Top 10 der besten IoT-Analytics-Software und -Lösungen für Ihr Unternehmen

Das IoT hat in den letzten Jahren aufgrund der supergünstigen Computerchipsätze und drahtlosen Netzwerke ein enormes Wachstum erfahren. Es ist ein riesiges Netzwerk von Computergeräten, die zum Austausch von Daten über das Internet verbunden sind. IoT hat es Entwicklern ermöglicht, eine Idee einfach in einen funktionierenden Prototyp zu verwandeln. Sie können auch verschiedene Objekte und digitale intelligente Sensoren hinzufügen, um die Leistungsfähigkeit Ihres IoT-Produkts zu verbessern und mehr Wert zu schaffen. Millionen von Daten, die von diesen Geräten produziert werden, werden jede Sekunde ohne Beteiligung eines Menschen ausgetauscht. Hier kommt die IoT Analytics-Software ins Spiel, um den Überblick über die optimierten Daten zu behalten. Unternehmen können den größten Nutzen daraus ziehen, da diese Plattformen die Zeitreihendaten analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können, um zukünftige Ergebnisse aus den strukturierten oder unstrukturierten Daten vorherzusagen.

Warum ist IoT Analytics wichtig?

IoT Analytics ist wichtig, um die Korrelation zwischen verschiedenen Datensätzen zu finden, Anomalien zu erkennen und Verhaltensmuster zu identifizieren. Es kann auch dazu beitragen, kostengünstige Entscheidungen zu treffen, die für Unternehmen jeder Größenordnung wichtig sind. Wenn Sie sich nur den Erfolg von IoT-basierten intelligenten Geräten heutzutage ansehen, werden Sie die zugrunde liegende Rolle von Analytics sehr leicht verstehen. Außerdem kann es andere Technologien wie KI, maschinelles Lernen, Blockchain, Bildverarbeitung, Mustererkennung usw. erleichtern.  

Top-IoT-Analysesoftware

Aufgrund der übermäßigen Nachfrage nach IoT-Geräten auf der ganzen Welt gibt es viele Unternehmen, die sich für die Entwicklung von IoT-Analytics-Plattformen interessieren. Obwohl die meisten dieser Software auf Unternehmen und Unternehmen abzielen, versuchen einige, Entwicklern zu helfen, ihre Anwendungen zu testen, IoT-Geräte zu entwickeln oder aus den riesigen Datensätzen zu Schlussfolgerungen zu kommen. Lesen Sie diesen Artikel weiter, um mehr über die beste Analysesoftware in diesem Bereich zu erfahren und im Wettbewerb die Nase vorn zu haben.  

1. IBM Watson IoT-Plattform

IBM ist einer der Big Player in allen Bereichen der Informatik. Im Laufe der Jahre hat IBM viele Kunden angezogen, indem es auch hochwertige Dienstleistungen und intelligente Lösungen anbietet. IBM Watson und IBM Bluemix sind zwei Lösungen, die darauf ausgerichtet sind, Datenströme zu analysieren und mehr Erkenntnisse aus den Geschäftsmetriken zu gewinnen.

Ausgehend vom Enterprise Management oder Facility Management können Sie auch in der Produktentwicklung viel Hilfe bekommen. Jedes Unternehmen, das Watson IoT verwendet, kann Bluemix integrieren, das die von Sensoren und Geräten gesammelten Daten untersuchen kann.

Wichtige Funktionen

• Es wird mit einem außergewöhnlichen Web-Dashboard geliefert, das dafür bekannt ist, dass es skalierbar, flexibel zu verwalten und einfach zu handhaben ist. 
• Sie erhalten alles auf einen Blick, beispielsweise die Überwachung aller Ihrer Geräte oder die Kontrolle des Zugriffs auf IoT-Dienste. 
• Kann als vollständig verwalteter Cloud-gehosteter Dienst betrachtet werden. Sie können die Firmware manuell aktualisieren oder Geräte neu starten. 
• Unterstützt durch das branchenübliche MQTT-Protokoll und die Verfügbarkeit von APIs können einen effizienten Datenaustausch von einem Gerät zum anderen unterstützen. 
• Außerdem hat die sichere Kommunikation mit dem IBM Watson durch das TLS einen neuen Höhepunkt erreicht. Es gewährleistet die Sicherheit der Endpunkte. 
• Kann Daten aus IBM SPSS Statistics, Excel-Dateien, CSV-Dateien und SAS-Dateien sammeln, damit Unternehmen kritische Entscheidungen schnell treffen können.

