數據已成為企業最有價值的資產之一。隨著數據分析技術的進步，分析師們將很快就能從大量數據中提取寶貴見解。
您預測未來的能力取決於您對過去的了解程度——公司的預測能力僅取決於其擁有的數據。對新的、更好數據來源的需求，使得技術部門和技術諮詢開創了收集數據的新方法，比如物聯網傳感器和設備。
如果使用得當，這些物聯網傳感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傳感器收集數據並將其用於預測分析，以及公司如何從這些數據中受益。
據羿戓資源所了解，物聯網分析是指，依賴於從連網傳感器（也稱為物聯網設備）收集到的數據進行分析。
物聯網分析與傳統分析的不同之處在於它使用的數據。物聯網分析是從一系列物聯網傳感器中提取數據，並且這些傳感器被配置為可以提供多種數據類型。此外，這些傳感器還可以為管理員提供全面且實時的數據集，例如，在某些系統中，物聯網數據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數據——通常藉助大數據分析技術或物聯網平台——以識別趨勢並做出預測。
在預測分析中使用傳感器數據的原因和方式
有一些行業特別受益於物聯網傳感器提供的數據，並且他們已經將這些傳感器大量集成到現有工作流程中。以下是在預測分析中如何以及為何使用傳感器數據的一些示例。
工廠是物聯網傳感器和數據收集平台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。
內置在工廠機器上的物聯網傳感器可以跟蹤變量(例如振動、溫度和機器定時），然後將這些變量數據輸入分析平台並對其進行分析，以預測特定機器何時需要維護。（來自物聯之家網）這樣，工廠管理人員就可以在設備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。
其中一些平台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。
物聯網傳感器也用於智慧城市的預測分析。通過傳感器，城市可以監測從交通流量到停車位使用的一切。然後，城市可以利用這些數據來推動政策決策——比如如何重新規劃交通信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，已經在使用智能傳感器的數據來指導城市政策。
利用物聯網數據改善預測分析
當公司能夠訪問大量準確數據時，他們可以使用預測分析來做出更好的決策。物聯網傳感器可以提供前所未有的高質量數據——使公司能夠顯著提高其預測未來的能力。
這些傳感器已經用於一些不同領域——比如製造業和智慧城市。隨著數據變得越來越有價值，組織將開始尋找提高預測未來事件能力的方法，而物聯網傳感器也將變得越來越普遍。