预测数据 物联网背后的驱动力

　　据悉，包括健身穿戴设备、智能手表、智能眼镜，以及用来跟踪医疗仪器的远程传感设备在内的联网设备市场在未来几年内将得到快速的发展。市场研究公司Gartner预测，到2020年，物联网的设备和装置将达到260亿台，这其中还不包括个人电脑、平板电脑和智能手机。

　　有如此多的传感器来收集数据，这些数据包括设备的状态、周围的环境，以及人类的行为等等，企业可以利用这些数据信息获取利益。但是，问题也随之而来：利用这些数据信息究竟能做些什么?如何高效地处理这些数据，并尽可能地以一种最明智的方式来利用这些数据?

　　对于企业，他们正在意识到光收集到大量的数据是远远不够的，而且就数据本身来说，企业对它的兴趣点也是很小的。市场研究公司IDC的分析师Vernon Turner说：“数据收集完成后，如果不做任何分析、预测的话，它只是一种静止的状态，不能带来任何价值。”

　　一些近期发生在消费者市场中的案例就证明了这一点。例如，一款健身的可穿戴设备，它的功能只是告诉用户每天走了多少步路。然而，如果将这款可穿戴设备同其他的医疗数据连接起来，那么它的价值将会更大。在这种情况下，通过相关的应用，用户就可以知道他的高血压的症状或许和缺乏运动有关。或者，这款健身设备可以识别出用户在周末时候的运动量比较少，那么它就会发送消息提醒用户适当地多进行一些运动。

　　美国SunPower公司的一名员工指出，使用该公司集成太阳能板屋顶的用户可以利用该公司专门开发的应用检查家庭每天、每周、每月的能源生产和使用情况。

　　美国SunPower公司的一名员工指出，使用该公司集成太阳能板屋顶的用户可以利用该公司专门开发的应用检查家庭每天、每周、每月的能源生产和使用情况。

　　这种情况对于企业来说也同样如此，企业可以收集其所专注领域产品的详细信息，并把这些信息同其他来源的数据结合到一起，然后帮助企业做出明智的商业决策。

　　Avalon咨询有限责任公司语义技术的首席布道者Kurt Cagle说：“现在人们的思想逐渐倾向于：‘你的公司能够世界带来哪些改变?而不只是涉及消费者自身的利益，这是一个很大的转变。” Avalon咨询公司是一家帮助商业组织、机构管理物联网的企业。

　　Cagle表示，传统上，企业通常会使用类似于商业智能(BI)的软件来查看公司内部活动或运作产生的数据。但是，这些企业如果再加上一些关于周围环境或本地事件的公共数据，或者是同一领域其他公司的传感器中产生的数据的话，一定能够给企业带来更多、更大的价值。

　　但是，事实表明，要收集到所有的这些数据信息很多时候是一件非常艰难的事，因为这些数据的形式都不尽相同。目前，许多企业都已经朝着正确的方向迈进，但是构建完整的、精妙的解决方案的企业并不多;即便一些企业用类似的解决方案，他们也仍然需要不断的修正、检验以使其达到良好的状态。

　　学会整合

　　IDC公司的Turner说：“我们看到已经有无数的企业经历了实验阶段，开始部署传感器，并收集数据。但是，大部分的企业并没有一个关于数据收集的完整的解决方案。而利用数据为企业带来利益，这在实际的实施和部署过程中是非常复杂的。”

　　企业需要后端基础设施的支撑，以帮助企业收集各方来源的数据，并对这些数据进行分析，让收集来的数据发挥它应有的价值。然后，企业还需要仪表板和虚拟化技术来让企业的业务人员懂得这些数据的意义，以便基于这些数据信息作出明智的决策。

　　Daikin Applied就是这样一家公司，通过合作伙伴的帮助，该公司已经部署了一套精密的软硬件产品用来收集并分析了4000多个不同的有关其商业化的屋顶供热和空调单元的数据点。这套由英特尔公司设计的系统可实现与天气预报同步，使大厦的管理人员能够根据天气预报提前调整好整座大厦的温度，并且可以让Daikin公司了解到某个调节能源供应的部件可能会出现问题，这样Daikin公司就可以提前派遣一个维修机器的技术人员前去维护。

