在当今快速发展的技术领域，数据分析已成为提升性能、效率和商业成果的关键因素。通过处理大量商业和工程数据，各行各业的设计师能够开发出智能产品和服务。设计师可以利用数据分析来描述和预测系统的行为，并将数据分析与嵌入式控制系统相结合，实现自动化操作和决策。
无论是基于云的还是嵌入式的，开发数据分析的第一步是获取丰富的可用数据，以探索模式并发展更深入的洞察。这些数据通过数据预处理来探索，这是创建以数据分析为驱动的嵌入式系统的关键步骤，尽管这一步常常被低估。
数据集可能规模庞大，来自多个不同的来源，并代表多种不同的属性。因此，用于探索性分析和数据分析开发的软件工具应该能够访问构成数据集的所有数据源和格式。由于现实世界的数据往往是不完整的、嘈杂的和不一致的，数据准备是数据仓库和数据挖掘中非常重要的程序。
数据准备包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据降维。数据清洗步骤可以用来填补缺失值、平滑噪声数据、识别异常值和纠正数据不一致性。数据集成将来自多个来源的数据结合起来，形成一个连贯的数据存储。数据转换程序将数据分隔成适合挖掘的适当形式。数据降维可以用来获得数据的简化表示，同时最小化信息内容的损失。
在探索这些信息数据时，数据预处理在开发预测模型之前清洗和准备数据。基于错误数据的预测可能难以调试，或者更糟，可能导致不准确或误导性的结果，影响系统性能和可靠性。这里的目标是找到数据中最具预测性的特征，并对其进行过滤，以增强分析模型的预测能力。一些常见的技术包括特征选择以降低高维数据，特征提取和转换以降低维度，以及领域分析，如信号、图像和视频处理。
在某些实现中，数据分析是在云端执行的，目的是提高现有嵌入式系统的性能。例如，BuildingIQ是一家领先的高级能源管理软件提供商，设计气候控制系统以减少商业建筑的能源消耗。这些系统中包含的分析包括来自电表、温度计、压力传感器和其他HVAC传感器的工程数据，以及来自天气预报、实时能源价格和需求响应数据的商业数据。结果是，基于云的服务能够调整建筑现有的HVAC嵌入式系统，并将能源消耗降低高达25%。
在其他情况下，直接在嵌入式系统中运行分析可能更合适。例如，瑞典卡车制造商Scania的设计团队将分析嵌入到他们的紧急制动系统中，以提供实时碰撞避免，减少事故并满足严格的欧盟安全法规。来自摄像头和雷达的工程数据被实时处理，用于物体和道路标记检测，随后被融合以发出碰撞警告警报和自动制动请求。