物聯網的相關機會豐富起來，一般而言，這些機會已經可以用於實踐了。
懷著同樣的心情，我們為2023年分享五種物聯網解決方案，這是讓你的企業步入物聯網成功道路的起點。
捕獲新的資料來源
每天，公司從與客戶和**商的互動中捕獲資料，還能獲得基於經濟、天氣、社交**等的第三方資料。下面講述如何獲取這些資料：
找到一條全新的資料流
為你的企業設定相關計畫，找到乙個新的資料來源。比如，一些工業裝置可能已經有能力輸出資訊，但是現在資訊可能還沒有**獲到。或者可用的公共資料可以容易地整合並與當前資訊相關聯。add structure to an existing stream
結構化現有的資料流
你可能有乙個現存的非結構化資料來源，但當前的形式不是特別好用。那麼充分結構化當前的這份資料以使它易被企業其他人訪問，從而帶來新的視野。
容易的機會
觀察流行的訊息佇列，諸如apache kafka，從而為訊息流建立交通樞紐。
通過檢視哪些資訊可從現有工業裝置中捕獲，來深入鑽研工業物聯網。
審視一項新應用
頭腦風暴出一項新應用，能交付出新的客戶利益或者操作效率。選擇包括：
一項新的移動應用。
一項使用者體驗推進，通過投遞更加精準和相關的資訊實現。
針對客戶和網際網路商業的省時工具。
當開展計畫並實施時，問問你自己：
什麼樣的資料來源組合能提供最大價值?
這項應用能受益於實時資料嗎?
我可以移動到乙個推模型，而不是乙個拉模型的應用程式互動性?
建立乙個物聯網分析應用
基於對現有或新資料的最新觀察的分析幫助業務向前推動。考慮將現有的機器學習模型應用到現存工作流上，或者將模型應用於新的即將到來的物聯網生成的資料流上。
比如，許多機器學習模型或者在較早的談話統計模型中，可以用**模型標記語言或pmml來輸出。
具體來說，諸如sas匯出模型到pmml的工具可以直接整合到實時管道中。像apache spark這樣的現代轉換層和像memsql這樣的分布式資料庫可以本地託管這些模型，從而可以實時記錄傳入的資料。
架構師可以擴充套件當前流行的函式庫(例如mllib和tensorflow)，以使用這些工具建立**分析應用程式。
確保正確的基礎資料架構
成功的iot部署需要從邊緣資料收集一直到資料中心。像osi software提供了一款收集工具，可以幫助你將資料輸入你的管道。
一旦進入資料中心，乙個共同的架構涉及到整合以下層。
訊息佇列
在訊息層，apache kafka和aws kinesis是聚集資料流的常用選項，連線資訊的產生者和消費者。
轉化大多數資料管道需要將資料從捕獲時的狀態修改為其長期永續性狀態。轉換分片模式，以便資料可以在轉換層進行正確分類。
資料永續性
最準確的**分析模型涉及實時和歷史資料，因此能夠持久保留資料，包括隨時的記錄，設定適當的上下文。
實時儀錶盤
對於快速視覺化當前資料沒有什麼比實時儀表板更能讓人驚喜的了。受歡迎的商業智慧型儀表板(如tableau、zoomdata或looker)以及使用d3.js等框架的自定義儀表板，均能允許公司提供對新資料的廣泛訪問。
為企業設定物聯網成功的模型
毫無疑問，資料在當今的商業環境中扮演著更重要的角色，每個人都在爭相「轉型」。新的cxo角色，如首席資料官和首席分析官，使得這一切變得更加明顯。
去年年底，gartner估測25%的大型跨國企業已經僱傭了乙個首席資料官。到2023年，gartner預期此資料會達到90%。
此外，gartner看到了高階分析的興起：
到2023年，gartner**，超過一半的大型組織將使用先進的分析和專有演算法進行競爭，破壞整個行業。這反過來又受到激增的裝置、連線的「事物」、連線性和計算能力所驅使，所有這些都創造了更多的機會來收集資料，分析資料，並可能實現貨幣化。
從來沒有比現在更好的時機來開啟你的物聯網架構規劃。
java物聯網架構
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