Vorteile: Benutzer können den Datenspeicherprozess und den Datenlebenszyklus entsprechend dem verfügbaren Speicher automatisieren. Außerdem können Sie mit diesem Tool Daten aus Anwendungen interpretieren, die auf IBM oder externen Servern bereitgestellt werden.

Nachteile: Sie benötigen ausreichende Kenntnisse, um mit der Verwendung von IBM Watson zu beginnen. Außerdem ist die Benutzeroberfläche im Vergleich zu modernen Anwendungen klobig und etwas veraltet.

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2. Hitachi Lumada

Hitachi ist seit langem ein Big Player in der IoT-Branche. Sie sind zu einem vertrauenswürdigen Hersteller von Elektronikprodukten geworden und werden mit ihren Qualitätsprodukten von der Community massiv unterstützt. Sie haben viel investiert, um die Fähigkeiten ihrer digitalen Dienste zu erweitern, die den bereits erfolgreichen Produkten auf dem Markt einen Mehrwert verleihen können. Lumada ist das Ergebnis ihrer kontinuierlichen Bemühungen. Es kann ein breites Spektrum an Dienstleistungen erbringen und ist speziell für verschiedene Industriebetriebe konzipiert.

Wichtige Funktionen

• Verfügt über Cloud- und Big-Data-Analysen, während Sie auch Unterstützung für Infrastruktur, Datenschutz und Anwendungsdienste erhalten. 
• Wichtige Plattformen wie Hitachi Content Intelligence, Hitachi Streaming Data Platform, Pentaho können in Lumada integriert werden. 
• Kompatibel mit On-Premises. Außerdem funktioniert es perfekt mit Cloud-, Hybrid- sowie Hyper-V- und VMware-Umgebungen. 
• Es kann sowohl Streaming- als auch Batch-Daten verarbeiten und analysieren, um Ihrem Unternehmen viel Zeit zu sparen. 
• Um das IoT für geschäftliche Zwecke zu integrieren, hat Lumada seine Lösung kürzlich um vorausschauende Wartung und optimierte Fabriklösungen erweitert. 
• Kann als Kombination aus Plattformdiensten, Technologien und Architektur betrachtet werden. Es kann die schnelle Implementierung digitaler Dienste ermöglichen.

Vorteile: Lumada besteht aus sechs Schichten. Während Edge, Core, Data Management, Analytics und Studio die Architektur übernehmen, übernimmt Foundry die Rolle eines sicheren, intelligenten und flexiblen Softwaredienstes.

Nachteile: Es ist nicht für kleine Unternehmen oder den individuellen Gebrauch geeignet. Die Zielgruppe ist nur auf Großunternehmen beschränkt, daher werden Sie online keine adäquaten Dokumentationsrichtlinien erhalten. 

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3. HPE Vertica Analytics-Plattform

Es gibt keine IoT-Analysesoftware, die der HPE Vertica Analytics Platform nahe kommt, wenn es um die Visualisierung oder grafische Darstellung von Daten geht. Mit den IoT-Angeboten hat HPE alle Erwartungen übertroffen. Es kann viel zur In-Memory-Analyse beitragen, die die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung erheblich steigern kann. Außerdem wird es von Daten-Engines betrieben, die Tausende von Zeilen verarbeiten können, indem sie die gesamten Ressourcen des Systems nutzen.

Wichtige Funktionen

• Kann es Benutzern ermöglichen, die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Abfragen zu erhöhen und Berichte zu erstellen, die mit bildlichen Präsentationen angereichert sind. 
• Sie erhalten Unterstützung für alle Datenquellen wie Excel-Tabellen, Flatfiles und Hadoop. 
• Läuft auf dem HPE Edgeline EL4000-System und verwendet maschinelle Lernalgorithmen für die Vorhersageanalyse und die Extraktion historischer Erkenntnisse. 
• Es wird mit einer einspaltigen, relationalen Datenbank geliefert, die speziell für die Verwaltung der riesigen Datenmengen entwickelt wurde. 
• Verfügt über SQL-Analysen und einen Cluster-basierten Ansatz für eine überlegene Abfrage- und Analyseleistung. 
• Im Vergleich zu anderen Datenanalyselösungen benötigt sie aufgrund der besseren Komprimierungsfähigkeit weniger Hardware und Speicherplatz storage. 

