IoT har sett enorm tillväxt de senaste åren på grund av superbilliga datorchipset och trådlösa nätverk. Det är ett enormt nätverk av datorenheter anslutna för att utbyta data över Internet. IoT har gjort det möjligt för utvecklare att enkelt förvandla en idé till en fungerande prototyp.
Du kan också lägga till olika smarta digitala objekt och sensorer för att förbättra kapaciteten hos din IoT-produkt och tillföra mer värde. Miljontals data som produceras av dessa enheter utbyts varje sekund utan att någon människa deltar.
Det är där IoT Analytics-mjukvaran kommer in för att spåra optimerad data. Företag kan dra full nytta av att dessa plattformar kan analysera tidsseriedata och extrahera meningsfulla insikter för att förutsäga framtida resultat från strukturerad eller ostrukturerad data.
Varför är IoT-analys viktig?
IoT Analytics är viktigt för att hitta korrelationen mellan olika datamängder, upptäcka anomalier och identifiera beteendemönstret. Det kan också hjälpa till att fatta viktiga lönsamma beslut för företag av vilken skala som helst.
Om du bara tittar på framgången för IoT-baserade smarta enheter idag, kommer du mycket lätt att förstå analysens underliggande roll. Dessutom kan det underlätta andra tekniker som AI, maskininlärning, blockchain, bildbehandling, mönsterigenkänning, etc.
Den bästa IoT-analysmjukvaran
På grund av den överdrivna efterfrågan på IoT-enheter runt om i världen har många företag blivit intresserade av att utveckla IoT Analytics-plattformar. Även om det mesta av denna programvara är riktad till företag och företag, försöker vissa hjälpa utvecklare att testa sina applikationer, skapa IoT-enheter eller komma till en slutsats från de enorma datamängderna. Fortsätt att läsa den här artikeln för att lära känna den bästa analysmjukvaran på den här domänen och ligga steget före konkurrenterna.
1. IBM Watson IoT-plattform
IBM är en av de stora aktörerna inom någon datorsektor. Under åren har IBM attraherat många kunder genom att erbjuda kvalitetstjänster och även intelligenta lösningar. IBM Watson och IBM Bluemix är två lösningar dedikerade till att analysera dataströmmar och få insikt i affärsmått.
Med utgångspunkt från företagsledning eller anläggningsförvaltning kan du också få mycket hjälp med produktutveckling. Alla organisationer som använder Watson IoT kan integrera Bluemix som kan undersöka data som samlats in från sensorer och enheter.
Viktiga funktioner
- Den kommer med en extraordinär webbinstrumentpanel som är känd för att vara skalbar, flexibel att hantera och lätt att hantera.
- Du får allt på ett ögonblick, som att övervaka alla dina enheter eller kontrollera åtkomsten till IoT-tjänster också.
- Det kan betraktas som en fullt hanterad molnbaserad tjänst. Du kan uppdatera den fasta programvaran manuellt eller återställa enheterna.
- Drivs av industristandard MQTT-protokoll och tillgången på API kan hjälpa till med effektivt datautbyte från en enhet till en annan.
- Dessutom nådde säker kommunikation nya nivåer med IBM Watson tack vare TLS. Säkerställer säkerheten för slutpunkter.
- Den kan samla in data från IBM SPSS Statistics, Excel-filer, CSV-filer och SAS-filer för att göra det möjligt för företag att snabbt fatta viktiga beslut.
Fördelar: Användare kan automatisera datalagringsprocessen och datalivscykeln enligt tillgänglig lagring. Dessutom låter det här verktyget dig tolka data från applikationer som distribueras på IBM eller externa servrar.
Nackdelar: Du behöver tillräckliga kunskaper för att börja använda IBM Watson. Dessutom är användargränssnittet klumpigt och lite daterat jämfört med moderna appar.
2. Hitachi Lumada
Hitachi har varit en stor aktör inom IoT-branschen under lång tid. De har blivit en pålitlig elektroniktillverkare och fått massivt stöd från samhället med sina kvalitetsprodukter.
