立即对收集到的数据作出反应，从中获得更高的价值。
物联网(IoT)有能力在分散的智能传感器的帮助下积累大量数据。组织和分配这些海量的数据是一个挑战。虽然传统的数据分析方法促进了物联网的操作，但人工智能(AI)已经证明它可以在更短的时间内以更高的精度完成这一工作。
人工智能在构建数据方面发挥的作用是显著的。人工智能能够实时发现模式和不一致性。人工智能算法可以通过积累来自不同来源的非结构化数据并对其进行处理，从而以一致的方式表示这些数据，从而节省大量时间。这使得构建数据的过程不那么困难，从而为涉众提供了更大的利益。
机器学习和人工智能是在数据中心和其他地方提供安全和预测分析的重要工具。由于这些预测，人工智能将能够在问题出现之前就预防问题，重组运营，并减少网络中不可预见的中断。人工智能与数据科学相结合时，可以帮助构建数据集，增强物联网设备的操作，并最终实时得出结论。
从广义上讲，实时分析是指在数据可用时立即准备、分析和评估数据的过程。人工智能与实时分析相结合，为企业提供了对消费者体验的独特洞察。支持人员和IT工作人员现在倾向于行动而不是反应，在最终用户甚至知道有问题要报告之前解决问题。因此，两者的结合完全改变了支持体验。
根据分析公司IDC的数据，45%的物联网生成的数据需要在更靠近终端设备的地方进行分析，而不是传输到云端进行检查。从云计算的转变有几个原因。事实证明，将数据传输到云端的成本很高，因为它需要带宽和电力来支持无休止的数据传输。此外，由于在传输过程中花费了大量时间，还存在潜在的延迟，并且需要高服务器容量来处理即将到来的数据。也有端点缺乏稳定的互联网连接的情况，必须在端点上做出决定。这就是为什么需要能够支持在端点使用分析的解决方案。这些问题在物联网应用中非常重要，因为物联网应用高度依赖数据分析和实时决策，这些应用不能处于休眠状态。
“物联网分析”(AoT)是一个术语，用于描述对物联网设备生成的数据的分析。物联网分析使得在应用程序而不是数据仓库中操作商业智能成为可能。AoT有助于理解模式和分析变化，检测异常，预测问题，设置维护间隔，并优化流程。
多年来，组织一直依赖基于集中式架构的数据分析来进行数据驱动的规划和未来愿景。数据每秒都在增加，需要一种革命性的方法来克服数据传输延迟，改善隐私，并满足客户的期望。在人工智能(AI)、5G、物联网(IoT)融合之后，实时响应变得尤为重要。所有这些都驱使我们在终点发展智能。
在网络的最末端分布情报，为更有效的数据分析提供了机会，并在终端设备上实时做出决策，几乎没有延迟。能够直接在终端设备上实现低处理能力的解决方案被称为“端点数据分析”。
“数据分析”是一门研究原始或未经处理的数据，从中获得意义的科学，以便将其应用于决策制定。数据分析采用了几种现代技术和工具来帮助构建和理解数据。
在进行实际的数据分析之前，需要在这个过程中应用几个步骤:
根据Gartner的说法，数据分析可以分为四种主要类型。
描述性分析:它描述了一段时间内发生的事情。它的重点是总结过去的数据，从而做出推断。
诊断分析:它专注于理解并回答为什么某事会发生。
预测分析:它根据给定的数据确定未来的趋势。
规范的分析:它允许你对应该采取的行动提出建议。
各种技术和传感器促进了端点的数据分析过程。传感器需要收集和积累数据，以帮助了解环境。传感器的例子包括用于探测位置的GPS、摄像机、激光和雷达等。通信技术有助于传输和获取数据。数据为数据科学算法提供了燃料，这些算法在理解情况方面发挥着至关重要的作用。算法处理的结果支持了决策过程。分析数据的结果可以设置为设备上的选项。例如，自动驾驶汽车有多种选择，比如按照计划的路线行驶，对路上的其他车辆做出反应，对天气和路况做出反应，甚至在无法安全停车的情况下间接指挥。
为了改进决策过程，数据分析将把决策和行动分类为特定的类别。例如，在自动驾驶汽车的情况下，它可以被定义为操作或战术类，或者在数据湖的情况下被定义为战略类。
数据分析和人工智能的发展已经彻底改变了业务面貌。实时分析立即响应收集到的数据，从而从中获得更高的价值。数据分析将大型企业数据转化为具有无限价值的宝库。这加强了商业价值，并可能使企业在市场中获得较高的地位。各行各业的企业都依赖机器学习模型来做出更精确的预测和有效的决策。这不仅提高了生产效率，还有助于克服设备通信中的安全问题。端点AI通过加快工作速度、提供更好的结果、自动化和改进的业务决策，在许多层面上增强了整个流程。人工智能、数据分析和物联网都有助于增强商业模式，当它们集成在一起时，它们被证明是公司的资产。
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