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物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,分析方式也不同

點(diǎn)擊次數(shù):1055次  更新時(shí)間:2020-10-26
      物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺是通過無線網(wǎng)絡(luò),以視頻為核心,將各種傳感器采集到的數(shù)據(jù)匯聚到大數(shù)據(jù)平臺,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì),以一張圖的形式,對當(dāng)前狀態(tài)和未來趨勢進(jìn)行概況展示,讓決策者可以實(shí)時(shí)全局掌控系統(tǒng)內(nèi)的各項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù),并根據(jù)對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,預(yù)測未來趨勢,輔助決策者及時(shí)做出準(zhǔn)確的判斷和決策。
  物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,分析方式也不同。
  一、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
  有些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性很強(qiáng),如果沒有及時(shí)分析處理就會失去價(jià)值,甚至可能造成損失,我們稱之為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。典型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括設(shè)備位置信息、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)等,應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)告警等場景,例如,車輛實(shí)時(shí)上報(bào)位置數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)分析后呈現(xiàn)到交通監(jiān)控中心的大屏上,交通專家根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)下達(dá)各種交通控制決策,如紅綠燈時(shí)間調(diào)整等。為了實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)性,我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案,從物聯(lián)網(wǎng)平臺對外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時(shí)提取流動數(shù)據(jù),分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn),保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是“新鮮”的。
  二、時(shí)序數(shù)據(jù)
  有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng),但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān),分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲存,并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢數(shù)據(jù)的能力,我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動軌跡、股票價(jià)格曲線等,應(yīng)用于行為分析、趨勢預(yù)測等場景,例如,基于物聯(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)保存了近期所有車輛的行駛軌跡,可隨時(shí)從中提取*車輛的形式的軌跡,推測出*的目的地,從而進(jìn)行包抄。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。
  三、離線數(shù)據(jù)
  還有一些數(shù)據(jù),對于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng),分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等,應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析,總結(jié)盤點(diǎn)等場景,例如,物聯(lián)網(wǎng)平臺將自動售貨機(jī)上報(bào)的銷售數(shù)據(jù)匯總后保存,然后定期使用大數(shù)據(jù)分析平臺分析銷售數(shù)據(jù),以報(bào)表形式呈現(xiàn)給廠家,協(xié)助廠家進(jìn)行銷售策略的調(diào)整。離線分析的挑戰(zhàn)主要在于龐大的數(shù)據(jù)量,一般會采用分布式處理的方案來提升海量數(shù)據(jù)分析的效率。
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