Analyse des données IoT : types, cas d'utilisation et mise en œuvre

Dans deux ans, d’ici 2026, le marché de l’IoT atteindra 650,5 milliards de dollars. Cependant, très peu de gens connaissent les mécanismes de la technologie, c'est-à-dire la façon dont elle collecte, traite et partage les données.

Voici une explication rapide pour vous.

La majorité des systèmes IoT ingèrent des données via une plateforme de streaming, qui sont ensuite nettoyées du bruit et configurées pour l'analyse. Habituellement, une application IoT utilise des analyses en temps réel qui peuvent exécuter des agrégations sur un volume élevé de données à évolution rapide. Le résultat est soit visualisé pour les utilisateurs finaux, soit exporté via une API vers une autre application pour une action ultérieure par l'analyse des données IoT.

Désormais, alors que les systèmes IoT et leurs cas d'utilisation peuvent varier considérablement en fonction des applications et des conceptions, les ensembles de données que la technologie mesure peuvent être divisés en trois catégories principales :

• Données d'état : il s'agit d'un ensemble de données brutes de base qui communiquent l'état de l'appareil ou du système.
• Données d'automatisation : ce type de données est créé par des appareils et des solutions automatisés tels que l'éclairage automatisé et les thermostats intelligents.
• Données de localisation : les données communiquent la localisation géographique d'un appareil ou d'une solution. Le cas d’utilisation le plus courant se trouve dans l’entreposage, la logistique et la fabrication.

Bien qu’apparemment simple, les solutions d’analyse IoT sont loin d’être simples.

Quelques obstacles à l'analyse des données IoT

Opérant à la fois dans les mondes numérique et physique, les systèmes IoT présentent des défis uniques en matière de mise en œuvre et d’analyse. Le principal étant la confidentialité et la sécurité des données, en particulier lorsque les régulateurs de la confidentialité tels que le RGPD de l'UE et le California Consumer Privacy Act imposent des sanctions élevées en cas de violation. Craignant un résultat négatif, plusieurs entreprises IoT hésitent à migrer vers le cloud, les laissant avec des environnements entièrement sur site ou hybrides.

Un autre défi est que les données peuvent être diverses, ce qui peut être difficile à traiter ou à analyser. Ce qui aggrave la situation, c'est que différents appareils IoT fonctionnent sur différents firmwares et transmettent plusieurs formats de données, ce qui rend complexe la catégorisation et le traitement des données par les plateformes de gestion et d'analyse des données IoT.

Enfin, le développement et l’analyse d’applications IoT nécessitent des compétences uniques allant de la cybersécurité à la sécurité des données en passant par l’expertise en matière de maintenance du matériel physique.

Pour résoudre certains de ces défis évidents auxquels les entreprises sont confrontées avec les applications d'analyse IoT à grande échelle, plusieurs plates-formes d'analyse IoT ont vu le jour.

Que font les solutions d’analyse IoT ?

Un logiciel de gestion et d'analyse de données IoT est responsable du traitement, du stockage et de l'analyse des ensembles de données provenant de plusieurs appareils connectés à Internet afin d'obtenir des informations, de trouver des modèles et de prendre des décisions fondées sur des données.

Les services d'analyse IoT modernes ont tendance à utiliser des technologies d'analyse de données de nouvelle génération telles que l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, pour étudier les données provenant de sources multiples.

La liste des fonctionnalités d'une application d'analyse IoT typique peut inclure :

• Collecte de données
• Stockage de données
• Traitement de l'information
• Visualisation de données
• Génération d’informations exploitables

Types de plateformes d'analyse de données IoT

L'une des premières questions que se posent les entrepreneurs IoT lorsqu'ils recherchent la meilleure solution pour leurs opérations est de savoir quel type de solutions d'analyse IoT introduire dans le système. Voici un aperçu des types qui contribuent également à consolider les cas d’utilisation de l’analyse IoT.

Analyse descriptive

L'analyse descriptive de l'IoT utilise l'analyse des données historiques pour résumer les événements passés, permettant aux organisations de comprendre les événements précédents et de discerner les tendances et les modèles qui peuvent éclairer les décisions futures. Ce type d'analyse génère des rapports détaillés sur ce qui s'est produit, quand cela s'est produit et la fréquence des événements après le traitement et l'analyse des données des appareils IoT.

