如何從物聯網設備產生的大量數據中提取價值是至關重要的。換句話說，企業需了解不同的物聯網數據源及其對存儲的影響，以及自動化如何從物聯網數據中獲得更多的價值。

在2017年預測，到2020年，將有200億個聯網的物聯網設備。而今，物聯網技術的應用達到並超過了這個預期。隨著技術的進步，很多企業都生產出了體積更小、成本更低、功耗更低的傳感器，這將促進在物聯網領域進行投資的公司數量持續快速增長。

挑戰不再在於技術，而在於組織是否可以從收集的數據中提取價值。部署新的物聯網解決方案的IT團隊需要實現ROI，並且在完成這一任務時會遇到障礙。

從數據中快速、輕易地獲取洞察力來提取價值總是很困難的，通常就像大海撈針一樣。將更多的數據、數據源、數據類型和流數據混合在一起，使用現有的數據處理、存儲和分析方法幾乎無法獲得所需的價值。為了充分利用他們在物聯網領域的投資，組織需要在戰略中整合一些重要的內容。

由於連接設備的數量巨大以及它們會產生海量的數據，因此，應對大量物聯網數據的唯一解決方案是自動化。自動化可幫助組織實時攝取、轉換和傳遞數據和洞察力。它可以確保IT團隊能夠吸收龐大的數據量，並能夠以一種組織可以使用和從中提取價值的方式提供洞察力。

自動化為數據存儲團隊消除了手工編碼數據基礎設施項目的數據基礎設施項目的重複性和時間密集型方麵的負擔，從而帶來了幾個關鍵的優勢：首先，從數據中獲取的洞察力可以在更短的時間內以更低的成本進行交付，大大提高了結果的質量和可靠性。其次，還解放了數據存儲團隊，使他們將精力集中在分析和數據輸出這一更具戰略性的工作上。然而，僅僅自動處理數據是不夠的。實地處理數據的唯一方法是，在設備剛被創建時就以流的方式從現場發送數據，而不是在將來的某個時間點。

此外，自動化在數據處理中也扮演著至關重要的角色。在處理來自現場設備的數據時，流式數據自動化可使數據管理人員即時處理在現場創建的數據，從而縮小了從數據到洞察力之間的時間差。

例如，一家每天都有數百輛公交車在路上行駛的巴士公司希望盡可能實時地了解它的車隊的運作情況，以便最大限度地提高服務效率。通過利用車載傳感器采集物聯網數據，公交公司可實時分析這些數據，從而立即診斷和檢測問題。

傳統上，數據是在結束一天的運作時從傳感器下載的，事實證明這是可能存在問題的，因為巴士可能已經出現問題了，或者可能整天落後於運行計劃，根本就沒有辦法實時解決這個問題。然而，在流數據自動化的情況下，如果一輛公共汽車有拋錨的危險，傳感器就可以實時發現問題，然後相關工作人員采取措施加以預防。通過實時處理數據，巴士公司可以立即識別刹車墊是否磨損，然後通知修理工，以便在汽車發生故障前將其更換。

了解物聯網數據源

物聯網設備創建和利用了許多不同類型的數據源和格式---公交車刹車上的傳感器、飛機上的數千個傳感器、一家工廠的視頻監控攝像機和機器。其中一些是傳統的結構化數據，但產生的半結構化和非結構化數據量也在不斷增加，這些數據也需要實時處理。在將這些數據轉換為洞察力之前，需要將其進行整理成更易於管理的形式。考慮到數據量和複雜性，嚐試手動執行這一複雜任務是不可能完成的。自動化是有效實現這一目標的唯一途徑。

在某些情況下，可通過使用整個數據流來獲得價值。可以完整地保存這些數據集，以便在以後的某個時間點進行分析，以確定趨勢。但是，通常情況下，在提取數據過程中過濾掉無效的數據是更明智的做法。要確切地了解如何處理不同的物聯網數據流，組織需要建立一個信息流，以創建一個對組織最有價值的關鍵、對時間敏感的信息的全景視圖。

同時，組織需要確定他們應該存儲的曆史信息，這些信息可顯示某一事件的長期趨勢。諸如數據湖體係結構之類的東西可用作存儲庫，以本機格式存儲大量結構化、半結構化和非結構化數據。然而，自動化工具將需要把數據從一堆混亂的數據轉換成有價值的洞察力。

物聯網對存儲的影響 

當涉及到支持物聯網體係的基礎設施時，麵對物聯網設備產生的數據的大幅增長，人們的反應是購買更多的存儲空間。然而，在這種增長呈指數增長的情況下，這是一項代價高昂的短期戰略。相反，企業需要考慮如何在存儲過程中轉換數據，通過這樣做，可減少存儲過程中的數據。實時分析數據意味著組織可以保存數據精華，而不是保存大量數據，以便將來進行分析。

這不僅節省了存儲成本，還加快了未來的報告流程 ，並提高了洞察力的質量和可靠性。這是一個篩選出哪些數據有價值，哪些數據沒有價值的問題，也就是說，將原始數據存儲一段時間來測試探索性工作負載通常是有價值的。因此，作為數據湖基礎設施的一部分，雲存儲可以是一種具有成本效益的短期選擇。然而，部署自動化工具來組織這些信息、管理模式並允許以最有效的格式對數據進行分析、查詢和搜索也是至關重要的。

物聯網市場正在增長

用於各種應用的傳感器的成本已經非常低廉，並且，物聯網正迅速成為主流。到2025年，物聯網的市場經濟價值有望達到11.1萬億美元。它不再局限於擁有龐大預算的大企業，很多小公司也在尋找基於物聯網應用所能提供的信息來改善其業務的方法。

此外，對於傳感器和其他物聯網應用程序，成熟的自動化工具可縮短實現價值的時間並立即產生影響。對於許多公司而言，管理和從數據中獲取價值的下一步將是實施人工智能、深度學習和機器學習。我們將看到，公司處理數據的局限性將不再來自於應用技術的成本，而是來自對數據分析結論的創造性應用。

對於大大小小的企業來說，數據是他們可以用來超越競爭對手的最寶貴的資產之一。應用於物聯網應用的傳感器成本已經降低了很多，可以為組織提供所有可能的數據集。但是，如果組織無法為其業務獲得實際的洞察力和價值，那對物聯網的投資就是毫無意義的。綜上所述，自動化工具對於最大化利用物聯網投資的價值是至關重要的。

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