Vorteile: Diese Plattform ist flexibel und skalierbar, sodass die Leistung bei steigender Arbeitsbelastung einfach gesteigert werden kann. Außerdem ist es auch für seinen besseren Lastdurchsatz bekannt.

Nachteile: Der GUI fehlen nützliche Funktionen und sie könnte für eine bessere Benutzererfahrung interaktiver sein. Darüber hinaus kann es bei der Arbeit mit vielen Schemata zu Problemen kommen.  

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4. Oracle Internet der Dinge Cloud

Im Gegensatz zu Lumada oder HPE Vertica Analytics Platform versucht Oracle, Entwicklern mit seiner IoT-Plattform zu helfen. Es kann helfen, bessere IoT-Produkte zu geringeren Kosten zu entwickeln und auch die Produktionszeit zu minimieren. Unternehmen können von Oracle IoT Cloud große Hilfe bei der Verwaltung des ständig wachsenden Datenvolumens nehmen. Außerdem sind Funktionen wie die Optimierung der Anwendungsentwicklung, schnelle Bereitstellung und Datensicherheit ebenfalls verfügbar. Entwickler können auch eine breite Palette von Automatisierungen integrieren.

Wichtige Funktionen

• Die Anwendung wurde entwickelt, um in der gesamten IoT-Infrastruktur eine hervorragende Leistung zu erbringen, und ist mit einer Handvoll nützlicher Tools für die Datenanalyse ausgestattet.
• Kommt mit einem Oracle-Portfolio von Cloud-Anwendungen und integrierten Analysen zur Messung der Leistung von Geschäfts-KPIs. 
• Sie können auch die Vorteile der Anomalieerkennung, der vergleichenden Analytik und der prädiktiven Analytik nutzen.
• Ermöglicht Entwicklern, das Beste aus der Oracle IoT Cloud herauszuholen und Daten von allen Endpunkten schnell zu analysieren analyze. 
• Darüber hinaus können die fortschrittlichsten Funktionen wie die automatische Überwachung oder die Benachrichtigung von Assets Ihre Aufgaben einfacher denn je machen. 
• Sie können auch den Zustand Ihrer Cloud-Umgebung analysieren und bessere Entscheidungen treffen, indem Sie die möglichen Ergebnisse vorhersagen.

Vorteile: Es ist ein großartiges Werkzeug, um die Ressourcen wie Zuverlässigkeitsalgorithmen, Transparenz, Fehlererkennung und Problemlösung unter Kontrolle zu halten. Außerdem ist eine integrierte Unternehmensintegration vorhanden.

Nachteile: Obwohl es für Entwickler sehr praktisch ist, könnte die Integration mit anderen Technologien einfacher und benutzerfreundlicher sein.  

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5. TERADATA Analytics of Things Accelerator

Wenn es um Softwarelösungen und Dienstleistungen geht, ist Teradata einer der gebräuchlichsten Namen. Es hat sich als führend in dieser Branche etabliert und bietet ständig großartige Dienstleistungen, um bessere Lösungen auf Industrieniveau zu schaffen. Viele Unternehmen sind bereits zu ihren Kunden geworden, und wenn Sie sich nur die Bewertungen ansehen, werden Sie leicht erkennen, welche Möglichkeiten Teradata bieten kann. Außerdem gibt es Lösungen wie Datenbanksoftware, Workload-spezifische Plattformen, Analytics Discovery Platform, QueryGrid und Marketinganwendungen Application.

Wichtige Funktionen

• Sie können erwarten, dass Sie bei der ersten Konfiguration der Plattform einen großartigen Kundensupport und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung erhalten. 
• Ermöglicht Ihnen die Integration von Teradata mit großen Cloud-Anbietern und anderen Plattformen von Drittanbietern. 
• Kann hochwertige Vorhersageanalyseberichte erstellen, um mehr Einblicke in Ihr System zu gewinnen und den gesammelten Daten einen Mehrwert zu verleihen. 
• Darüber hinaus gibt es auch Unterstützung für Diagnoseanalysen und Echtzeit-Streaming-Datenverarbeitungsfunktionen. 
• Helfen Sie bei der Verwendung von Servern wie Hadoop oder Apache. Sie können auch Hilfe bei der deskriptiven Analyse und der Batch-Job-Verarbeitung in Anspruch nehmen. 
• Geeignet, um große Datenbanken zu analysieren und den Betrieb in einer gehosteten oder einer Cloud-Umgebung abzuschließen.

