(1)制定計劃。
第一步是確定從物聯網解決方案中收集和分析哪些信息，並將其放入可視化儀表板中。
例如，貨運公司可能希望確保其卡車得到監督和維護，並確保司機在長途越野旅行中的安全。他們為每輛車安裝了低能輪胎壓力傳感器。這些數據可以發送到物聯網中心進行分析。然後，數據可以創建移動訪問報告，卡車司機和員工可以隨時隨地訪問。
這一切都始於企業計劃如何使用收集到的數據計劃。然後，企業可以決定如何最好地分發數據，並向需要它的人提供數據。
(2)將數據存儲在雲中。
將物聯網解決方案轉化為有價值的數據的下一步是有一個存儲空間。Azure、AWS和穀歌Cloud是商業智能的領先雲存儲服務。每個服務工具都可以更容易地視化其存儲的數據。
例如，Microsoft Azure數據工廠是一種無服務器工具。它利用ETL(提取、轉換和加載)過程將數據從物聯網解決設備上傳到雲平台。醫療保健企業可以利用azure數據廠等雲計算服務存儲可穿戴設備收集的大量數據，監測許多慢性病(如心髒病、糖尿病、抑鬱症和癲癇)。
(3)准備和訓練物聯網數據。
雲中存儲的數據是靜態的。如果企業想要確保數據不僅僅是一堆數字或統計數據，企業需要根據自己的需要准備和培訓數據。
Amazon Sagemaker等工具使用機器學習工具來理解數據集。企業可以利用機器學習簡化從物聯網設備接收數據到特定模型的方式，從而更容易視化數據。
例如，企業可以將SageMaker等服務連接到商業智能平台，以檢測缺陷。商業智能可視化工具顯示了制造過程中出現問題的位置。他們可以用同樣的勞動力優化他們交付的產品帶號碼轉儲值卡 。
(4)分析數據。
Azure Synapse Analytics等數據分析程序建模數據，可視化。本質上，該軟件可以搜索大規模分析數據的特定信息。此外，他們還提供了強大的分析，以確保企業能夠理解他們的數據。
許多類型的制造公司可以從這些分析中受益。Synapse Analytics可以連接到商業智能軟件，以提供最新的分析。這樣，制造公司的高管就可以從車間的物聯網設備中讀取即時結果。
(5)可視化數據。
一旦數據被存儲、准備、培訓和建模，下一個合乎邏輯的步驟就是將數據轉化為有用的東西。商業智能擅長將數據轉化為企業可以審查和評估的東西，以便利用最新數據做出更具戰略性的決策。
例如，Tableau通過跨物聯網雲工具連接多個工具可視化數據，可以接收數據並提供相關方法讓用戶理解數據。Tableau等可視化軟件可以創建正確的圖表、圖形等視覺效果分析，使數據易於閱讀。
該分析可以確保企業為現場工作人員提供服務，更好地了解即將到來的時間表，從而減少計劃外的停機時間。
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