De telles informations aident à identifier toute irrégularité et fournissent des réponses précieuses aux questions sur le comportement des objets ou des personnes, guidant ainsi la planification stratégique et les améliorations opérationnelles.

Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique de l'IoT va plus loin que l'analyse descriptive en abordant les raisons pour lesquelles certains événements se produisent et en identifiant les causes profondes des problèmes grâce à un examen détaillé des données. Il exploite des méthodologies telles que l'exploration de données et l'analyse statistique pour découvrir des modèles et des relations cachés au sein des données.

Cette forme d'analyse fournit des informations exploitables, aidant à comprendre les origines et les implications de problèmes spécifiques, permettant ainsi une prise de décision et des stratégies de résolution de problèmes plus éclairées.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive utilise des données historiques et divers algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour modéliser et prévoir les événements futurs, facilitant ainsi les décisions commerciales telles que la prévision des stocks et de la demande. Cette technologie joue un rôle central dans la maintenance prédictive, où elle utilise des analyses et des alertes pour détecter les premiers signes d'usure des équipements, en particulier dans des secteurs comme la santé, l'automobile et l'aérospatiale.

Cette approche réduit le besoin d'inspections physiques, minimise les temps d'arrêt et accélère la réponse aux anomalies en comparant en permanence les données des capteurs avec des algorithmes opérationnels établis, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle globale et les soins préventifs.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive de l'IoT représente le summum de l'analyse des données IoT, non seulement en prévoyant les événements futurs, mais également en fournissant des conseils pratiques sur les étapes optimales pour atteindre les objectifs commerciaux. Cette forme sophistiquée d'analyse intègre les informations issues des analyses descriptives, diagnostiques et prédictives pour recommander des actions qui optimisent les opérations. Il utilise des algorithmes d’optimisation pour déterminer les meilleurs plans d’action.

De plus, en fusionnant les propres données de l'entreprise (telles que les spécifications techniques, les manuels et les questions-réponses antérieures) avec l'analyse des données IoT, le système identifie non seulement les problèmes en temps réel, mais exploite également les données historiques pour suggérer des solutions éprouvées, facilitant ainsi des réponses rapides et précises. et améliorer les efforts de maintenance prédictive. Cette approche holistique améliore considérablement l’efficacité du support technique et de la prise de décision opérationnelle.

Analyse en temps réel

L'analyse des données de l'Internet des objets en temps réel permet le traitement, l'analyse et l'interprétation immédiats des données des appareils IoT pour fournir des informations exploitables et faciliter une prise de décision éclairée. En utilisant des outils analytiques avancés, notamment des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles statistiques, cette approche identifie les modèles, les tendances et les anomalies dans les données, optimisant ainsi les opérations dans divers domaines.

Par exemple, dans le secteur manufacturier, les analyses en temps réel surveillent et affinent les processus de production, tandis que dans le secteur de la santé, elles évaluent la santé des patients et signalent les problèmes potentiels dès le début. Cette fonctionnalité aide les organisations à améliorer leur efficacité, à réduire leurs coûts et à améliorer leur efficacité globale.

Analyse de pointe

Edge Analytics traite les données à leur source, à la périphérie du réseau, réduisant ainsi considérablement la latence et améliorant les temps de réponse en éliminant le besoin d'envoyer les données aux serveurs centraux. Cette technologie, particulièrement cruciale pour les applications IoT ayant de grands besoins en données comme l'IoT industriel et les systèmes automobiles, améliore les vitesses de traitement des données et réduit la charge sur les serveurs cloud.

Avec l’avènement de la 5G et des taux de transfert de données plus élevés, l’analyse de périphérie permet aux appareils IoT d’effectuer localement le traitement des données essentielles et la prise de décision, même si certains scénarios combinent encore l’informatique de périphérie et le cloud computing pour gérer les données plus efficacement.

Analyse cognitive

L'analyse cognitive des données IoT exploite l'informatique cognitive et l'IA pour analyser de nombreuses données provenant des appareils IoT, facilitant ainsi une prise de décision et une automatisation plus intelligentes en révélant des modèles et des informations. Cette approche utilise l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et d'autres analyses sophistiquées pour identifier les tendances, les anomalies et les informations prédictives, optimisant ainsi les opérations, améliorant l'expérience client et favorisant l'innovation.

