数据已经成为企业最宝贵的资产之一。随着数据分析技术的进步，分析师很快就能从海量数据中提取有价值的见解。你预测未来的能力取决于你对过去的了解——一家公司的好坏取决于它拥有的数据。对新的和更好的数据源的需求促使技术部门开创了收集数据的新方法，例如物联网传感器和设备。如果使用得当，这些物联网传感器可以极大地增强任何公司的预测分析能力。下面，我们将介绍如何从物联网传感器收集数据并将其用于预测分析，以及公司如何从这些数据中获益。什么是物联网分析？IoT分析是依赖于从联网传感器（也称为IoT设备）收集的数据的分析。IoT分析在其使用的数据方面不同于传统分析。IoT分析是从配置为提供多种数据类型的一系列IoT传感器中提取数据。此外，这些传感器可以为管理员提供全面和实时的数据集，例如，在某些系统中，物联网数据池可以每分钟或每秒更新一次。然后，管理员可以分析这些数据——通常借助大数据分析或物联网平台——来识别趋势并做出预测。为什么以及如何在预测分析中使用传感器数据某些行业特别受益于物联网传感器提供的数据，并且他们已经将这些传感器大量集成到现有工作流程中。以下是有关如何以及为何将传感器数据用于预测分析的一些示例。工厂是物联网传感器和数据采集平台快速发展的最大受益者。在工厂环境中，停机时间可能代价高昂，机器故障可能代价高昂并且对工人有潜在危险。内置于工厂机器中的物联网传感器可以跟踪变量（例如振动、温度和机器计时），然后可以将这些变量输入分析平台并进行分析以预测特定机器何时需要维护。（来自IoTHomeNetwork）这样，工厂经理可以在设备故障发生之前识别它们，从而减少停机或更昂贵维修的风险。其中一些平台甚至嵌入到工厂控制系统中，以在紧急情况或即将发生故障时关闭机器。物联网传感器还用于智能城市的预测分析。通过传感器，城市可以监控从交通流量到停车位使用的一切。然后，城市可以使用这些数据来推动政策决策——例如如何重新设计交通信号灯或投资基础设施。一些大城市，如莫斯科和纽约，已经在使用来自智能传感器的数据来指导城市政策。使用IoT数据改进预测分析当公司能够访问大量准确数据时，他们可以使用预测分析来做出更好的决策。IoT传感器可以提供前所未有的高质量数据，使公司能够显着提高预测未来的能力。这些传感器已经用于许多不同的领域，例如制造业和智慧城市。随着数据变得更有价值，组织将开始寻找提高预测未来事件能力的方法，物联网传感器将变得更加普遍。