De har investerat mycket för att utöka kapaciteten hos sina digitala tjänster som kan ge mervärde till produkter som redan är framgångsrika på marknaden. Lumada är resultatet av deras kontinuerliga ansträngningar. Den kan tillhandahålla ett brett utbud av tjänster och är speciellt gjord för olika industriella verksamheter.
Viktiga funktioner
- Den innehåller big data och molnanalys, samtidigt som du också får stöd för infrastruktur, dataskydd och applikationstjänster.
- Stora plattformar som Hitachi Content Intelligence, Hitachi Streaming Data Platform och Pentaho kan integreras med Lumada.
- Lokalt kompatibel. Dessutom fungerar det perfekt med moln-, hybrid-, Hyper-V- och VMware-miljöer.
- Den kan bearbeta och analysera både streaming- och batchdata för att spara tid för ditt företag.
- För att integrera IoT för affärsändamål uppdaterade Lumada nyligen sin lösning genom att lägga till förutsägande underhåll och optimerade fabrikslösningar.
- Det kan ses som en kombination av plattformstjänster, teknologier och arkitektur. Det kan möjliggöra snabb distribution av digitala tjänster.
Fördelar: Lumada är byggt runt sex lager. Medan Edge, Core, Data Management, Analytics och Studio underhåller arkitekturen, tjänar Foundry rollen som en säker, intelligent och flexibel mjukvarutjänst.
Nackdelar: Inte lämplig för småföretag eller individuellt bruk. Målgruppen är begränsad till enbart stora företag, så du kommer inte att få ordentliga riktlinjer för dokumentation online.
3. HPE Vertica Analytics-plattform
Det finns ingen IoT-analysmjukvara som kan komma i närheten av HPE Vertica-analysplattformen när det gäller datavisualisering eller grafer. Med IoT-erbjudanden har HPE överträffat alla förväntningar.
Det kan bidra mycket till in-memory-analys, vilket avsevärt kan öka hastigheten på databehandlingen. Dessutom fungerar det med datamotorer som kan hantera tusentals rader med alla systemresurser.
Viktiga funktioner
- Det kan tillåta användare att öka hastigheten på frågebehandlingen och producera rapporter rika med bildpresentationer.
- Du får stöd för alla datakällor som Excel-kalkylblad, platta filer och Hadoop.
- Den körs på HPE Edgeline EL4000-systemet och använder maskininlärningsalgoritmer för prediktiv analys och extrahering av historisk information.
- Den levereras med en kolumnorienterad relationsdatabas, speciellt utformad för att hantera enorma mängder data.
- Den har SQL-analys och en klusterbaserad metod för att leverera överlägsen fråge- och analytisk prestanda.
- Jämfört med den andra dataanalyslösningen kräver den mindre hårdvara och lagring på grund av bättre komprimeringsförmåga.
Fördelar: Denna plattform är flexibel och skalbar, vilket gör det enkelt att öka prestandan när arbetsbelastningen ökar. Dessutom är den också känd för sin bättre laddningsprestanda.
Nackdelar: Det grafiska gränssnittet saknar användbara funktioner och kan vara mer interaktivt för en bättre användarupplevelse. Utöver det kan du ha problem med att arbeta med många scheman.
4. Oracle Cloud Internet of Things
Till skillnad från Lumada eller HPE Vertica Analytics Platform försöker Oracle hjälpa utvecklare med sin IoT-plattform. Det kan hjälpa till att utveckla bättre IoT-produkter till en lägre kostnad och minimera produktionstiden.
Organisationer kan ta stor hjälp av Oracle IoT Cloud för att hantera den ständigt växande mängden data. Dessutom finns funktioner som optimering av applikationsutveckling, snabb implementering och datasäkerhet också tillgängliga. Utvecklare kan också integrera ett brett utbud av automatisering.
Viktiga funktioner
- Applikationen är designad för att leverera bra prestanda över hela IoT-infrastrukturen och är utrustad med en handfull användbara verktyg för dataanalys.
- Den levereras med en Oracle-portfölj av molnapplikationer och inbyggd analys för att mäta prestanda på affärs-KPI:er.
- Du kan också dra nytta av anomalidetektering, benchmarking och prediktiv analys.
- Det låter utvecklare dra full nytta av Oracle IoT-molnet och snabbt analysera data från alla slutpunkter.
