物联网（IoT）是一个巨大的物理对象互联网络，嵌入软件和传感器，使它们能够通过互联网与其他设备交换数据。物联网不再是一个流行语，它已经存在了十多年，如今，各种规模的企业都在利用这一现代技术来提高生产力、改善客户服务、优化成本、提高资产利用率、增强安全性和网络安全性，以及进行历史分析。

　　数据已成为企业最有价值的资产之一。随着数据分析技术的进步，分析师们将很快就能从大量数据中提取宝贵见解。

　　您预测未来的能力取决于您对过去的了解程度——公司的预测能力仅取决于其拥有的数据。对新的、更好数据来源的需求，使得技术部门开创了收集数据的新方法，比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大大提高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，以及如何从这些数据中受益。

　　什么是物联网分析？

　　物联网分析是指，依赖于从连网传感器（也称为物联网设备）收集到的数据进行分析。

　　物联网分析与传统分析的不同之处在于它使用的数据。物联网分析是从一系列物联网传感器中提取数据，并且这些传感器被配置为可以提供多种数据类型。此外，这些传感器还可以为管理员提供全面且实时的数据集，例如，在某些系统中，物联网数据池可以每分钟或每秒钟更新一次。

　　然后，管理员可以分析这些数据——通常借助大数据分析技术或物联网平台——以识别趋势并做出预测。

　　在预测分析中使用传感器数据的原因和方式

　　物联网传感器有两个重要组成部分：一是传感器本身，它可以检测特定的物理或化学事件；二是遥测单元，它可以将传感器的数据传输到互联网。遥测装置可能不需要电池，而是依靠无源天线线圈将数据电感传输到附近的射频识别设备（RFID）或近场通信（NFC）阅读器。该装置也可能有电池、无线发送设备和天线，可以在手机、Wi-Fi或蓝牙频率范围内主动传输数据。

　　物联网传感器甚至可能具有一定的智能或数据解释能力。有一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。以下是在预测分析中如何以及为何使用传感器数据的一些示例。

　　工厂是物联网传感器和数据收集平台快速发展的最大受益者。

　　在工厂环境中，停机可能会造成巨大的损失，其中机器故障可能代价高昂，甚至可能会对工人造成危险。

　　内置在工厂机器上的物联网传感器可以跟踪变量（例如振动、温度和机器定时），然后将这些变量数据输入分析平台并对其进行分析，以预测特定机器何时需要维护。这样，工厂管理人员就可以在设备出现故障之前识别它们，从而降低了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，以便在紧急情况下或即将发生故障时关闭机器。

　　物联网传感器也用于智慧城市的预测分析。通过传感器，城市可以监测从交通流量到停车位使用的一切。然后，城市可以利用这些数据来推动政策决策——比如如何重新规划交通信号灯设计或增强基础设施投入。

　　一些主要城市，例如莫斯科和纽约，已经在使用智能传感器的数据来指导城市政策。

　　利用物联网数据改善预测分析

　　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。物联网传感器可以提供前所未有的高质量数据——使公司能够显著提高其预测未来的能力。

　　这些传感器已经用于一些不同领域——比如制造业和智慧城市。随着数据变得越来越有价值，组织将开始寻找提高预测未来事件能力的方法，而物联网传感器也将变得越来越普遍。