Vorteile: Unterstützt von vielen Programmiersprachen wie R, Python, Java usw., damit Entwickler ihre Projekte testen und schnell umsetzbare Erkenntnisse aus Datensätzen sammeln können.

Nachteile: Dieser Plattform fehlen ausreichende Funktionen zur Unterstützung von Prescriptive Analytics. Außerdem ist die Unterstützung für Managed Services schrecklich. 

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6. DELL IoT-Lösungen

DELL ist bekannt für seine Lösungen für digitale Transformation, IT-Transformation, Sicherheitstransformation und Personaltransformation. Dieses amerikanische multinationale Unternehmen hat sich bereits in der IT-Analytics-Softwarebranche etabliert. DELL investiert jetzt noch mehr, um bessere Produkte bereitzustellen, insbesondere in Server-, Netzwerk-, Speicher-, Mobilitäts- und Desktop-Produkten. Sie können sich auch an sie wenden, um einen IT-Infrastrukturservice zu erhalten, der auch mit Edge-Analytics und DELL Statistica-Software ausgestattet ist.

Wichtige Funktionen

• Es kann als eine der besten Predictive Analytics-Software angesehen werden, und auch der Kundensupport ist einer der besten, den Sie dort finden werden. 
• Mit der ProSupport Suite und den Support-Tools erhalten Sie auch die ProSupport Suite und die Support-Tools, die im Paket enthalten sind. 
• Sie können Daten in Echtzeit verarbeiten, was einen großen Vorteil bringen und viel Zeit sparen kann. 
• Außerdem erhalten Sie Unterstützung für die Hadoop- oder Apache-Server. Dell IoT-Lösungen leisten beim Umgang mit strukturierten Daten hervorragende Arbeit. 
• Das von DELL angebotene IoT-Ökosystem wird von mehr als 50 Software unterstützt, die die Fähigkeiten erheblich erweitern können. 
• Außerdem hebt die Unterstützung von Drittanbieter-Integrationen durch die Partnerunternehmen die IoT-Analyse auf ein ganz neues Niveau.

Vorteile: Wenn Sie mit der Dell IoT-Plattform arbeiten, werden Sie leicht verstehen, dass Sie in sicheren Händen sind. Alle modernen Funktionen sind ebenfalls vorhanden, wie Batch-Job-Verarbeitung oder deskriptive Analyse, um die Zuverlässigkeit und die Fähigkeit, eine hervorragende Leistung zu liefern, zu authentifizieren.

Nachteile: Es verarbeitet nur eine Teilmenge eines riesigen Datensatzes durch die Edge-Analytik, was die Gefahr von Kompromissen bei Rohdaten und mehr Erkenntnissen lassen kann. 

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7. Cisco Kinetik

Es ist eines der Pionierunternehmen, das seinen Fußabdruck in der Entwicklung der IoT-Branche beibehalten hat. Cisco hat mit seinen Netzwerkgeräten enorme Einnahmen aus dem Markt erzielt, die es ihm ermöglicht haben, Geld für seine IoT-Projekte auszugeben. Kinetic ist das Ergebnis ihrer nachhaltigen Entwicklung und ihrer Bemühungen, AoT-Produkte für ihre Kunden bereitzustellen. Das Cisco IoT-System kann Unternehmen dabei helfen, die zuvor nicht verbundenen Geräte zu verbinden, um tiefere analytische Einblicke zu erhalten.

Wichtige Erkenntnisse

• Kann Daten aus zahlreichen Quellen sammeln, darunter Sensoren und der Rand der Geräte. 
• Ausgestattet mit Funktionen wie Echtzeit-Governance, damit Sie sofort Maßnahmen zur Verbesserung der Leistung ergreifen können.
• Geeignet für jede Branche, während Einzelhandel, IT, Netzwerkbereitstellung, Mobilität und Kundenbetreuung oder Callcenter das Beste daraus machen können. 
• Sie können die Kundenerfahrung, Kaufverhaltensmuster und In-Store-Daten verfolgen, um Ihr Inventar entsprechend auszustatten. 
• Kommt mit einer Kombination aus Netzwerkkonnektivität, IOx- und Fox-Apps, Analyse, Sicherheit, Verwaltung und Anwendung sowie Anwendungsplattform.
• Außerdem erhalten Sie die volle Kontrolle über die Sensoren, Anwendungen, Datenanalyse und Sicherheitsanbieter unter einem Dach.