　　未来，利用这套系统Daikin公司将会分析一些本地化的应用基础设施上产生的重要数据，基于此可以帮助减少特定设备部件的能源输出和损耗。Daikin Applied公司的执行运营副总裁Kevin Facinelli说：“目前，应用基础设施这方面的工作还处在初期的准备阶段。” Daikin Applied公司是日本Daikin工业的一部分，Daikin工业是世界上最大的HVAC制造商。

　　要完成这项工作的实施和部署，硬件扮演了一个非常重要的角色。该系统的启动网关是基于英特尔Quark SoC芯片，运行了风河的操作系统，安全软件使用的是迈克菲的软件产品。

　　Facinelli指出：“我们利用SoC就可以完美地传输所有的数据，而不是只通过云来传输。” Facinelli的这种说法就意味其系统中配置的基于英特尔芯片的网关将部署到Daikin公司未来的所有屋顶系统中去，用来传输重要数据，这就像是改变了部件的状态一样，而不是仅仅输出一行行“系统正常”的提示信号。一些现场的处理工作减少了数据需要传输的容量，Daikin公司主要采用了数据流量连接的方式，这有助于减少其后端基础设施的数据存储负载。

　　同时，Daikin公司使用功率计来检测每个单元中的能源供应情况。通过网络，这个功率计可以将能源信号的相关数据传输到英特尔的云上，并在这个云上分析这些数据以便决定HVAC系统中每个组件，如风扇或制冷压缩机实际的能源使用率。

　　业主通过Daikin公司的商业Rebel制冷或供热泵能够实时地跟踪能源的消耗情况。

　　如果没有后端分析系统，Daikin公司就不得不去升级HVAC系统中每一个组件中的功率计。Facinelli表示，这将需要非常高昂的成本来完成这项工作。

　　一旦系统中每个部件的能源使用数据是有效数据的话，那么这些数据就会被传输到Daikin公司的云上。Daikin公司的云是运行在微软的Microsoft Azure共有云上，Daikin利用它来进行故障检测和诊断，以预测设备是否需要维护。

　　多年来，许多企业都在收集该相关领域的专业设备上的数据。但是，就目前的情况来看，这些企业能够收集到足够的数据，以及正确类型的数据，并且可以应用做一些预测分析。

　　在Daikin公司，有关单一设备部件的能源使用数据是非常有价值的。

　　Facinelli说：“经过一段时间，如果你看到一个发动机上的能源使用在持续增长，这就清楚地告诉你这个发动机的性能和寿命都开始衰竭。”这种提示信息能够提前一个月告诉技术专家这台机器出现故障，这样技术专家就有足够的时间去处理这个问题，对这台机器进行维护。

　　Daikin公司提供的能源使用数据还可以提醒用户在必要时更换过滤器，而不是让用户按照常规的维护规定来更换，因为像风扇这样的设备组件当过量的灰尘或其他物质阻塞了过滤器，风扇就需要消耗更多的能源来维持其正常的工作。Facinelli说：“基于设备正常运转性能，我们要在它需要更换过滤器时更换它，不是等到一个星期或一个月去更换，而是随时换。”

　　Daikin公司及其合作伙伴已经在这个包括网关和功率计在内的系统上合作了一年，并在相关的测试领域已经安装部署了六个系统。这一技术将被应用到未来的所有基础设施单元中，同时也将应用到自2008年建设的公共基础设施的改造当中去。

　　目前，该公司可以应用几项技术来构建这一系统，包括移动计算、云计算、数据分析，而良好的用户体验也是非常必要的。Facinelli说：“这不仅仅关乎大量的数据，同时将他们应用到用户当中去，并给用户带来价值也是非常重要的一点。”

