顶级物联网数据分析平台

Gartner 预测的超过 200 亿个事物产生的大部分数据到明年连接到互联网将通过物联网数据分析平台汇集。为了从连接设备产生的洞察力中获取价值，许多企业专门转向基于云的解决方案。

分析师表示，当涉及到大量工作负载和千兆字节的物联网数据时，云计算最适合于存储、规模和速度。 451 Research 物联网研究副总裁 Christian Renaud 表示，鉴于有数百个可用的物联网平台，组织最好与在自己的行业中具有经验的供应商或服务提供商打交道。

“客户正在购买成果；他们想要快速实现价值，”他说。 “你需要一个了解你的市场和垂直行业的人。

“而且你需要确定你需要什么样的分析以及你想要什么样的洞察力。”

根据 Forrester 的一项研究，如果 90% 的企业预计到今年年底数据驱动的洞察力将成为一个关键的差异化因素，那么他们需要云规模的帮助。

Forrester 表示，围绕提供与远程位置的连接的实际考虑，以及对公共云提供商的安全性、能力和可信度的普遍怀疑，在很大程度上已经不复存在。随着物联网领域投资建设自己的数据中心网络的企业越来越少，公有云是理想之选。

虽然早期从事物联网项目的公司只需要监控功能，但现在需要分析、机器学习和人工智能。

“供应商必须将分析、洞察力和行动深入融入他们的平台产品中，以支持预测性维护、机器学习驱动的工作负载优化和调度等，”根据 Forrester 的研究。

在您购买之前，行业分析师建议对 IoT 数据分析平台进行抽样，以了解它们处理您的用例的能力、将它们配置到各种 IoT 和业务应用程序的难易程度以及如何控制访问权限。

分析功能至少应处理：

• 对任何给定时间发生的事情的描述性分析。
• 预测性分析可防止出现不必要且代价高昂的停机时间。
• 规范性分析有助于回答有关投资回报率、新业务模式以及最大化产出和效率的方法的问题。

根据 451 Research 的说法，任何物联网平台的一个关键方面是它能够管理生成的大量数据，并为用户提供整合可操作结果的能力。

根据 451 的物联网平台选择指南，“这不仅包括处理由物联网网络中的设备生成的数据，还包括能够集成来自其他来源的数据流，以创建更丰富的结果的上下文和含义。” “很多时候，物联网数据被孤立地考虑。虽然它具有内在价值，但当它与来自企业其他部分的数据混合时，它对组织来说要强大得多。”

物联网数据分析平台应自动摄取结构化、非结构化和时间序列数据；处理它；实时做出明智的决策；行业分析师表示，然后自动化决策。一些平台提供混合的预构建工具，以允许其客户创建自己的特定于业务的分析，并支持现成的解决方案。

定价因供应商而异，许多供应商从固定价格转变为基于结果的计量或按使用付费模型。 Gartner 表示，它看到了新的交付模式，从系统集成转向洞察即服务。 Gartner 的研究还估计，到 2022 年，超过一半的数据和分析服务将由机器而不是人类来执行。

为了帮助读者在物联网数据分析平台中做出选择，我们编制了该领域的顶级产品列表。我们的列表侧重于与基于云的物联网数据分析相关的供应商产品，而不是一般的物联网数据分析供应商。为了上榜，供应商拥有专用的物联网工具，并且至少对工业物联网分析应用程序提供了一些支持，这些应用程序代表了整个物联网应用程序的重要数量。那些具有整体强大分析能力但不太关注工业市场的公司没有上榜。我们还考虑了专门研究物联网垂直行业的分析师的高排名。

下面列出的顶级物联网数据分析工具具备以下大部分关键特征：

• 能够处理由物联网设备和 SCADA 系统生成的海量数据集。
• 不仅能够处理大量数据，而且能够以更高的速度处理各种数据。
• 边缘和本地处理能力。
• 验证数据流向何处的安全协议，尤其是在启用边缘的情况下。
• 通过 API 实现 AI 和机器学习功能。
• 设备管理。

以下是前 11 个（我们打算做 10 个，但并列）基于云的数据分析平台的列表，按字母顺序排列（需要注册）：