De plus, il améliore la maintenance et la sécurité des appareils IoT en permettant une détection des menaces en temps réel et en réduisant les temps d'arrêt et les interventions manuelles, ouvrant ainsi la voie à une gestion plus proactive et prédictive.

Avantages techniques et commerciaux de l'analyse IoT

Le réseau croissant d'appareils IoT exige de nouveaux niveaux de connectivité, d'automatisation et d'intelligence de la part des plateformes d'analyse IoT, ainsi que l'assurance que les propriétaires d'entreprise seront en mesure de tirer le meilleur parti des ensembles de données lorsqu'il s'agira de renforcer les décisions commerciales. Une promesse qui a placé l’analyse de l’Internet des objets sur la carte technologique.

En approfondissant les assurances, examinons les avantages commerciaux et techniques des solutions d'analyse IoT.

Améliorer l'efficacité opérationnelle

L'analyse des données IoT permet aux entreprises d'identifier rapidement les inefficacités en examinant les données générées par l'IoT. Par exemple, une entreprise de logistique peut mettre en œuvre des capteurs IoT pour surveiller les performances de sa flotte en temps réel, résolvant ainsi rapidement des problèmes tels que l'inefficacité des itinéraires ou les temps d'inactivité des véhicules. Cette information immédiate permet d’optimiser les opérations et d’améliorer le rendement énergétique.

Réduire les coûts

L’exploitation d’une solution d’analyse de données IoT peut réduire considérablement les coûts en améliorant l’efficacité opérationnelle, en réduisant la consommation d’énergie et en améliorant la gestion des actifs. Par exemple, une usine de fabrication peut utiliser des capteurs IoT pour surveiller l’état des machines et prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent. Cette approche préventive minimise les temps d'arrêt et prolonge la durée de vie de l'équipement, réduisant ainsi les coûts de réparation et de remplacement.

Améliorer l'expérience client

L'analyse des données de l'Internet des objets améliore les interactions avec les clients en fournissant des informations détaillées sur les comportements et les préférences des consommateurs. Par exemple, une entreprise d’appareils domestiques intelligents peut analyser les modèles d’utilisation pour fournir à ses clients des recommandations personnalisées en matière d’économie d’énergie, améliorant ainsi la satisfaction et l’engagement des utilisateurs grâce à des conseils personnalisés adaptés aux habitudes d’utilisation individuelles.

Améliorer la sécurité

L'utilisation du système peut améliorer les protocoles de sécurité en identifiant les risques potentiels dès le début. Dans le secteur de la santé, les hôpitaux peuvent utiliser des appareils IoT pour surveiller en continu les équipements critiques et les signes vitaux des patients, détectant rapidement les anomalies pouvant entraîner des risques pour la santé, permettant ainsi une intervention immédiate et améliorant considérablement la sécurité des patients.

Améliorer la prise de décision

L'analyse IoT améliore les capacités de prise de décision en offrant des informations approfondies sur les opérations et le comportement des clients. Par exemple, une chaîne de vente au détail peut utiliser des capteurs IoT pour suivre le trafic des clients et les comportements d’achat en temps réel. Ces données les aident à ajuster les niveaux d'effectifs, à optimiser l'agencement des magasins et à adapter les promotions pour augmenter l'efficacité des ventes et la satisfaction des clients.

Nouvelles opportunités commerciales

Il ouvre de nouvelles voies pour l'innovation commerciale en identifiant les modèles et les tendances du comportement des consommateurs. Un fabricant d’appareils intelligents, par exemple, peut analyser les données d’utilisation pour identifier une demande de fonctionnalités économes en énergie. Cette idée pourrait conduire au développement d’une nouvelle gamme de produits respectueux de l’environnement, exploitant le marché croissant des consommateurs soucieux de l’environnement et différenciant la marque sur un marché concurrentiel.