- Dessutom kan mer avancerade funktioner som automatisk övervakning eller tillgångsvarningar göra dina uppgifter enklare än någonsin.
- Du kan också analysera tillståndet i din molnmiljö och fatta bättre beslut genom att förutsäga möjliga resultat.
Fördelar: Det är ett utmärkt verktyg för att hålla tillgångar som tillförlitlighet, synlighet, feldetektering och problemlösningsalgoritmer under kontroll. Dessutom finns inbyggd företagsintegration också.
Nackdelar: Även om det är mycket bekvämt för utvecklare, kan integrationer med andra tekniker vara enklare och lättare att använda.
5. TERADATA Things Analytiska Acceleratorer
När det kommer till mjukvarulösningar och tjänster är Teradata ett av de vanligaste namnen. Det har etablerat sig som ledande inom denna bransch och tillhandahåller konsekvent utmärkta tjänster för att skapa bättre industriella lösningar.
Många företag har redan blivit deras kunder, och om du bara tittar på recensionerna kommer du enkelt att identifiera de möjligheter som Teradata kan erbjuda. Dessutom finns det också lösningar som databasprogramvara, arbetsbelastningsspecifika plattformar, plattformar för upptäcktsanalys, QueryGrid och marknadsföringsapplikationer.
Viktiga funktioner
- Du kan förvänta dig att få utmärkt kundsupport och steg-för-steg-vägledning när du konfigurerar plattformen för första gången.
- Det gör att du kan integrera Teradata med stora molnleverantörer och andra tredjepartsplattformar.
- Kan generera högkvalitativa prediktiva analysrapporter för att ge mer information om ditt system och ge mervärde till den insamlade informationen.
- Förutom det finns det också stöd för diagnostisk analys och realtidsströmningsdatabehandlingsfunktion.
- Hjälp dig att använda servrar som Hadoop eller Apache. Du kan också få hjälp med beskrivande analys och batch-bearbetning.
- Lämplig för att analysera stora databaser och hela operationer i en värd- eller molnmiljö.
Fördelar: Kompatibel med många programmeringsspråk, såsom R, Python, Java, etc., så att utvecklare kan testa sina projekt och snabbt samla in användbar information från datamängder.
Nackdelar: Den här plattformen saknar tillräckliga funktioner för att stödja Prescriptive Analytics. Dessutom är stödet för hanterade tjänster hemskt.
6. DELL IoT-lösningar
DELL är känt för sina lösningar för digital transformation, IT-transformation, säkerhetstransformation och personalomvandling. Detta amerikanska multinationella företag har redan etablerat sig inom mjukvarubranschen för IT-analys.
DELL investerar nu ännu mer för att leverera bättre produkter, särskilt inom servrar, nätverk, lagring, mobilitet och skrivbordsprodukter. Du kan också kontakta dem för en IT-infrastrukturtjänst som även inkluderar kantanalys och DELL Statistica-programvara.
Viktiga funktioner
- Det kan anses vara en av de bästa programvaran för prediktiv analys, och även kundsupporten är en av de bästa du hittar.
- Med ProSupport Suite och Support Tools får du även ProSupport Suite och Support Tools med i paketet.
- Den kan bearbeta data i realtid, vilket kan vara en stor fördel och spara mycket tid.
- Dessutom får du support för Hadoop- eller Apache-servrar. Dells IoT-lösningar gör ett bra jobb med att hantera strukturerad data.
- IoT-ekosystemet som erbjuds av DELL stöds av mer än 50 mjukvara som kan utöka kapaciteten i stor utsträckning.
- Dessutom tar en mängd tredjepartsintegreringsstöd från partnerföretag IoT-analys till en helt ny nivå.
Fördelar: När du arbetar med Dell IoT-plattformen kommer du lätt att förstå att du är i goda händer. Alla moderna funktioner som batch-jobbbearbetning eller beskrivande analys är också där för att autentisera dess tillförlitlighet och förmåga att leverera utmärkt prestanda.
Nackdelar: Bearbetar endast en delmängd av en stor datamängd genom kantanalys, vilket kan lämna möjligheten att äventyra rådata och mer information.