　　利用数据预测分析 实现商业价值

　　美国NCR公司(美国现金出纳机公司)同样也会收集其公司产品，包括ATM机，在商店摆放的自助服务机和电影院的自助售票机上的数据信息，并用来预测分析，提前发现一些潜在的问题。这家公司的全球服务策略和项目管理副总裁Mark Vigoroso表示，预测分析是为了发现这些产品或机器上可能出现的一些问题，这可以给技术人员留出几天的时间到现场去诊断问题的原因，并修好设备，做好设备维护工作。

　　NCR公司做这项预测工作已经有几年的时间了，但是Vigoroso曾经却说过这样的话：“预测分析只不过是个小把戏，精度低、正确率低、覆盖范围窄。也就是说，目前我们仍处于从预测分析中获取价值的初期阶段，我们的效率还将取决于我们将如何扩大我们的预测逻辑覆盖范围。”

　　目前，NCR公司已经完成了几项试点项目工作，他们将其从公司的机器上收集来的数据同其他不同来源的数据结合到一起来得出不同的结论。例如，该公司将反应天气情况的数据同设备性能数据整合到一起，来检查高温、潮湿或者寒冷等几个因素是否会影响到设备的性能。

　　该公司也开始利用现金管理数据，这些数据已经通过一种新的方式提供给了其ATM机的客户。如果近期有什么大的事件发生，如大型体育赛事，NCR公司就可以通过分析ATM机上产生的数据来通知银行，以确保在大型事件期间ATM机中有足够现金供消费者提取。

　　同样是这些数据也可以帮助NCR公司来解决一些问题，该公司可以利用这些数据来进行预测，以帮助其进行机器的维护工作。通过对这些数据的分析，NCR公司可以了解到磁卡需要在机器上刷多少次才能达到这个机器的极限，或者打印机最多能够打印多少张收据。这样，在一些大型活动期间，通过提前的准备工作，以使机器的使用频率变得更高，而NCR公司可以通过预测数据来判断哪些设备需要进行维护，以防止其在使用时出现故障。

　　Vigoroso说：“这就是让我们最感到兴奋的地方，新的技术能够让我们收集到各种不同的、多样化的数据集，同时也能让我们对这些数据尽心详细的分析。而这些在之前我们是不能做到的。”

　　NCR公司使用来自Teradata公司的Aster软件，Teradata公司于2007年从NCR公司分离出去。NCR公司企业数据库和商业智能高级总监Brian Valeyko说：“用户可以利用Aster软件创建类似SQL的查询，并通过一种简单的方式来做一种复杂的分析。”分析师们能够在一个完全孤立的环境中创建查询，而不用担心生产应用中出现任何负面的影响。NCR公司已经创建了一种统一的数据架构，该架构允许来自Aster数据库、Teradata公司其他的数据库，以及Hadoop的查询。

　　利用这一统一的数据架构，NCR公司可以通过比以前更快的速度创建新的查询。过去，创建一个新的算法来对特定的组件进行预测分析则需要三到六个月的时间。而且，根据数据集的大小，这些算法可能需要几天，甚至几周的时间才能得出结果。根据其新近实施的统一数据架构，Valeyko计算目前该公司可以用以前20%的时间来完成预测分析。

　　利用相关数据，NCR公司还可以处理各种新类型的数据分析。对此，Valeyko列举了一个关于NCR公司打印机设备的例子，该设备上产生的数据能够被利用到其他不同的产品中。据分析师的发现，这些数据不仅能够预测出所有产品中的打印机是否出现故障，同时也能了解到打印机出现问题实际上与为其供电的特定电源有关。

　　目前，像Daikin和NCR这样的公司都利用其商业现货产品加上他们大量的开发和研究工作将他们的传感器分析系统整合起来。这一系统会变得更加简单吗?Avalon咨询公司的Cagle说：“当然!用一个星期的时间就可以将那些令人头痛的、各种各样的、不同来源的数据收集、统一起来，而要像Daikin和NCR公司一样将系统整合起来也并不是什么难事。”