Analyse des données en temps réel

L'analyse de l'Internet des objets facilite l'analyse immédiate des données dès leur génération, grâce aux technologies d'analyse en continu. Par exemple, une entreprise de services publics peut utiliser cette capacité pour surveiller les charges électriques en temps réel, ajustant instantanément les opérations du réseau pour éviter les pannes et optimiser la distribution d'énergie en fonction de la demande actuelle, améliorant ainsi considérablement la réactivité opérationnelle.

Évolutivité améliorée

Les systèmes permettent aux entreprises d'adapter leurs opérations de manière flexible et rentable. Vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez, qui peuvent être ajustées de manière dynamique pour répondre à la demande sans encourir de coûts inutiles. Par exemple, une plate-forme IoT basée sur le cloud peut permettre à un détaillant de commerce électronique d'intensifier son suivi des stocks pendant les saisons de pointe et de le réduire pendant les périodes plus creuses, garantissant ainsi une utilisation efficace des ressources.

Précision accrue

Avec l’analyse IoT, les entreprises bénéficient d’un haut niveau de précision dans leur analyse de données grâce à des techniques analytiques avancées. Un prestataire de soins de santé pourrait utiliser des appareils IoT pour collecter en continu un large éventail de données sur les patients, permettant ainsi d'élaborer des plans de traitement plus précis et personnalisés basés sur la surveillance de l'état de santé en temps réel.

Sécurité renforcée

Le système d'analyse contribue à améliorer la sécurité en identifiant les menaces potentielles avant qu'elles ne deviennent des problèmes importants. Par exemple, une institution financière pourrait déployer des capteurs IoT pour surveiller ses centres de données et le trafic réseau à la recherche d'activités inhabituelles, permettant ainsi des mesures de sécurité préventives pour contrecarrer les cybermenaces.

Automatisation

L'analyse IoT prend également en charge l'automatisation des processus qui nécessitent traditionnellement une saisie manuelle, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre et réorientant l'attention des employés vers des tâches à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, une usine de fabrication peut mettre en œuvre des capteurs IoT et un logiciel d'automatisation pour gérer l'ensemble de la chaîne de production, garantissant une manipulation précise des matériaux, une maintenance et un contrôle qualité sans supervision humaine constante. Cette automatisation réduit non seulement le risque d'erreurs, mais améliore également l'efficacité et la productivité globales des opérations.

Les avantages de l’application de l’analyse des données pour l’IoT peuvent être mieux compris en examinant les applications réelles du logiciel dans plusieurs secteurs. Allons-y.

Cas d'utilisation réels de l'analyse IoT

Sans même que nous nous en rendions compte, l’IoT fait désormais partie de nos vies, directement et indirectement. Les forces motrices de cette adoption généralisée sont l’analyse de l’IoT, qui permet aux solutions intelligentes de collecter, traiter, stocker et créer des informations ayant un impact sur l’entreprise.

Systèmes de gestion de files d'attente

Les capteurs de l'Internet des objets aident à détecter et à analyser les mouvements des clients en temps réel dans les systèmes de gestion des files d'attente. Ils collectent des données concernant le mouvement des clients, l'heure à laquelle ils entrent et sortent d'une zone spécifique et la longueur des files d'attente elle-même. Ces données sont ensuite étudiées par l'analyse IoT pour dévoiler des modèles qui peuvent ensuite être utilisés pour prédire les heures de pointe, permettant ainsi aux entreprises de réduire le roulement du personnel ainsi que le temps d'attente. Par exemple, si la file d’attente au supermarché s’allonge, cet équipement peut être utilisé pour ouvrir de nouveaux points de caisse améliorant le niveau de satisfaction des clients.

Exemple : un certain nombre de points de données tels que le taux d'arrivée des clients et les délais de paiement sont surveillés dans tous les magasins Walmart à l'aide de l'analyse IoT pour une gestion efficace des files d'attente. Cela contribue à un système de gestion opérationnelle efficace en termes de capacité de service client puisque le déploiement du personnel et la disponibilité des caisses dépendent des informations en temps réel.

Expériences d'achat fluides

La beauté de la technologie de sortie basée sur l’IoT réside dans l’élimination des caisses à l’ancienne. Travaillant en tandem avec l'IA, les capteurs IoT suivent les produits que les acheteurs choisissent à l'aide d'informations d'étiquettes RFID, de capteurs de poids placés à côté des étagères ou même de la technologie de vision par ordinateur. Les mécanismes qui fonctionnent sur le backend nécessitent que les données soient analysées via l'analyse IoT avant une facturation précise du magasin via l'application mobile, afin que les clients paient automatiquement à leur sortie.

