需要了解物联网和数据分析的融合

指出，5G技术的推出是无限水平的数据流和新的边缘计算功能的巨大增长的推动力。这意味着组织数据并使其有价值的挑战从未如此巨大。

Watts以一家著名的汽车生产厂商为例，他解释说“这家汽车生产商在几年内积累了约14 PB的数据，但是在短短的几个月内，其新部署的无人驾驶汽车程序又产生了4.5PB的数据。正是由于潜在的部署媒介、互操作性和数据格式化障碍的广泛性，使得分析成为一个真正令人头疼的问题。由于分布式计算的特性，以可操作且可访问的方式无缝连接边缘到核心到云平台的任务至关重要。”

他将数据结构确定为潜在的解决方案，这使单一的、标准化的数据管理和存储解决方案可以在不同的体系结构和平台上工作，深思熟虑的数据结构策略促进了数据平台、数据湖、API和密钥之间的链接分析产品，这些产品将在更高的层次上使用以产生有意义的物联网见解和行动。

边缘的物联网数据

CGI公司数字化转型总监Suman Kumar说：“在将物联网数据集中存储在云平台之前，有一种新兴的物联网数据处理模式，大数据和人工智能技术进一步将这些数据集转化为可操作的见解。”

他继续说：“一些用例是制造中的预测性维护警报、实用程序以及机器学习算法，可自动执行维护任务的计划。保险行业正在寻求收集越来越多的实时数据(例如远程信息处理或智能建筑)，以使用人工智能更好地理解风险。物流行业正在实施举措，以实时查看供应链中的产品。很多国家和地区的政府也希望开发智慧城市，以改善交通管理、停车和其他服务。”


 

（编辑：鹰潭站长网）

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