物聯網（IoT）能夠通過分散的智能傳感器搜集海量數據，但這些海量數據的組織和分發對IoT來說卻是一種不小的挑戰。雖然傳統的數據分析方法能夠幫助IoT運作，但人工智能（AI）卻能在準確度和快速響應方面更勝一籌。

人工智能在處理結構化數據中發揮的作用是驚人的，它可以實時識別數據模式并發現不一致性。人工智能算法可以通過搜集不同來源的非結構化數據并統一處理來節省大量時間，從而減輕人們構造結構化數據的難度。

機器學習和人工智能是在數據中心內外提供安全和預測性分析的重要工具。它們能防微杜漸，改善設備運營，減少因意外事故而中斷生產的可能。人工智能與數據科學相結合，可以幫助構建IoT設備產生的數據集，改善設備的運營，并能根據運行情況實時做出判斷和決策。

人工智能與實時分析相結合

從廣義上講，實時分析是指數據一產生就能被清洗、分析和評估的過程。人工智能與實時分析相結合，為企業提供了對用戶體驗更加深刻的洞悉力。IT人員現在傾向于主動采取行動，在用戶問題暴露之前就能解決問題，這都歸功于兩種技術的結合。

根據IDC的分析，IoT設備產生的數據中45%都需要就近分析，而不是傳輸到云端做分析。事實證明，將數據傳輸到云端的成本很高，不僅需要帶寬還費電，還會有傳輸延遲，并且需要高性能服務器來處理接收到的海量數據。在某些情況下，端點設備所處的網絡環境不好，需要在端點上做出響應決策。這也是為什么需要解決方案能為端點設備賦能實時分析和決策的能力。這些方案將對物聯網應用產生深遠影響，因為它們高度依賴數據分析和實時決策，并且始終在線。

端點AoT

“物分析”（AoT）是指分析物聯網設備生成的數據。物聯網的物分析可以使得商業洞察也能發生在終端設備，而不是數據中心。它有助于人們理解數據模式、分析變化、檢測異常、預測問題，設置維保時間間隔并優化運行流程。

多年來，企業一直依賴集中式的數據分析來做未來規劃。數據每秒都在不斷的增加，因此需要一種革新的方法來減小數據傳輸延遲、提高隱私性并滿足客戶的期望。在人工智能、5G、物聯網融合之后，實時響應變得尤為重要。所有這些都促使我們開發端點智能。

遍及網絡的分布式端點智能，可以提供更高效的數據分析和幾乎無延遲的實時決策。能夠直接在只有較低算力的終端設備上做到這一點的解決方案被稱為“端點數據分析”。

什么是“數據分析”？

“數據分析”是一門科學，它通過仔細檢查原始數據以獲取數據背后的意義，并將其應用于決策。數據分析采用幾種現代技術和工具，幫助其構建和理解數據。

在進行實際的數據分析之前，還需要以下幾個步驟：

對數據進行分組，以便更加準確地解讀數據

從各種來源收集數據

仔細檢查數據，去掉重復或錯誤項

可通過表格，圖表和各種統計方法來組織數據

據Gartner稱，數據分析可以分為四種主要類型：

描述性分析

它描述過去一段時間內發生的事情。側重于總結過去的數據，以便推論。

診斷性分析

它側重于理解和解讀為什么會發生某些事情。

預測性分析

它根據給定的數據識別出未來趨勢。

規范性分析

它能提出操作和行動建議。

數據分析的支持系統

各種技術和傳感器促進了在端點設備進行數據分析。傳感器需要收集和積累數據來幫助設備了解環境。比如用于檢測位置的GPS、相機、激光器和雷達等。通信技術幫助傳輸和獲取數據。數據科學算法就是通過這些數據來洞察表象后的本質，算法的結果輔助決策的制定。數據分析的結果可以幫助設備決定下一步的響應。例如，自動駕駛汽車有幾個決策選項，如遵循預先規劃的路線，根據道路上其他車輛的行駛情況做出調整，對天氣和道路狀況做出調整，甚至在無法安全急剎時接受間接命令。

為了改善決策過程，數據分析會將決策和響應分類。例如，在汽車自動駕駛應用中，決策和相關響應可以劃分成操作型、輔助型和指導型。

商業模式的改造

數據分析和人工智能的發展徹底改變了業務的面貌。實時分析會立即響應收集到的數據，從而獲取更高的價值。數據分析將大型企業的海量數據轉化為價值無限的寶藏，可以幫助加強業務價值，讓企業在市場中獲得牢固的競爭地位。各行各業的企業都有賴機器學習模型幫助其做出更精確的預測和更有效的決策，以提高生產效率，并克服數據傳輸帶來的安全問題。端點智能通過加快工作速度、提供更好的結果、自動化和改進的業務決策，在多個層面上增強了整體運營能力。人工智能、數據分析和物聯網，這三種技術各自都有助于加強企業競爭力，而三者的融合則是公司背后的核心競爭力。

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審核編輯 ：李倩