Exemple : les magasins Amazon Go sont équipés de capteurs IoT et d'une technologie de vision par ordinateur pour surveiller les activités des acheteurs. En temps réel, il permet de suivre les articles retirés des étagères et de mettre à jour le panier virtuel pour des achats sans friction et sans friction.

Gestion intelligente des ressources en eau

L'analyse des modes d'utilisation et la détection des fuites, en temps réel, sont la clé des systèmes Smart Water Management équipés de capteurs IoT. Ils recueillent des informations sur les débits d’eau ; les niveaux de pression ainsi que d’autres indications importantes principalement sur les modes de consommation.

Par conséquent, l’utilisation de l’analyse IoT pour détecter les anomalies dans ces informations déclenche des alarmes précoces contre les fuites potentielles. En outre, il donne un aperçu de la meilleure façon d'utiliser l'eau sans gaspiller beaucoup, ce qui permet d'économiser sur les coûts d'exploitation.

Exemple : Barcelone intègre l'utilisation de l'IoT dans ses systèmes de gestion de l'eau afin de contrôler et éventuellement de freiner la surutilisation de l'eau. Le logiciel d'analyse analyse les informations provenant de différents points de capteurs pour détecter les fuites, optimiser la distribution de l'eau et améliorer la conservation générale de l'eau dans la ville.

Outils d'optimisation agricole

L’autre domaine dans lequel l’analyse IoT est largement utilisée concerne l’analyse des sols et les données climatiques à des fins agronomiques. Les capteurs peuvent collecter des informations sur les niveaux d'humidité du sol, les taux de température ainsi que l'équilibre du pH dans des échantillons de sol prélevés dans différentes parties de vos champs à certains moments de la journée.

Dans ce contexte, les informations sont soumises à l'analyse des données IoT afin que les agriculteurs puissent obtenir des recommandations de plantation conduisant à des rendements plus élevés grâce à des décisions éclairées sur les pratiques d'utilisation durable des terres.

Exemple : les appareils accrochés aux machines agricoles comme les tracteurs John Deere collectent des informations sur l'état du sol. Ces informations sont introduites dans un système d'analyse qui aide les agriculteurs à décider quels types de cultures doivent être cultivées là où ils se trouvent.

Utilisation optimisée de l'énergie

La gestion et le contrôle de la consommation d'énergie deviennent plus faciles grâce aux appareils IoT. Les réseaux intelligents collectent des données énergétiques en temps réel sur la consommation d'énergie, l'offre et la demande via des capteurs IoT. Les informations sont ensuite transmises via une plateforme d'analyse IoT qui planifie ensuite stratégiquement la distribution adaptative de l'énergie, ce qui entraîne une réduction substantielle des coûts et ouvre également la voie à des émissions moins nocives dans l'environnement.

Exemple : Pour gérer la consommation d'énergie de manière durable, Copenhague a déjà eu recours à des réseaux intelligents. Utilisant les données des nombreux appareils connectés à Internet, le système d'analyse est capable d'optimiser la distribution d'énergie en fonction des besoins en énergie, y compris des sources renouvelables, et des problèmes administratifs en général.

Systèmes de trafic intelligents

Les feux de circulation et les panneaux de signalisation intégrés fonctionnent sur la base des données de trafic en temps réel obtenues des appareils IoT installés aux feux de circulation et aux panneaux de signalisation. Le mouvement des voitures, les niveaux de congestion ainsi que d'autres formes de données sont collectés par des capteurs IoT placés sur diverses routes, qui, lorsqu'ils sont analysés par un système de gestion de l'énergie basé sur l'analyse, aident à ajuster les feux de circulation et à améliorer l'efficacité énergétique urbaine en réduisant les embouteillages. .

Exemple : Singapour utilise l'IoT dans le cadre de son système de gestion du trafic pour améliorer la mobilité. Les analyses du système collectent des informations en direct sur tous les mouvements de voitures et les activités des piétons pour ensuite ajuster le temps de cycle des feux de circulation à des intersections spécifiques où les embouteillages ont tendance à se produire le plus.

