如何从物联网设备产生的海量数据中提取价值至关重要。换句话说，企业需要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价值。Gartner在2017年预测，到2020年，将有200亿台联网的物联网设备。今天，物联网技术的应用满足并超越了这一预期。随着技术的进步，许多企业生产出了尺寸更小、成本更低、功耗更低的传感器，这将推动物联网领域投资企业数量的持续快速增长。挑战不再是技术，而是组织能否从收集的数据中提取价值。部署新物联网解决方案的IT团队需要实现投资回报率，但这样做可能会遇到障碍。快速轻松地从数据中获得洞察力以提取价值一直很困难，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、存储和分析方法获得的价值很少。为了充分利用他们在物联网领域的投资，组织需要将一些重要的事情整合到他们的战略中。展望自动化由于连接设备的数量庞大且它们生成的数据量巨大，处理海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取、转换和交付数据和见解。它确保IT团队能够吸收大量数据并以组织可以使用并从中提取价值的方式提供见解。自动化消除了数据存储团队手动编码数据基础设施项目中重复和耗时的数据基础设施项目的负担，从而带来了几个关键优势：首先，可以在更短的时间内以更低的成本交付从数据中获得的洞察力，结果的质量和可靠性大大提高。其次，它解放了数据存储团队，让他们专注于更具战略意义的分析和数据输出工作。但是，仅仅自动化数据处理是不够的。现场处理数据的唯一方法是在首次创建设备时从现场流式传输数据，而不是在将来的某个时间点。此外，自动化在数据处理中也起着至关重要的作用。在现场处理来自设备的数据时，流数据自动化使数据管理员能够立即对现场创建的数据采取行动，减少从数据到洞察力的时间滞后。例如，一家每天有数百辆公交车行驶在路上的公交公司希望尽可能多地实时了解其车队的运营情况，以最大限度地提高服务效率。通过利用车载传感器收集物联网数据，公交公司可以实时分析这些数据，以立即诊断和发现问题。传统上，数据是在一天结束时从传感器下载的，这已被证明是有问题的，因为公交车可能已经有问题或可能在一天中落后于计划，根本没有办法实时解决这个问题。然而，随着流数据的自动化，如果公交车有抛锚的危险，传感器可以实时发现问题，相关人员可以采取措施预防。通过实时处理数据，公交公司可以立即识别刹车片是否磨损，然后通知机械师，以便在汽车抛锚前更换刹车片。了解IoT数据源IoT设备创建并利用许多不同类型的数据源和格式——公共汽车刹车上的传感器、飞机上的数千个传感器、视频监控摄像头和工厂中的机器。其中一些是传统的结构化数据，但也产生了越来越多的半结构化和非结构化数据，这些数据也需要实时处理。在将这些数据转化为见解之前，需要将其组织成更易于管理的形式。考虑到数据的数量和复杂性，尝试手动执行这项复杂的任务是不可能的。自动化是有效实现这一目标的唯一途径。在某些情况下，可以通过使用整个数据流来获得价值。这些数据集可以原封不动地保存下来，以便在以后的某个时间点进行分析，以确定趋势。然而，在数据提取过程中过滤掉无效数据通常是更明智的做法。要准确了解如何处理不同的物联网数据流，组织需要建立信息流，以创建对组织最有价值的关键、时间敏感信息的整体视图。同时，组织需要确定他们应该存储哪些历史信息，这些信息显示了事件的长期趋势。数据湖架构之类的东西可以用作存储库，以原生格式存储大量结构化、半结构化和非结构化数据。然而，需要自动化工具将数据从混乱中转化为有价值的见解。物联网对存储的影响在支持物联网系统的基础设施方面，对物联网设备生成的数据大量增长的反应是购买更多的存储空间。然而，在如此指数级增长的情况下，这是一项代价高昂的短期战略。相反，企业需要考虑如何对存储过程中的数据进行改造，通过这样做，可以减少存储过程中的数据。实时分析数据意味着组织可以保留数据的本质，而不是大量数据，以供将来分析。这不仅可以节省存储成本，还可以加快未来的报告流程并提高洞察力的质量和可靠性。这是一个过滤掉哪些数据有价值，哪些数据没有价值的问题，即，将原始数据存储一段时间以测试探索性工作负载通常是有价值的。因此，作为数据湖基础设施的一部分，云存储可以成为一种具有成本效益的短期选择。然而，部署自动化工具来组织这些信息、管理模式并允许以最有效的格式分析、查询和搜索数据也很重要。物联网市场正在增长各种应用的传感器成本已经很低，物联网正在迅速成为主流。到2025年，物联网的市场经济价值预计将达到11.1万亿美元。它不再局限于拥有巨额预算的大公司，许多小公司也在寻找基于物联网应用程序可以提供的信息来改善业务的方法。此外，对于传感器和其他IoT应用程序，复杂的自动化工具可缩短实现价值的时间并立即产生影响。对于许多公司而言，管理数据并从中提取价值的下一步将是实施人工智能、深度学习和机器学习。我们会看到，处理数据的公司的局限性将不再来自应用技术的成本，而是来自对数据分析结论的创造性应用。对于大大小小的企业而言，数据是他们可以用来超越竞争对手的最有价值的资产之一。应用于物联网应用的传感器的成本已经下降了很多，以便为组织提供所有可能的数据集。但是，如果组织无法为其业务获得实际洞察力和价值，那么投资物联网就毫无意义。总之，自动化工具对于最大化物联网投资的价值至关重要。
