预测数据，物联网背后的驱动力(1)(2)

多年来，许多企业都在收集该相关领域的专业设备上的数据。但是，就目前的情况来看，这些企业能够收集到足够的数据，以及正确类型的数据，并且可以通过如图(图1)所示的应用做一些预测分析。

利用这样的应用来对数据进行预测分析

在Daikin公司，有关单一设备部件的能源使用数据是非常有价值的。

Facinelli说：“经过一段时间，如果你看到一个发动机上的能源使用在持续增长，这就清楚地告诉你这个发动机的性能和寿命都开始衰竭。”这种提示信息能够提前一个月告诉技术专家这台机器出现故障，这样技术专家就有足够的时间去处理这个问题，对这台机器进行维护。

Daikin公司提供的能源使用数据还可以提醒用户在必要时更换过滤器，而不是让用户按照常规的维护规定来更换，因为像风扇这样的设备组件当过量的灰尘或其他物质阻塞了过滤器，风扇就需要消耗更多的能源来维持其正常的工作。Facinelli说：“基于设备正常运转性能，我们要在它需要更换过滤器时更换它，不是等到一个星期或一个月去更换，而是随时换。”

Daikin公司及其合作伙伴已经在这个包括网关和功率计在内的系统上合作了一年，并在相关的测试领域已经安装部署了六个系统。这一技术将被应用到未来的所有基础设施单元中，同时也将应用到自2008年建设的公共基础设施的改造当中去。

目前，该公司可以应用几项技术来构建这一系统，包括移动计算、云计算、数据分析，而良好的用户体验也是非常必要的。Facinelli说：“这不仅仅关乎大量的数据，同时将他们应用到用户当中去，并给用户带来价值也是非常重要的一点。”

利用数据预测分析 实现商业价值

美国NCR公司(美国现金出纳机公司)同样也会收集其公司产品，包括ATM机，在商店摆放的自助服务机和电影院的自助售票机上的数据信息，并用来预测分析，提前发现一些潜在的问题。这家公司的全球服务策略和项目管理副总裁Mark Vigoroso表示，预测分析是为了发现这些产品或机器上可能出现的一些问题，这可以给技术人员留出几天的时间到现场去诊断问题的原因，并修好设备，做好设备维护工作。

NCR公司做这项预测工作已经有几年的时间了，但是Vigoroso曾经却说过这样的话：“预测分析只不过是个小把戏，精度低、正确率低、覆盖范围窄。也就是说，目前我们仍处于从预测分析中获取价值的初期阶段，我们的效率还将取决于我们将如何扩大我们的预测逻辑覆盖范围。”

目前，NCR公司已经完成了几项试点项目工作，他们将其从公司的机器上收集来的数据同其他不同来源的数据结合到一起来得出不同的结论。例如，该公司将反应天气情况的数据同设备性能数据整合到一起，来检查高温、潮湿或者寒冷等几个因素是否会影响到设备的性能。

该公司也开始利用现金管理数据，这些数据已经通过一种新的方式提供给了其ATM机的客户。如果近期有什么大的事件发生，如大型体育赛事，NCR公司就可以通过分析ATM机上产生的数据来通知银行，以确保在大型事件期间ATM机中有足够现金供消费者提取。

同样是这些数据也可以帮助NCR公司来解决一些问题，该公司可以利用这些数据来进行预测，以帮助其进行机器的维护工作。通过对这些数据的分析，NCR公司可以了解到磁卡需要在机器上刷多少次才能达到这个机器的极限，或者打印机最多能够打印多少张收据。这样，在一些大型活动期间，通过提前的准备工作，以使机器的使用频率变得更高，而NCR公司可以通过预测数据来判断哪些设备需要进行维护，以防止其在使用时出现故障。

Vigoroso说：“这就是让我们最感到兴奋的地方，新的技术能够让我们收集到各种不同的、多样化的数据集，同时也能让我们对这些数据尽心详细的分析。而这些在之前我们是不能做到的。”

NCR公司使用来自Teradata公司的Aster软件，Teradata公司于2007年从NCR公司分离出去。NCR公司企业数据库和商业智能高级总监Brian Valeyko说：“用户可以利用Aster软件创建类似SQL的查询，并通过一种简单的方式来做一种复杂的分析。”分析师们能够在一个完全孤立的环境中创建查询，而不用担心生产应用中出现任何负面的影响。NCR公司已经创建了一种统一的数据架构，该架构允许来自Aster数据库、Teradata公司其他的数据库，以及Hadoop的查询。

利用这一统一的数据架构，NCR公司可以通过比以前更快的速度创建新的查询。过去，创建一个新的算法来对特定的组件进行预测分析则需要三到六个月的时间。而且，根据数据集的大小，这些算法可能需要几天，甚至几周的时间才能得出结果。根据其新近实施的统一数据架构，Valeyko计算目前该公司可以用以前20%的时间来完成预测分析。

利用相关数据，NCR公司还可以处理各种新类型的数据分析。对此，Valeyko列举了一个关于NCR公司打印机设备的例子，该设备上产生的数据能够被利用到其他不同的产品中。据分析师的发现，这些数据不仅能够预测出所有产品中的打印机是否出现故障，同时也能了解到打印机出现问题实际上与为其供电的特定电源有关。

目前，像Daikin和NCR这样的公司都利用其商业现货产品加上他们大量的开发和研究工作将他们的传感器分析系统整合起来。这一系统会变得更加简单吗?Avalon咨询公司的Cagle说：“当然!用一个星期的时间就可以将那些令人头痛的、各种各样的、不同来源的数据收集、统一起来，而要像Daikin和NCR公司一样将系统整合起来也并不是什么难事。”