把工業物聯網視為企業的神經系統：它是一個感應器網絡，從制造商的各個角落收集有價值的信息，並儲存到儲存庫中，以供數據分析使用。該網絡需要測量和獲取數據來做出明智的決定。但接下來會發生什么呢?我們應該如何處理所有這些數據?我們總是談論根據可靠的信息做出正確的決定，但盡管聽起來很明顯，但實現這個目標並不總是那么容易。在過人工智能和數據分析，我們將超越物聯網，關注數據以及如何使用它。我們將討論分析階段，首先將數據轉化為信息，然後轉化為知識(有時也稱為業務邏輯)。但是，我們最終不會偏離物聯網的核心主題，因為如果沒有大數據的物聯網，我們將毫無意義。大數據和數據分析。最近數十年，尤其是在20世紀10年代，我們看到大量數據(結構化和非結構化數據)從無處不在的數字技術中湧現出來。充分利用大量信息是工業社會成功的關鍵，也是特定環境中的關鍵。對於商業數據處理的這種需求，產生了可交換的詞彙數據、數據科學和數據分析。這樣做的根本目標是利用新知識來改善業務。因為它是最近創建的術語，所以對大數據有不同的定義。Gartner提供的三個關鍵方面之一是數據量、數據類型和捕獲速度。雖然包括5V在內的其它定義擴展了數據真實性和業務價值，但它們通常被稱為3V。但是，我們認為在理論上討論大數據和不符合沒有多大意義，因為大數據分析和處理已經在工業世界中應用了。物聯網和大數據。物聯網和大數據是如何相互關聯的?連接的主要點通常是數據庫。一般而言，我們可以說物聯網的工作以數據庫告終;換句話說，物聯網的目標是將所有獲取的數據有序地轉移到一個公共倉庫。大數據域首先訪問存儲庫，獲得數據和獲得所需的信息real estate CRM。無論如何，將物聯網大數據分析可視化為工具箱是非常有用的。這是一種基於我們希望從這些數據中獲取的信息和知識的類型，從這些數據中提取出某種工具。其中很多工具都是以傳統算法的形式出現，並且使用非常類似的統計和代數原則來改進或修改它們。這種算法並非在本世紀發明，這使很多人好奇，為什么他們與過去相比，他們更感興趣。簡單地說，現有的數據量要比最初設想的算法要大得多，但更重要的是，今天的計算機計算能力使這些技術能夠更大規模地使用，為老方法提供新的用途。但是我們不想給人一種印象，即一切都已被發明，而目前的數據分析趨勢並沒有帶來什么新鮮事物;事實上，正好相反。數據生態系統非常廣泛，近年來見證了重大創新。人工智能是增長最快的領域之一。可以說，這不是最近的發明，因為它早在1956年就被討論過。但是，人工智能是一個非常寬泛的概念，有著如此廣泛的影響，所以它通常被視為一門獨立的學科。然而，現實是，在某些方面，它在大數據和數據分析中起著不可或缺的作用。隱喻工具包中還有另一個包含在隱喻工具包中，但是它發現了人工智能的自然進化。精選文章：未來如何更好地建設智慧城市?智能建築面臨的挑戰和機遇データの力を利用してスマートシティを構築します
