物聯(lián)網(wǎng)分析不應(yīng)是事后諸葛亮

　　物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展導(dǎo)致了在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用背后云應(yīng)用所處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量的顯著上升。企業(yè)架構(gòu)師們需要積極主動(dòng)地使用這些應(yīng)用背后的API以便于保持競爭優(yōu)勢，F(xiàn)orrester研究公司首席分析師Mike Gualtieri在舊金山召開的WSO2大會(huì)上如是說。這將讓物聯(lián)網(wǎng)分析過程變得更為簡便，從而改善客戶體驗(yàn)并創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值。

　　“我們的分析顯示，企業(yè)用戶只是使用了他們所擁有數(shù)據(jù)中的12%用于分析，” Gualtieri說?！皵?shù)據(jù)的更新變化速度是相當(dāng)快的，但是由于某些原因，大多數(shù)的分析工作都是事后進(jìn)行的。這就是商業(yè)智能描述心態(tài)的一個(gè)作用。我不是說你不需要做這項(xiàng)工作。但是，現(xiàn)在你需要期待具有前瞻預(yù)測性、能幫助理順關(guān)系和能夠解釋其中緣由的分析。”

　　大部分的商業(yè)智能(BI) 應(yīng)用一直都重點(diǎn)關(guān)注在結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫、收集并分析信息的工具。這種方法能夠在戰(zhàn)略層面上起到幫助引導(dǎo)企業(yè)的作用，但是它在戰(zhàn)術(shù)層面上對(duì)于提高企業(yè)運(yùn)營的作用就顯得微乎其微了。

　　像一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)投資家一樣思考問題

　　“物聯(lián)網(wǎng)分析不再是發(fā)生在應(yīng)用體系架構(gòu)之外的事，”Gualtieri說?！八蔀榱四愕膽?yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。所以，需要有一個(gè)先進(jìn)的分析引擎，它將成為您的應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)的一部分?！?/p>

　　目前的前瞻性分析工具是相對(duì)不成熟的，很多企業(yè)組織都不知道應(yīng)如何從中獲取價(jià)值。因此，企業(yè)架構(gòu)師們需要想出新方法，應(yīng)如何靈活地把這些前瞻性分析工具鏈接在一起來測試新的業(yè)務(wù)流程?！捌髽I(yè)需要像風(fēng)險(xiǎn)投資家那樣思考問題，他們會(huì)向很多小型企業(yè)或應(yīng)用進(jìn)行投資，”Gualtieri說?！皩?duì)于希望在投資前了解投資回報(bào)的企業(yè)來說，這是一種截然不同的思考方式?！?/p>

　　使用它或者放棄它

　　可以在事后使用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)把傳統(tǒng)BI應(yīng)用鏈接起來。但是，前瞻性分析工具需要融入應(yīng)用及其API才是有效的。諸如心率傳感器、活動(dòng)跟蹤器以及汽車傳感器這樣的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在產(chǎn)生大量可被新應(yīng)用使用的數(shù)據(jù)。

　　例如，Spotify公司于近期推出了一項(xiàng)新功能，它可將歌曲與用戶的跑步節(jié)奏相匹配。其他的開發(fā)人員正在尋找可以使用來自于汽車的輪胎打滑數(shù)據(jù)的應(yīng)用，從而向其他司機(jī)提醒危險(xiǎn)道路條件。

　　與利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)之一就是，數(shù)據(jù)本身有著一個(gè)有效期。例如，根據(jù)GPS數(shù)據(jù)向客戶發(fā)送優(yōu)惠信息的應(yīng)用服務(wù)是具有一定價(jià)值的，但是如果是在用戶離開相關(guān)區(qū)域之后再發(fā)送，其意義就不大了。與之類似，欺詐檢測算法的實(shí)際價(jià)值往往是事先遠(yuǎn)大于事后。這些類型的用例需要實(shí)時(shí)分析能夠在嚴(yán)格定義的框架下觸發(fā)業(yè)務(wù)流程。

　　“前瞻預(yù)測分析要比傳統(tǒng)的事后歷史數(shù)據(jù)分析要有價(jià)值得多，” Gualtieri說。“大多數(shù)企業(yè)并不重視前瞻預(yù)測分析。這些分析的問題在于大多數(shù)企業(yè)努力讓這些分析變得更具可操作性。而移動(dòng)性和物聯(lián)網(wǎng)正在改變這一切。你必須將分析納入你的應(yīng)用之中。”

　　開發(fā)一個(gè)前瞻分析工具鏈

　　前瞻分析就是指使用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)模型的工具和技術(shù)。這些模型能夠以一定顯著精確的概率來預(yù)測結(jié)果。它們不預(yù)測未來。一個(gè)好的預(yù)測模型能夠推薦產(chǎn)品和改善客戶消息。

　　流程分析是用于捕捉前瞻預(yù)測的實(shí)時(shí)組件。它擁有一個(gè)較大的技術(shù)范疇，其中包括了用于過濾、集合、豐富和分析高吞吐量數(shù)據(jù)的復(fù)雜事件處理功能。在實(shí)踐層面，實(shí)時(shí)意味著隨用例不同而不同的業(yè)務(wù)時(shí)間。金融交易對(duì)實(shí)時(shí)的要求可能是微秒級(jí)的。而欺詐檢測則只需要毫秒級(jí)就可以了，對(duì)于一個(gè)推薦引擎來說，半秒鐘的延遲就足夠滿足其應(yīng)用需求了。

　　規(guī)范性分析是指用于觸發(fā)業(yè)務(wù)規(guī)則和業(yè)務(wù)流程以響應(yīng)分析數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)。這些工具和技術(shù)可以讓企業(yè)能夠?qū)嵤┠切?shí)施響應(yīng)數(shù)據(jù)的新業(yè)務(wù)流程。

　　分階段的分析服務(wù)

　　新的WSO2物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)包括了一個(gè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)器，其中有可被納入物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的商業(yè)智能和實(shí)時(shí)模塊。它包括了一個(gè)復(fù)雜的事件處理模塊，該模塊代碼約為2MB左右，可被推送至物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)和移動(dòng)手機(jī)中運(yùn)行，當(dāng)然也可以在云中運(yùn)行。這就讓企業(yè)架構(gòu)師們能夠?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)分析應(yīng)用探索新的應(yīng)用體系架構(gòu)。例如，一個(gè)家庭監(jiān)控應(yīng)用就可以把電力線信號(hào)的實(shí)時(shí)電流轉(zhuǎn)換成為與設(shè)備使用相關(guān)的離散事件。

　　在其他的應(yīng)用中，把數(shù)據(jù)推送到云中進(jìn)行計(jì)算將更具有意義。WSO2的云產(chǎn)品副總裁Dmitry Sotnikov表示，“在云中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的意義非常重大，其理由如下。尖端技術(shù)的維護(hù)成本非常昂貴。諸如Arduino之類的物流網(wǎng)設(shè)備CPU并不具備較強(qiáng)的處理能力。此外，你還需要匯總數(shù)據(jù)，這樣你才能實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)客戶的數(shù)據(jù)分析。”