Vorteile: Cisco IoT-Services können den Workflow jedes Unternehmens verändern. Außerdem wird der Prozess der Erfassung, Analyse und Bereitstellung von Daten effizient und reibungslos and.

Nachteile: Sie müssen die Plattform gut verstehen, bevor Sie sie verwenden können. Schon die Erstkonfiguration ist so kompliziert, dass Anfänger sie nie schaffen werden.

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8. VERKAUFSFORCE Einstein Analytics

Sie haben wahrscheinlich das, wofür diese Plattform gemacht ist, von ihrem Namen. Dies ist für jede Finanzorganisation geeignet, die mit einer großen Menge an Verkaufsdaten zu tun hat. Diese Plattform wird zusammen mit der IoT-Cloud von Thunder Wave Analytics unterstützt. Sie können dies als eine KI-erweiterte Plattform betrachten, da sie in der Lage ist, Erkenntnisse aus der Vergangenheit zu gewinnen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Wenn Sie das Kundenerlebnis verbessern und Verkäufe generieren möchten, kann Einstein eine großartige Plattform für den Anfang sein.

Wichtige Erkenntnisse

• Kann mit Hilfe von KI und Datenanalyse eine große Rolle dabei spielen, eine Menge Geld für Marketingkampagnen zu sparen. 
• Diese Plattform hilft Ihnen mit Empfehlungen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Außerdem wird die Visualisierung Ihrer Daten dabei sein. 
• Mit der integrierten Ereignisüberwachung und Überwachung der Benutzeraktivität erhalten Sie kritische Informationen und angepasste Warnungen. 
• Steigen Sie in das System Ihres Unternehmens ein und behalten Sie Sicherheit, Akzeptanz, Leistung und Compliance unter Kontrolle compliance. 
• Einstein kann bis zu 48 verschiedene Protokolldateien speichern, um Ihre Daten und Aufzeichnungen effizient zu verwalten. 
• Es ist eine sichere und skalierbare Plattform und kann nahtlos in Plattformen von Drittanbietern integriert werden.

Vorteile: Diese Plattform ist blitzschnell und ziemlich gut entwickelt, um die ganze Zeit eine qualitativ hochwertige Leistung zu liefern. Es kann Daten von Geräten, Websites, Apps und Kunden sammeln und Datensätze in Echtzeit analysieren, um die Bearbeitungszeit für Unternehmen zu minimieren.

Nachteile: Wenn es um den Umgang mit sensiblen Daten geht, muss Einstein möglicherweise mit einem tiefergehenden Analysetool kombiniert werden, um das beste Ergebnis zu erzielen. 

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9. SCHNELLMINER

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwei wichtige Technologien, die IoT Analytics auf die nächste Stufe bringen können. Rapidminer wurde speziell für die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen entwickelt, die erforderlich sind, um Ergebnisse vorherzusagen und Verhaltensmuster aus riesigen Datensätzen zu entwickeln. Entwickler können sich auch vom visuellen Workflow unterstützen und vom System definierte Prozesse automatisieren. Von den grundlegenden bis hin zu den fortschrittlichsten Analysen können Sie Rapidminer jeden Tag verwenden und umsetzbare Informationen aus Ihren Datensätzen finden.

Wichtige Erkenntnisse

• Es ermöglicht Ihnen, Datenvorbereitung und ETL in Datenbanken auszuführen, um die Daten innerhalb des Systems zu sichern und zu organisieren. 
• Erhalten Sie Unterstützung während des gesamten Data-Science-Lebenszyklus vom Datenbetrieb bis zur Modellgenerierung. 
• Sie können damit rechnen, dass Sie bei jeder Art von Unterstützung oder Entscheidungsfindung Remote-Support erhalten. 
• Außerdem sind Funktionen wie Diagnostics Analytics oder Master Data Management oder MDM ebenfalls vorhanden. 
• Konzentriert sich auf die Sicherstellung der Datenqualität und die Darstellung von Daten mit Diagrammen und Grafiken zur besseren Darstellung. 
• Unterstützt die meisten gängigen Programmiersprachen wie R, Python, Java, Ruby usw.

Vorteile: Rapidminer hat bereits über 40.000 Organisationen weltweit bedient, daher können Sie keine Fragen zu seiner Qualität und Zuverlässigkeit stellen. Sie erhalten keine Unterstützung während der Produktentwicklung und erzielen keinen Umsatz, reduzieren Kosten und vermeiden Risiken für zukünftige Projekte.