Surveillance de la santé à distance

Les appareils IoT sont utilisés dans le domaine de la santé pour permettre une surveillance continue de l'état de santé des patients en dehors des environnements médicaux traditionnels. Ils sont capables de collecter des signes vitaux, des données sur l'activité physique et d'autres fonctions du corps qui peuvent être décrites comme des paramètres requis par tout professionnel de la santé souhaitant savoir comment se sent un individu particulier sans nécessairement avoir une interaction individuelle immédiate avec lui. une base quotidienne.

Pour ce faire, les informations collectées doivent être traitées via l'analyse des données IoT afin de fournir des informations en temps réel et de faciliter une intervention rapide en plus des plans de soins personnalisés.

Exemple : Philips propose à distance des appareils utilisés à des fins de soins de santé. Ces appareils peuvent détecter la température corporelle ou être utilisés pour la surveillance cardiaque.

Recherche médicale basée sur les données

Les applications IoT ont joué un rôle déterminant dans la collecte de grands volumes de données sur la santé provenant de différentes sources telles que les appareils portables et les appareils de surveillance à des fins de recherche médicale. Ce niveau de collecte de données approfondie rend essentiel l’implication de l’analyse IoT afin d’analyser les données longitudinales sur la santé qui peuvent être adoptées dans diverses disciplines médicales, en particulier pour améliorer la recherche médicale.

Exemple : L'utilisation de l'IoT comme outil de recherche a donné naissance à une grande quantité de données facilement accessibles dans le secteur médical. Il permet des enquêtes de haute qualité via des appareils portables et d'autres appareils liés au suivi des tendances de santé des patients.

L'automatisation industrielle

La surveillance précise des installations qui fonctionnent principalement avec des machines industrielles est rendue possible grâce à la technologie IoT. En utilisant un logiciel d'analyse pour étudier les données collectées sur le fonctionnement des équipements, telles que les états de fonctionnement, les performances des machines et leur état, des actions de correction en temps réel peuvent être planifiées pour améliorer l'efficacité et réduire les temps d'arrêt pendant la maintenance préventive.

Exemple : Tesla utilise l'IoT avancé et l'automatisation dans ses usines. On pense que les systèmes d'analyse qu'ils utilisent traitent les données des capteurs IoT pour surveiller les machines, prédire les besoins de maintenance et optimiser les processus de production, améliorant ainsi l'efficacité de la fabrication et la qualité des produits.

Gestion améliorée des bâtiments

Les solutions IoT pour bâtiments intelligents se sont déjà fait un nom dans l'espace numérique pour améliorer l'efficacité des bâtiments et le confort des occupants. Cela devient possible grâce à l'utilisation de capteurs IoT qui collectent des données sur l'éclairage, le contrôle de la température, la consommation d'énergie et l'état d'occupation.

Le rôle d'une solution d'analyse ici est de traiter automatiquement les données et d'ajuster les systèmes du bâtiment comme l'éclairage ou le CVC, en fonction de la consommation d'énergie ou des conditions de vie confortables.

Exemple : The Edge, à Amsterdam, est connu comme l'un des bâtiments les plus intelligents au monde et utilise l'IoT pour une gestion efficace de ses ressources.

Atteindre le même niveau de réussite dans votre secteur dépendra fortement de deux éléments : vos partenaires technologiques et la manière dont vous mettrez en œuvre la solution dans votre organisation.

L’élément partenaire technologique peut être résolu en s’associant avec nous. Chez Appinventiv, nous possédons une vaste expérience dans le travail avec des solutions connectées spécifiquement liées à la création d'un écosystème complet de transmission de données et d'appareils.

Outre le développement de l'écosystème, nous avons également créé une série de solutions d'analyse IoT intelligentes qui permettent aux commerces de détail, aux entreprises de soins de santé, aux hôtels et aux sociétés de services de mieux gérer leurs opérations et de prendre des décisions éclairées.

Parlons maintenant du deuxième élément : la mise en œuvre de l'analyse IoT dans votre organisation.

Le processus que nous suivons et suggérons généralement à nos clients ressemble à ceci.

