物聯網解決少量數據問題

在獲取實時數據方面，物聯網有效的選擇。在物聯網中，數據分析功能是最有價值的功能，但是隨著時間的流逝而積累大量數據是非常麻煩的。很多人都知道大數據的名字，但不適合用實時數據產生價值的人。

物聯網和大數據的概念可以在很多地方結合起來。互聯網能夠產生大量的數據，而數十億的網絡設備持續向雲數據庫注入數據。在如此多的數據面前，人們擔心會陷入困境。

大數據與數據挖掘、人工智能、機器學習等處理緊密相關，重點是從大數據集獲取洞察力。如果不深入研究數據，就不能從表面上輕易看出。曆史數據越多，從中獲得洞察力的潛力就越大。

小數據代表有限的數據，不需要深度處理。

1.解決即時問題。

一個小數據可以解釋當前發生的事情。實時數據可以反饋設備或系統的當前情況。實時檢查情況，明確影響運行的故障。實時了解設備或系統停止工作的准確時間。

一般情況下，不運轉的設備向管理團隊報警，並通知可能發生故障。實時數據提供了操作可見性，從而解決了實時數據問題。深入了解大數據，確定預測維護，但無需解決直接操作問題。很多情況下，少量的數據足以應對巨大的挑戰。

2.不需要高級分析。

分析一詞意味著先進的指標和固有的複雜性。一些人從大量數據的角度來思考大數據，大量的數據可能來自於曆史數據或最新數據。分析機器的長期數據模式可以得到大數據視角;分析一周的數據可以得到小數據視角iot module。

小數據可以產生強大的分析結果，目視檢查小數據的關鍵績效指標，為潛在問題提供操作見解。

對於熟悉機器的設施管理者來說，機器操作的小數據是可見的，檢查小數據時會立即提供見解。

3.使用現有設施。

物聯網是一項非常兼容的技術。物聯網完全支持企業和組織在不同的規模層面解決問題，無論是針對性還是全面性。從小數據的角度來看，物聯網可以根據需要捕捉所需的數據。不需要改革數據采集設施，直接從現有設備獲取運行數據將大大降低整體項目支出，最大限度提高回報。改造後的物聯網解決方案可以數字化關鍵暖通空調設備。從暖通空調設備的小數據中獲取運行見解，將大大提高效率，節約成本。

物聯網特別適合在可能的范圍內充分利用現有的基礎設施來提取這種情況下需要的小數據。重點應該是獲得正確的傳感器數據，以獲得操作觀點，而不是所有可能的傳感器數據。向正確的中小企業傳輸正確的傳感器數據比從信息技術部門的角度解決數據架構模型更重要。

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