7. Cisco Kinetics
Det är ett av de banbrytande företagen som har behållit sin prägel i utvecklingen av IoT-branschen. Cisco har samlat in mycket intäkter från marknaden med sina nätverksenheter, vilket gör att det kan spendera på sina IoT-projekt.
Kinetic är resultatet av dess hållbara utveckling och dess strävan att erbjuda AoT-produkter till sina kunder. Cisco IoT-systemet kan hjälpa organisationer att ansluta tidigare frånkopplade enheter för att få djupare analytiska insikter.
Viktig information
- Den kan samla in data från många källor, inklusive sensorer och kanten på enheter.
- Utrustad med funktioner som styrning i realtid kan du vidta omedelbara åtgärder för att förbättra prestandan.
- Lämplig för alla branscher, medan detaljhandel, IT, nätverksinstallation, mobilitet och kundtjänst eller callcenter kan få ut det mesta av det.
- Du kan spåra konsumentupplevelser, köpbeteendemönster och data i butik för att utrusta ditt lager därefter.
- Den kommer med en kombination av nätverksanslutning, IOx- och fox-applikationer, analys, säkerhet, administration och applikation samt applikationsplattform.
- Dessutom låter det dig helt kontrollera sensorer, applikationer, dataanalys och säkerhetsleverantörer under ett och samma paraply.
Fördelar: Cisco IoT-tjänster kan förändra arbetsflödet i alla organisationer. Dessutom kommer processen för datainsamling, analys och leverans att vara effektiv och sömlös.
Nackdelar: Du måste ha en gedigen förståelse för plattformen innan du börjar använda den. Även den initiala installationen är så komplicerad att nybörjare aldrig kommer att kunna uppnå det.
8. SÄLJKRAFT Einstein Analytics
Du vet förmodligen vad den här plattformen är gjord för med sitt namn. Detta är lämpligt för alla finansiella organisationer som hanterar en stor skala av försäljningsdata. Denna plattform, tillsammans med IoT-molnet, drivs av Thunder Wave Analytics.
Du kan betrakta detta som en AI-förstärkt plattform på grund av dess förmåga att extrahera information från det förflutna och förutsäga framtida resultat. Om du vill förbättra kundupplevelsen och generera försäljning kan Einstein vara en bra plattform att börja med.
Viktig information
- Det kan spela en stor roll för att spara massor av pengar på marknadsföringskampanjer med hjälp av AI och dataanalys.
- Denna plattform hjälper dig att fatta korrekta beslut med rekommendationer. Dessutom kommer visualiseringen av dina data också att finnas där.
- Med inbyggd händelseövervakning och användaraktivitetsövervakning får du viktiga insikter och personliga varningar.
- Gå in i ditt företags system och håll säkerhet, användning, prestanda och efterlevnad i schack.
- Einstein kan lagra upp till 48 olika loggfiler för att hantera dina data och loggar effektivt.
- Det är en säker och skalbar plattform och kan integreras sömlöst med tredjepartsplattformar.
Fördelar: Denna plattform är förvånansvärt förstklassig och ganska väldesignad för att leverera kvalitetsprestanda hela tiden. Den kan samla in data från enheter, webbplatser, appar och kunder och analysera datamängder i realtid för att minimera bearbetningstiden för företag.
Nackdelar: När det kommer till hantering av känslig data kan Einstein behöva kombineras med ett djupare analysverktyg för att få bästa resultat.
9. FAST GRUVARE
Artificiell intelligens och maskininlärning är två viktiga tekniker som kan ta IoT Analytics till nästa steg. Rapidminer är speciellt utformad för att utveckla maskininlärningsmodeller som behövs för att förutsäga resultat och utveckla beteendemönster från stora datamängder.
Utvecklare kan också ta hjälp av det visuella arbetsflödet och automatisera systemdefinierade processer. Från grundläggande till mer avancerad analys, du kan använda Rapidminer vilken dag som helst och hitta praktiska insikter från dina datamängder.
Viktig information
- Det gör att du kan köra dataförberedelse och ETL i databaser för att hålla data säker och organiserad i systemet.
- Få support under hela datavetenskapens livscykel, från datadrift till modellgenerering.
- Du kan förvänta dig att få fjärrsupport närhelst du begär någon form av hjälp eller beslutsprocess.