Nachteile: Es ist keine gute Lösung für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, während Sie Rapidminer nicht in einen der Microsoft-Dienste integrieren können. 

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10. Microsoft Azure

Microsoft Azure und Amazon AWS sind die beiden beliebtesten Plattformen für Cloud Computing. Daher kommt man bei der Arbeit mit IoT-Produkten oder -Projekten natürlich nicht um Dienste dieser Plattformen herum. Azure IoT Suite und Stream Analytics sind die beiden Produkte von Azure, die entwickelt wurden, um Banken, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Bildung, Gesundheitswesen und Marketing mit IoT-Analysen zu unterstützen.

Sie können beliebige Betriebssysteme und externe Geräte mit der Azure-Cloud verbinden. Es eignet sich für Organisationen jeder Größenordnung, in denen Mitarbeiter und Kunden ständig Informationen austauschen.

Wichtige Erkenntnisse

• Es wird mit Business Intelligence (BI)-Tools geliefert, mit denen Unternehmen mehr Informationen aus dem System sammeln können. 
• Unterstützt durch verbesserten Sicherheitsschutz mit gerätespezifischer Authentifizierung und Methoden zum schnellen Verbinden von IoT-Geräten. 
• Es kann Daten aus zahlreichen Quellen sammeln und Datensätze in Bewegung analysieren, wodurch die Produktionszeit erheblich verbessert wird. 
• Kann Datenbanken jeder Größe mit schneller Abfrageverwaltung und Ereignisverarbeitung verarbeiten. 
• Erhalten Sie Datenvisualisierung in Echtzeit mit Hilfe eines interaktiven und anpassbaren Dashboards. 
• Sie können dieses Azure lokal und in der Cloud bereitstellen, was es auch bequem und flexibel macht.

Vorteile: Das Beste an der Azure-Plattform ist, dass Sie die Kosten niedrig halten können, da Sie nur für das bezahlen, was Sie benötigen. Es wird Ihnen helfen, Ihren Produkten oder Dienstleistungen Funktionen hinzuzufügen und Verkäufe zu generieren, indem Sie Kunden anziehen.

Nachteile: Im Vergleich zu seinen Mitbewerbern könnte der Preisplan flexibler sein. Außerdem könnten sie auch die eingebettete Integration verbessern. 

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Unsere Empfehlung

Wenn Sie sich jetzt eine beliebige Branche ansehen, werden Sie leicht verstehen, wie Unternehmen der Zukunft auf der Grundlage von IoT wachsen werden, um sich auf dem umkämpften Markt zu positionieren. Da das Volumen schnell wächst, ist es wichtig, es schnell zu verarbeiten. Außerdem können Daten verschiedene Arten und Formate haben. Die IoT Analytics-Software unterhält standardisierte Protokolle zur Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten, damit Sie ihren wahren Wert verstehen und entsprechend handeln können.

Wir haben die beste Software besprochen, die Ihnen bei der Analyse helfen kann. Alle von ihnen sind großartig, basierend auf den Anforderungen, die Sie erfüllen möchten. Wenn Sie möchten, dass wir die beste Software für Sie erklären, erklären wir Oracle Internet of Things Cloud als die beste Software, die Sie jederzeit verwenden können.

Es ist nicht nur Open Source, sondern bietet auch eine stabile Leistung für die Verwaltung von Daten, die von zahlreichen Endpunkten stammen. Außerdem verfügt es über alle modernen Funktionen und Sie können es mit großen Cloud-Anbietern integrieren.

Endlich Einblicke

Hier ist die Liste der besten IoT-Analysesoftware, die Sie ausprobieren können, um den Workflow zu verbessern und IoT-Produkte bequem zu verwalten. Wir haben viele Parameter berücksichtigt, bevor wir diese Tools für unsere Leser erwähnen. Sie sollten alle wichtigen Funktionen, Vor- und Nachteile durchgehen, bevor Sie eine Entscheidung treffen. Einige dieser Tools können großartige Berichte erstellen, während andere darauf ausgelegt sind, die Dinge einfach zu halten. Es ist wichtig, Ihre Anforderungen zu identifizieren und Ihr Ziel zu definieren, um die beste Wahl zu treffen, wenn Sie eine Analyselösung für Ihre IoT-Infrastruktur auswählen.