环绕物联网（IoT）的热议此起彼伏。物联网设备并不局限于智能手表和语音助理等风行的消费电子产品。
它们还包括非常复杂的设备，如微小的生物医学植入物或大规模的水管理系统。物联网设备不会分解大量数据。为了确实利用物联网设备，企业必须将来自各种设备和传感器的物联网数据与来自有所不同来源的数据融合一起，这些数据有可能装载有关业务的有意义数据。
这些数据还包括结构化和非结构化数据，范围从PDF、电子表格和文档到JSON数据集、XML文件，页面流数据，甚至图像和视频。由于技术容许，许多这些数据源未有被研发。总的来说，它们被标记为“黑暗数据”的标签。
然而，他们可以用于准确的物联网数据分析解决方案加以阐述。从物联网数据中提供仅次于价值物联网设备分解的数据并不总是可可供普通商业智能（BI）工具用于。他们也没准备好运营物联网预测分析。
这是因为半结构化或非结构化数据无法只能地与来自其他企业数据源的数据融合，以获取洞察力。以下是处置物联网分析数据并借此提供商业价值的步骤：摄入：在此初始步骤中，将接管和处置来自IoT设备的数据流。还可以分解动态通报。
最后，数据以完整格式留存在集中式存储库中，如数据湖。打算：将物联网数据与其他来源的数据拆分到数据湖中，然后展开编目，以便更佳地解读和可视化。
然后对数据展开清扫，并应用于切换使其能用来反对探索性数据分析。然后，可以通过“萃取，切换，读取”（ETL）处置将部分数据启动时到企业数据仓库。在此阶段完结时，可以使数据可用作反对相同查找和朗读查找。找到：来自数据湖或数据仓库的已处置数据可以获取给BI工具，以创立交互式仪表板。
这些交互式仪表板以及自助报告有助将数据转化成为人类格式化的洞察力。这使决策者需要看见全局和细粒度的细节，从而作出更加明智的决策。预测：业务用户仍然逗留在找到阶段。
通过各种机器学习技术预测未来结果是当前的常态。随着能用数据池的大大快速增长，物联网预测分析可以用于横向数据来辨识趋势并预测未来情景。物联网分析在行动：医疗保健分析让我们考虑到以医疗保健为例的物联网分析平台的潜力。
在这个假设情景中，我们看见用户的生物医学信息由专门的心脏监测物联网设备搜集。心率，血压，血氧饱和度和活动水平等数据动态传输到医疗保健分析平台。此外，来自第三方（如保险公司和医生办公室）的数据可以通过电子方式以各种格式获取。您的解决方案必须需要萃取所有能用的患者数据并将其与永久性（例如用户的年龄）以及历史数据（例如心率和血压的变化）拆分。
然后，医疗保健专业人员可以将此制备数据视作更容易解读的图形或图表。通过用于物联网预测分析，该平台甚至可以警告医疗保健专业人员将要再次发生医疗紧急情况。
这就是物联网分析最后解救生命的方式。
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