​在过去的五年中，由于强大的计算能力、数据处理技术的创新以及机器学习和自然语言处理算法的出现，物联网的采用率已大大增加。物联网为客户解决其长期存在的设备连接问题，并使用生成的数据对决策过程产生积极影响，开辟了一个全新的阶段。物联网还开辟了全新的用例范围，使客户能够在IoT设备上实时进行操作，而这在几年前是不可能的。

工业物联网或“工业4.0”是指物联网技术和数据与制造和其他工业过程的结合，通常旨在提高设备自动化，设备生产效率和企业生产率。这是物联网在各个行业中实际应用的地方，例如厂房设备，制造中使用的机械设备，OEM通用设备等。

工业物联网可帮助组织利用多年来由其机器创建的数据的力量，并将其用于实时分析，以更快，更准确地制定业务决策。

制造业中的工业物联网用例包括工厂自动化以提高运营效率；工具，零件和库存的位置跟踪；和预测性维护，以最大程度地延长正常运行时间和容灾能力。

物联网数据管理的5个基本功能

从物联网设备管理数据是实时分析过程的重要方面。为确保您的数据管理解决方案可以满足IoT数据需求，请查找以下五个关键功能：

通用连接性和处理各种数据的能力：物联网系统具有多种标准，物联网数据遵循多种协议（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多数物联网数据以半结构化或非结构化格式存在。因此，您的数据管理系统必须能够连接到所有这些系统并遵守各种协议，以便您可以从这些系统中提取数据。解决方案同时支持结构化和非结构化数据同样重要。

边缘处理和扩展：良好的数据管理解决方案可以在将IoT系统吸收到数据湖之前，从IoT系统中过滤掉错误的记录（例如负温度读数）。它还应该能够使用元数据（例如时间戳或静态文本）来丰富数据以支持更好的分析。

大数据处理和机器学习：由于大量的IoT数据，实时分析需要能够在亚秒级延迟内运行丰富和提取，以便可以实时使用数据。此外，许多客户希望实时操作ML模型（例如异常检测），以便他们可以在为时已晚之前采取预防措施。

解决数据漂移问题：由于固件升级等事件，IoT系统中的数据可能会随时间变化。这称为数据漂移或架构漂移。重要的是，您的数据管理解决方案可以自动解决数据漂移，而不会中断数据管理过程。

实时监控和警报：物联网数据的获取和处理从未停止过。因此，您的数据管理解决方案应提供带有过程可视化的实时监控，以随时显示有关性能和吞吐量的过程状态。数据管理解决方案还应提供警报，以防止过程中出现任何问题。