企业从物联网数据中提取最大价值的过程中，以下是一些值得考虑的想法:

当用户考虑“摄取”时，考虑IOT是关于获得高速的数据，具有各种形式，并从各种来源发出。为此，用户需要灵活的方法来连接到支持IoT数据速度和卷的这些源。用户需要支持各种数据格式和协议的工具，并针对高速数据摄取优化。解决方案需要包括连接器和适配器，用于流式传输数据以及静态数据。

流数据源通常包括工厂中的机器、联网车辆、可穿戴设备以及客户浏览、交互和购买行为等物联网设备。静态数据源经常被忽视，但却代表了他们已经拥有但很可能还没有充分利用的信息宝库。这种静态数据可用于增强来自流源的事件，以提供更丰富的数据集供分析。

通过理解激活你的数据宝库

理解数据意味着他们需要对数据进行一系列转换和分析，以便用户能够从大量可用数据中获得一些见解。这需要适应流问题空间的分析技术，知道不同的问题需要不同的分析技术。物联网数据通常是高频率的，通常有大量的维度。开发能够帮助将维数减少到最相关的维数，并有助于理解和分析非结构化和结构化数据的技术至关重要。

例如，处理视频，音频和文本都是必要的，以获得制作声音决策和需要技术支持这些进程和数据的技术所需的洞察力。许多不同的技术可用于了解信息并具有应用这些不同技术的方法很重要。工具需要具有广泛的功能，包括可以在流数据上应用的算法，与机器学习集成以及允许脱机培训模型的AI技术，然后部署用于进入流评分。这些强大的功能可以组合以进行实时分析以发现感兴趣的事件。

目的是采取行动

一旦发现有趣的事件，用户需要采取行动。仅仅识别事件并将其记录到某个地方是不够的。接收这些事件并应用实时分析的目的是更快地做出反应。

更快地做出反应，以便医疗保健提供商能够提高患者的治疗效果，零售商能够提供差异化的客户体验，能源公司能够在机器故障发生之前预测故障，制造商能够检测对象并立即对其进行分类。不管用例是什么，检测只是第一步。

真正的价值是可以采取行动的能力。反应可以是对运营商产生的警报的形式来调查问题，或者也许要发出技术人员以解决潜在问题，然后才成为灾难性的失败。解决方案需要支持，因此用户可以应用业务规则并创建工作流 - 启用案例，从而创建，路由，解决和调度。行动可以是人类的行为，或者它们可以是自动化反馈回路，用于控制机器，用于控制优化的操作，或减少磨损和延长机器寿命。

目的是实时快速，精确地摄取，理解和行动大规模和多样化的IOT数据。这对业务产生了很大影响，并允许人们采取有必要的行动来实现大改善。