- Utöver det finns även funktioner som Diagnostics Analytics eller Master Data Management eller MDM.
- Den fokuserar på att säkerställa kvaliteten på data och representera den med tabeller och grafer för bättre presentation.
- Stöder de flesta populära programmeringsspråken som R, Python, Java, Ruby, etc.
Fördelar: Rapidminer har redan tjänat mer än 40 000 organisationer över hela världen, så du kan inte väcka några tvivel om dess kvalitet och tillförlitlighet. Du kommer inte att få support under produktutvecklingen och du kommer att tjäna intäkter, minska kostnaderna och undvika risker för framtida projekt.
Nackdelar: Det är ingen bra lösning för att behandla data i realtid och du kommer inte att kunna integrera Rapidminer med någon av Microsofts tjänster.
10.Microsoft Azure
Microsoft Azure och Amazon AWS är de två mest populära plattformarna för cloud computing. Så naturligtvis kan du inte undvika tjänsterna från dessa plattformar när du arbetar med IoT-produkter eller -projekt. Azure IoT Suite och Stream Analytics är de två Azure-produkterna utformade för att hjälpa bank-, finansiella tjänster, detaljhandel, utbildning, hälsovård och marknadsföring med IoT-analys.
Du kan ansluta alla operativsystem och externa enheter med Azure-molnet. Det är lämpligt för organisationer av alla skala där anställda och kunder ständigt utbyter information.
Viktig information
- Den levereras med Business Intelligence (BI)-verktyg för att göra det möjligt för företag att samla in mer information från systemet.
- Med förbättrad säkerhetsskyddsteknik utrustad med enhetsautentisering och metoder för att snabbt ansluta IoT-enheter.
- Den kan samla in data från många källor och analysera datauppsättningar i rörelse, vilket avsevärt förbättrar produktionstiden.
- Kan hantera databaser av alla storlekar med snabb frågehantering och händelsebearbetning.
- Få datavisualisering i realtid med hjälp av en interaktiv och anpassningsbar instrumentpanel.
- Du kan distribuera denna Azure lokalt och i molnet, vilket också gör det bekvämt och flexibelt.
Fördelar: Det bästa med Azure-plattformen är att du kan hålla kostnaderna låga eftersom du bara betalar för det du behöver. Det hjälper dig att lägga till funktioner till dina produkter eller tjänster och generera försäljning genom att locka kunder.
Nackdelar: Prisplanen kan vara mer flexibel jämfört med konkurrenterna. Dessutom kan de också förbättra den inbyggda integrationen.
Vår rekommendation
Om du tittar på någon bransch nu kommer du lätt att förstå hur framtidens IoT-baserade företag kommer att växa för att etablera en position på den konkurrensutsatta marknaden. Eftersom volymen växer snabbt är det viktigt att bearbeta den snabbt.
Dessutom kan uppgifterna vara av olika typer och format. IoT Analytics-programvaran upprätthåller standardiserade protokoll för att analysera, tolka och representera data så att du kan förstå dess verkliga värde och agera utifrån det.
Vi har diskuterat den bästa mjukvaran som kan hjälpa dig med analys. Alla är bra beroende på vilka krav du vill uppfylla. Om du vill att vi ska deklarera den bästa programvaran för dig kommer vi att förklara Oracle Internet of Things Cloud som den bästa som du kan börja använda när som helst.
Det är inte bara öppen källkod, utan det ger också stabil prestanda för att hantera data som kommer från många slutpunkter. Dessutom har den alla moderna funktioner och du kan integrera den med stora molnleverantörer.
Till sist, Perspektiv
Så här är listan över bästa IoT-analysprogramvara som du kan prova för att förbättra arbetsflödet och hantera IoT-produkter bekvämt. Vi har övervägt många parametrar innan vi nämnde dessa verktyg för våra läsare. Du bör se över alla viktiga egenskaper, fördelar och nackdelar innan du fattar ett beslut.
Vissa av dessa verktyg kan producera bra rapporter, medan andra är utformade för att göra saker enkelt. Det är viktigt att identifiera dina behov och sätta ditt mål för att fatta det bästa beslutet när du väljer en analyslösning för din IoT-infrastruktur.
