传感器提供大数据用户操作分析边缘
对来自传感器和日志文件的数据进行大数据分析可以推动用户获得竞争优势，但首先需要大量的优化。
北印第安纳州公共服务有限公司是一家称为NIPSCO的公用事业公司，拥有成千上万英里的电路和天然气管道在其分销网络中。根据NIPSCO的主要项目高级项目高级项目高级项目和电场业务高级副总裁Michael Hooper，许多管道安装在20世纪初，并密切关注它们是一个首要任务。为了帮助提供视图，它正在安装传感器，以不断报告压力，流量和其他指标 - NIPSCO投资的大数据和运营分析计划的一部分。“我们真的需要拉出更多的实时数据“我们可以监控管道，并主动[维护它们]，”Hooper说。
收集、存储和分析来自工业传感器、网络日志和其他机械连接的所谓数据物联网由于大数据技术的出现，并且越来越多的组织正在加入诸如通用电气之类的普通电气，因此可以更加可行，希望利用可用的数据。在Enterprise Management Associates Inc.和9Sight Consulting进行的2013年调查中，259名受访者追求的近600个大数据项目的38％涉及机器生成的数据，同比上的类似调查中的24％。在2013年通过数据仓库研究所进行的另一个调查中，188名受访者的47％大数据管理经验表示机器数据是其部署的一部分。
NIPSCO已经从其气体管道中的某些点收集了大量数据 - 例如，在移动通过管道时保持气体的压缩机站。但是，在波士顿的建议中参与了关于2014年甲骨文行业联系会议的大数据趋势的小组讨论的篮子，此后该效用在努力沿着管道上放置传感器的职务意见。他说，这是一项大工作：完全装备管道以及印第安纳州的Merrillville，公司的电网可能需要10至15年。
我们真的需要拉出更多实时数据，以便我们可以监控管道，并主动[维护它们]。 迈克尔·霍伯高级项目和电力场业务，NIPSCO高级VP
部分原因是因为天然气网络的性质。将新硬件添加到地下管道是一个昂贵的命题 - 在许多情况下，最合乎逻辑的方法是等待在替换管道，箍说。他补充说，还有数据传输问题来解决。大部分管道通过目前没有Wi-Fi连接或蜂窝服务的农村和山区贯穿。
尼普斯科需要建立其技术基础设施，以处理传感器可以捕获的所有数据。“你正在收集的ping信号的物理量是非常大的，”Hooper说，并指出该公司最终可以每分钟从数万个传感器中收集多个数据点。
大企业将从中受益
但潜在的好处也很大。传感器数据可以警告管道运营商，以指向管道中的问题的异常压力，流量或温度条件。然后，操作员可以使用也安装的远程阀门控制来关闭分配网络的部分和REROUTE气体流动，使箍被描述为“管道的实时管理”。他说，这有助于避免燃气服务的重大中断，并增加管道安全。
此外，NIPSCO计划分析累积的传感器数据，希望进一步改善管道操作。但是，箍和其他项目经理仍然需要解决的另一个问题是保留分析的收入数据是多少。“你永远不想觉得你已经处理了一段可能对某种分析有所不同的数据，”他说。“与此同时，您可以物理存储多少数据限制。”
McKnig咨询小组总裁William Mcknight表示，传感器和日志文件生成的数据量可能会为组织而令人压倒。除了纯粹的卷外，机器生成的数据通常包含比传统事务数据更多的“噪声”。“你正在捕获如此精细的谷物的数据，”麦克奈特说，添加了第一优先级的一个是过滤信息以弄清楚什么是有用的，而不是。
麦克奈特和其他分析师表示，这可能需要多种新技术。这可能包括Hadoop系统，NoSQL数据库，内存数据网格，实时数据集成工具和流处理收集数据、进行实时分析和存储待用数据的技术。更详细的下游分析，预测分析，数据挖掘和大数据分析工具所有人都有可能扮演的角色。
技术并不能解决所有问题
Gartner Inc.分析师Nick Heudecker表示，利用传感器数据和日志文件的过程中的过程中的过程中有很多更多的过程。一种大数据基础设施旨在捕获传感器数据可以使组织能够基于实际或近实时信息的基础决策 - 但是Heudecker表示公司可能需要修改其业务流程以便做出有效的运营分析决策。
Enterprise Management Associates的分析师John Myers表示，由网站，计算机系统和网络产生的传感器数据和日志文件在自然界中相对相似。但他补充说，从安装在喷气发动机上安装的传感器的传感器，现场车辆和设备的收集数据可以比收集日志数据更复杂，部分原因是NIPSCO箍的遥控器中提到的偏远地区的连接和数据传输问题。
然而，对于许多组织来说，通过使用传感器数据来提高机器的操作效率可以获得商业利益，这使得挑战、头痛和所需的投资是值得的。例如，航空燃油是运营飞机的最大费用。迈尔斯说:“如果你能通过提高发动机的运行效率来降低1%或2%的燃料成本，那将是一笔巨大的节省。”
Gartner的Heudecker说，工业设备的预防性维护是传感器驱动的传感器驱动的大数据分析应用程序之一。他还引入了各种潜在的行业特定用途，如运输，能源，自然资源管理，电信，医疗保健和农业 - “任何资源密集型的东西”。在一个运输公司，例如，“即使你可以让司机更有效地转移，你可以节省大量的钱，”Heudecker说。
Craig Stedman是SearchBusinessAnalytics的执行编辑。给他发电子邮件(电子邮件保护)，并在推特上关注我们：@bizanalyticstt.。
