物聯網（IoT）是對象或設備的網絡，通常通過傳感器連接到Internet，并且可以相互關聯以及它們生成的數據。從智能手機，汽車到冰箱，恒溫器和鏡子，這些連接的“事物”正在慢慢進入我們生活的方方面面。到2025年，預計將有416億臺互聯設備

在過去的五年中，由于擁有強大的計算能力，數據處理技術的創新以及機器學習和自然語言處理算法的出現，物聯網的采用已大大增加。物聯網為客戶打開了一個全新的舞臺，以解決他們長期存在的設備連接問題，并使用產生的數據對決策流程產生積極影響。物聯網還開啟了全新的用例范圍，使客戶可以實時操作物聯網設備上的操作，而這在幾年前是不可能的。

工業物聯網（IIoT）或“ 工業4.0 ”是指將IoT技術和數據與制造和其他工業過程相結合，通常旨在提高自動化，效率和生產率。這是物聯網在各個行業中實踐應用的地方，例如：

用于制造的工廠設備，機器和設備

醫療保健中的健康監測設備

石油和天然氣生產中的傳感器以及監控和數據采集（SCADA）系統

來自自動駕駛車輛的遙測數據

常見物聯網和工業物聯網用例

制造業中的IIoT用例包括工廠自動化以提高運營效率；定位工具，零件和庫存的位置跟蹤；和預測性維護，以最大程度地延長正常運行時間和容災能力。

零售中的物聯網用例可擴展到在線和離線體驗，包括基于客戶購買時間，地點和地點的實時報價管理；改進行為分析；智能貨架，當物品即將用盡或放錯位置時會主動發出警報；和自動結帳系統，更多信息盡在振工鏈。

醫療保健中的物聯網用例包括使用醫療設備中的數據輸入臨床研究過程和治療效率研究以改善患者預后；或跟蹤房間/床位的占用情況以及員工的就近情況，以改善醫院體驗并改善護理水平。

為什么物聯網數據管理很重要？

當客戶著手解決物聯網和IIoT用例的旅程時，他們面臨的第一個障礙是如何從物聯網系統中檢索數據并使數據可用于分析系統和決策。

從物聯網系統將數據提取到數據湖或Apache Kafka等消息傳遞系統中的能力是關鍵的第一步。在大多數情況下，組織還希望充實和清理數據，以確保不良數據不會落入湖中，而分析師也已經充實了用于分析的數據。在某些情況下，客戶希望在支持IoT的設備上實時實施操作。例如，如果工廠環境變得太熱而無法獲得最佳的油漆附著力，他們可能希望自動停止噴漆機。這種情況如果在制造過程中未得到糾正，可能會導致主要的質量和保修問題，更多信息盡在振工鏈。

物聯網數據管理的5種必備功能

從物聯網設備管理數據是實時分析過程的重要方面。為確保您的數據管理解決方案可以處理IoT數據需求，請查找以下五個關鍵功能：

多功能的連接性和處理各種數據的能力：物聯網系統具有多種標準，并且物聯網數據遵循多種協議（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多數物聯網數據以半結構化或非結構化格式存在。因此，您的數據管理系統必須能夠連接到所有這些系統并遵守各種協議，以便您可以從這些系統中提取數據。

邊緣處理和擴展：良好的數據管理解決方案能夠在將其吸收到數據湖之前，過濾掉來自IoT系統的錯誤記錄（例如負溫度讀數）。它還應該能夠使用元數據（例如時間戳或靜態文本）來豐富數據，以支持更好的分析。

大數據處理和機器學習：由于IoT數據量非常大，因此執行實時分析需要能夠在亞秒級的延遲內運行擴充和提取，以便可以實時使用數據。此外，許多客戶希望實時操作ML模型（例如異常檢測），以便他們可以在太晚之前采取預防措施。

解決數據漂移：由于固件升級等事件，來自物聯網系統的數據可能會隨時間變化。這稱為數據漂移或模式漂移。重要的是，您的數據管理解決方案可以自動解決數據漂移，而不會中斷數據管理過程。

實時監控和警報：物聯網數據的獲取和處理從未停止。因此，您的數據管理解決方案應提供帶有流程可視化的實時監控，以隨時顯示有關性能和吞吐量的流程狀態。數據管理解決方案還應提供警報，以防在此過程中出現任何問題。

機器學習和物聯網：改變游戲規則？

機器學習（ML）致力于最大程度地減少人工干預可自動化的任務，并且完全適用于IoT。機器學習為自動化和優化物聯網世界提供了許多機會。通過使用機器學習算法，組織可以使用IoT數據來發現模式并構建模型，然后可以在IoT數據上對它們進行實時評分以使模型可操作，更多信息盡在振工鏈。

IoT中ML算法的常見用例是：

使用分類，異常檢測和聚類技術進行智能流量預測。

使用線性回歸，分類和回歸樹進行能源使用預測。

使用樸素貝葉斯算法進行食品安全預測。

借助K-means聚類算法實現智慧城市和智慧公民倡議

物聯網數據管理的Informatica方法

Informatica提供了一個大數據流解決方案，該解決方案為物聯網和流數據提供了AI驅動的端到端管理。該解決方案利用Sense-Reason-Act框架進行IoT數據管理，該框架使客戶能夠從IoT來源獲取數據（感覺），在IoT數據上應用業務邏輯（原因），并在IoT設備上執行操作（操作）

Informatica解決方案可幫助客戶利用Apache Kafka和Apache Spark等開源技術進行可擴展的高性能流和IoT分析，同時抽象出開源技術的復雜性。Informatica大數據流解決方案還支持AWS，Azure和Google Cloud等云生態系統。

Informatica的云原生模式不可知提取解決方案可收集結構化和非結構化的IoT數據，并使用簡單易用的圖形UI將數據吸收到云和本地系統中。該解決方案還具有在攝取之前清除和豐富數據的功能。

Informatica IoT數據處理解決方案使用AI / ML算法解析復雜的非結構化數據并處理架構漂移。該解決方案使用Apache Spark Streaming的功能每秒處理數百萬條消息。這使客戶能夠在數據通過管道移動時實時應用其擴展邏輯。