分散處理
我們將面對越來越多來自不同設備的海量數據，它們可能同時要求實時分析和事后分析，因此效率就成了最重要的一個因素。難道我們真的要將來自傳感器、機器和交換器的所有記錄數據(低價值的數據)全部傳送到一個中央數據分析設備里嗎?
將來自全世界范圍的數據實時傳送到一個中心位置的費用消耗遠遠高于一個集中化解決方案所節省下來的成本。而且，網絡延遲和閃斷可以會影響集中化解決方案的使用。
快速且有效的數據處理基本原則是如果有疑問用數據來解答。有了物聯網，所有數據都可以在生成的地方(分布式電站的地理位置)分散進行數據儲存、處理和分析。此外，云技術出現，查詢數據就更方便了，無論是否在數據中心，只要在有網絡的地方就可以隨時查詢想要的數據。
高級分析、人工智能和機器改進一體化
現在越老越多的人會談起高級分析(AA)、人工智能(AI)和機器改進(ML)。或許這些技術很多人都不怎么理解，其實也沒有必要去理解，你只要懂得它的操作流程和它成產出什么樣的產品就好。這三項技術將提高物聯網對于海量且復雜數據的快速且有效處理。
例如，高級分析和機器改進可以幫助企業檢查設備運行性能狀況，在潛在失誤出現之前就可以進行預報，進行預防或改進。
結語
小新認為，互聯網時代講究的就是快、準、狠，因此身處于這個時代就要玩這個時代該玩的東西 。隨著世界對可再生能源的依賴性越來越強，我們需要利用物聯網來進行快速且精確的數據分析來幫助可再生能源企業在全球范圍內更好的發展。商場如戰場，在可再生能源領域下個增長階段，能否有效利用物聯網將是成為勝者的關鍵因素。
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