十大革命性的物联网数据分析平台

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物联网信息调查阶段使组织能够评估和可视化来自网络设备的传感器数据。它们是用于理解关联设备产生的持续不断的非结构化、结构化和时间序列数据的工具，以便组织能够理解历史数据并预测未来的结果。

数十亿个互联的物联网设备每天都在产生海量数据。与此同时，随着物联网的爆炸式增长，这种数据生成量已经呈指数级增长。分析如此庞大的数据量可能非常棘手，而分析工具对于收集、监控和分析这些数据至关重要。

下面，我们重点介绍了十大最佳物联网数据分析平台，以帮助您为您的组织选择最合适的平台。我们对这些平台进行了公平的评估，并自豪地避免了任何偏见性的评论、报告、排名或评级。

戴尔 Statistica

戴尔 Statistica 是一款通用的分析工具，允许用户在供应商中立的环境中访问、准备、分析、报告和部署高级分析模型。

该软件产品允许用户轻松创建和部署各种类型的分析模型，例如统计模型、预测模型、数据挖掘模型、人工智能模型、预测模型、优化模型和文本模型。

Statistica 的协作知识功能旨在帮助组织采用模型市场。用户可以调整模型和导入其他人编写的模型——因此该平台拥有强大的社区来扩展其功能，以满足用户的需求。

PTC ThingWorx Analytics

ThingWorx Analytics 专为处理物联网数据分析的规模、速度和多样性挑战而设计。解决方案通过简单直观的UI、简单的图表和可视化来为用户提供复杂的分析。

ThingWorx 还提供 Web 和移动应用程序来支持运行时功能，从而快速开发基于角色的用户体验。

首先，它将原始的工业物联网数据转化为可视化洞察，并持续检测异常。

IBM Watson 物联网平台分析

IBM Watson 物联网平台是一个强大、智能且最灵活的物联网中心之一。它使您可以管理您的物联网系统并做出更好的业务决策。

Watson 分析服务允许用户使用结构化和非结构化数据进行认知分析以了解情况。它会根据情况的变化来评估选项和发展。

Oracle 边缘分析和流资源管理器

Oracle 的分析分为两部分：首先是流资源管理器，它收集云或企业中的数据；其次是边缘分析，它在嵌入式设备上过滤、连接、处理和汇总数据。

这两个工具支持开箱即用的分析，可以识别垂直行业的流模式。

处理满足嵌入式设备需求并达到当前智能系统最高性能水平的应用程序。

Azure 流分析

微软的 Azure 流分析是一个完全托管的无服务器引擎，用于实时分析。它实时分析来自传感器、网站、社交媒体和其他应用程序等各种数据流。

思科连接流分析 (CSA)

它是一个允许组织有效地管理数据而不会影响速度和实时流的工具，即使在多任务处理的情况下也是如此。

该平台从多个来源流式传输实时数据，以获得具有大数据视角的实时洞察。

最重要的是，CSA 允许用户识别任何问题、潜在风险以及正确操作的有益机会。

此外，通过这种预测分析，CSA 为企业提供了超越其他企业的优势。

SAP HANA 的智能数据流

SAP HANA 智能数据流持续处理传入事件数据的流，并收集和处理这些数据。

智能数据流特别适合数据作为事件发生时出现的情况。收集、理解和处理这些数据具有价值。持续生成事件流的数据源如下所示：

• 传感器

• 智能设备

• 网站（点击流）

• IT 系统（日志）

• 金融市场

亚马逊网络服务物联网

AWS 物联网分析解决方案帮助客户连接设备到云以及彼此连接。其身份验证方法例如使用设备网关和物联网设备 SDK 进行连接。

AWS 物联网分析是一种完全托管的服务，它使分析变得简单。它可以分析来自大量设备的数据，并构建快速、高效、响应迅速的物联网应用程序，而无需管理硬件或基础设施，并降低延迟。

轻松运行针对物联网数据的查询：AWS 物联网分析可以使用 SQL 查询引擎运行自定义查询。它还提供一系列不重叠的连续时间窗口来分析新数据和稳定数据。

人工智能工具：由于 Jupyter 笔记本的存在，将人工智能应用于物联网数据变得很容易。可以轻松地将物联网数据连接到笔记本，并从 AWS 物联网分析控制台构建、训练和部署模型。

HPE Vertica 分析平台

来自惠普企业的 HPE Vertica 分析平台是一个列式数据库系统，专门设计用于处理现代分析工作负载。

该平台采用集群式方法来存储大量数据，提供高性能查询和分析功能。它也支持各种 Linux 发行版。

Vertica 高级分析平台是一个列式存储的、关系型数据库，专门设计用于处理当前的分析任务。

英特尔分析工具包

分析工具包容器提供了一组常用的算法，例如图表和基于图的聚类，IT 团队可以在其上构建和使用特定领域的代码进行定制。

这些算法可用于各种行业，例如零售、金融服务和医疗保健。

结论

重要的是要理解，作为一个组织，您可以使用物联网数据分析服务来监控设备的运行状况、生成预测性维护见解，并更好地理解与您的设备相关的大量数据，例如声音、运动和温度。