資料已成為企業最有價值的資產之一。隨著資料分析技術的進步，分析師們將很快就能從大量資料中提取寶貴見解。

您預測未來的能力取決於您對過去的瞭解程度——公司的預測能力僅取決於其擁有的資料。對新的、更好資料來源的需求，使得技術部門開創了收集資料的新方法，比如物聯網感測器和裝置。

如果使用得當，這些物聯網感測器可以大大提高任何公司的預測分析能力。

下面，我們將介紹如何從物聯網感測器收集資料並將其用於預測分析，以及公司如何從這些資料中受益。

什麼是物聯網分析？

物聯網分析是指，依賴於從連網感測器（也稱為物聯網裝置）收集到的資料進行分析。

物聯網分析與傳統分析的不同之處在於它使用的資料。物聯網分析是從一系列物聯網感測器中提取資料，並且這些感測器被配置為可以提供多種資料型別。此外，這些感測器還可以為管理員提供全面且實時的資料集，例如，在某些系統中，物聯網資料池可以每分鐘或每秒鐘更新一次。

然後，管理員可以分析這些資料——通常藉助大資料分析技術或物聯網平臺——以識別趨勢並做出預測。

在預測分析中使用感測器資料的原因和方式

有一些行業特別受益於物聯網感測器提供的資料，並且他們已經將這些感測器大量整合到現有工作流程中。以下是在預測分析中如何以及為何使用感測器資料的一些示例。

工廠是物聯網感測器和資料收集平臺快速發展的最大受益者。

在工廠環境中，停機可能會造成巨大的損失，其中機器故障可能代價高昂，甚至可能會對工人造成危險。

內建在工廠機器上的物聯網感測器可以跟蹤變數（例如振動、溫度和機器定時），然後將這些變數資料輸入分析平臺並對其進行分析，以預測特定機器何時需要維護。這樣，工廠管理人員就可以在裝置出現故障之前識別它們，從而降低了停機或更昂貴維修的風險。

其中一些平臺甚至嵌入到工廠控制系統中，以便在緊急情況下或即將發生故障時關閉機器。

物聯網感測器也用於智慧城市的預測分析。透過感測器，城市可以監測從交通流量到停車位使用的一切。然後，城市可以利用這些資料來推動政策決策——比如如何重新規劃交通訊號燈設計或增強基礎設施投入。

一些主要城市，例如莫斯科和紐約，已經在使用智慧感測器的資料來指導城市政策。

利用物聯網資料改善預測分析

當公司能夠訪問大量準確資料時，他們可以使用預測分析來做出更好的決策。物聯網感測器可以提供前所未有的高質量資料——使公司能夠顯著提高其預測未來的能力。

這些感測器已經用於一些不同領域——比如製造業和智慧城市。隨著資料變得越來越有價值，組織將開始尋找提高預測未來事件能力的方法，而物聯網感測器也將變得越來越普遍。