Processus de mise en œuvre de l'analyse IoT

Définition d'objectif

La première étape vers la mise en œuvre de l’analyse IoT consiste à comprendre votre objectif commercial principal. Cela impliquerait de trouver le problème, la portée des améliorations et les domaines qui ne sont pas explorés en raison de l'absence de cette solution.

La clarté sur ces points vous aiderait en fin de compte à prendre les meilleures décisions de mise en œuvre.

Identification de la source de données

Cette étape nécessite beaucoup de travail dans votre processus actuel de traitement des données. Comprendre le type de données dont vous disposez, où elles se trouvent, comment elles sont collectées et utilisées ne sont que quelques questions auxquelles vous devrez trouver une réponse.

Sélection d'outils d'analyse

Après avoir identifié les sources de données, la prochaine étape consistera à trouver le meilleur outil d’analyse. Bien que notre section précédemment couverte sur les types de plates-formes d'analyse IoT puisse s'avérer utile ici, il se peut qu'il y ait un événement où vous auriez besoin d'une plate-forme capable de gérer et d'analyser plusieurs types de données. Dans ces cas-là, le mieux serait de créer une solution personnalisée.

Développement d’infrastructures d’analyse

Avec toutes vos sources de données et outils désormais rationalisés, nous pouvons commencer à construire l’infrastructure d’analyse. Cela impliquerait également une configuration planifiée du matériel et des logiciels, notamment le stockage des données, les infrastructures cloud, les fonctionnalités d'évolutivité et les systèmes de sécurité.

Tester et valider

Il est extrêmement essentiel de tester toutes les fonctionnalités, pour s'assurer qu'elles fonctionnent comme prévu. À ce stade, nos développeurs IoT ont tendance à exécuter des algorithmes analytiques sur un sous-ensemble de données pour garantir que les informations générées sont exactes. De plus, nous validons le système par rapport aux microscopes réglementaires et de sécurité pour garantir son acceptation sur le marché.

Déployer et surveiller

Une fois le système d'analyse testé et validé tant sur le plan technique que utilisateur, vous pouvez déployer le logiciel dans votre solution. La clé ici est de suivre en permanence les performances et de procéder aux ajustements nécessaires jusqu'à ce que votre objectif commercial soit atteint.

Analyse finale

L'analyse de l'IoT, bien qu'elle offre d'innombrables avantages aux organisations cherchant à créer un écosystème connecté, nécessite de nombreuses délibérations avant la planification et la mise en œuvre. La question numéro un à laquelle vous devrez répondre en tant que propriétaire d'entreprise est de savoir s'il faut opter pour une solution prête à l'emploi dont la sécurité des données et les intégrations ne sont pas sous votre contrôle, ou créer quelque chose de personnalisé à partir de zéro.

L’analyse coûts-avantages à long terme favorisera toujours l’investissement dans des services de développement de logiciels IoT personnalisés. Mais la décision dépend de votre budget et de vos exigences.

Nous espérons que l’article vous a donné les informations que vous recherchiez. Si vous constatez que votre entreprise a besoin d'un logiciel d'analyse de données personnalisé, contactez-nous.

FAQ

Q. Qu'est-ce que l'analyse des données IoT ?

R. L'analyse IoT implique la collecte, le traitement et l'analyse des données générées par les appareils Internet des objets pour extraire des informations précieuses, optimiser les opérations et faciliter la prise de décision.

Q. Quelles sont les principales fonctionnalités d'un logiciel d'analyse IoT ?

A. Les principales fonctionnalités du logiciel d'analyse IoT comprennent la collecte et l'intégration de données, le traitement en temps réel, les analyses avancées (par exemple, apprentissage automatique, analyse prédictive), la visualisation des données, l'évolutivité, la sécurité et la prise en charge de divers protocoles et appareils IoT.

Q. À quels défis d'analyse IoT dois-je m'attendre ?

R. Rien si vous vous associez à une société d'analyse IoT comme Appinventiv. Dans d’autres cas, les défis peuvent concerner la gestion de gros volumes de données, la garantie de la sécurité et de la confidentialité des données, l’intégration de diverses sources de données, la gestion du traitement des données en temps réel et le maintien de la qualité et de l’exactitude des données.