Analisis Data IoT: Jenis, Kasus Penggunaan, dan Implementasi

Dalam waktu dua tahun, pada tahun 2026, pasar IoT akan mencapai $650,5 miliar. Namun, hanya sedikit orang yang mengetahui mekanisme teknologi – bagaimana teknologi mengumpulkan, memproses, dan membagikan data.

Berikut penjelasan singkatnya untuk Anda.

Mayoritas sistem IoT menyerap data melalui platform streaming, yang kemudian dibersihkan dari kebisingan dan disiapkan untuk analisis. Biasanya, aplikasi IoT menggunakan analitik real-time yang dapat mengeksekusi agregasi pada data yang bergerak cepat dalam jumlah besar. Hasilnya divisualisasikan untuk pengguna akhir atau diekspor melalui API ke beberapa aplikasi lain untuk tindakan lebih lanjut dengan analisis data IoT.

Meskipun sistem IoT dan kasus penggunaannya dapat sangat bervariasi berdasarkan aplikasi dan desainnya, kumpulan data yang diukur oleh teknologi dapat dibagi menjadi tiga kategori utama –

• Data status: Ini adalah kumpulan data dasar dan mentah yang mengomunikasikan status perangkat atau sistem.
• Data otomatisasi: Tipe data ini dibuat oleh perangkat dan solusi otomatis seperti pencahayaan otomatis dan termostat cerdas.
• Data lokasi: Data mengkomunikasikan lokasi geografis perangkat atau solusi. Kasus penggunaan paling umum dapat ditemukan di pergudangan, logistik, dan manufaktur.

Meskipun tampak mudah, apa yang dilakukan oleh solusi analisis IoT bukanlah hal yang mudah.

Beberapa Hambatan dalam Analisis Data IoT

Beroperasi di dunia digital dan fisik, sistem IoT menghadirkan tantangan unik dalam implementasi dan analisis. Yang paling utama adalah privasi dan keamanan data, terutama ketika regulator privasi seperti GDPR UE dan Undang-Undang Privasi Konsumen California mengenakan denda yang tinggi atas pelanggaran. Takut akan dampak negatifnya, beberapa perusahaan IoT enggan beralih ke cloud, sehingga mereka hanya menggunakan lingkungan on-premise atau hybrid.

Tantangan lainnya adalah data yang ada bisa beragam, sehingga sulit untuk diproses atau dianalisis. Yang lebih buruk lagi adalah perangkat IoT yang berbeda bekerja pada firmware yang berbeda dan mengirimkan berbagai format data, sehingga menyulitkan manajemen data IoT dan platform analitik untuk mengkategorikan dan memproses data.

Terakhir, pengembangan dan analisis aplikasi IoT memerlukan keterampilan unik mulai dari keamanan siber, keamanan data hingga keahlian seputar pemeliharaan perangkat keras fisik.

Untuk mengatasi beberapa tantangan nyata yang dihadapi bisnis dalam penerapan analisis IoT dalam skala luas, beberapa platform analisis IoT telah hadir.

Apa yang Dilakukan Solusi Analisis IoT?

Perangkat lunak manajemen dan analitik data IoT bertanggung jawab untuk memproses, menyimpan, dan menganalisis kumpulan data yang masuk dari beberapa perangkat yang terhubung ke internet untuk mendapatkan wawasan, menemukan pola, dan membuat keputusan berdasarkan data.

Layanan analisis IoT modern cenderung memanfaatkan teknologi analisis data generasi berikutnya seperti pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, untuk mempelajari data yang datang dari berbagai sumber.

Daftar fitur aplikasi analitik IoT pada umumnya dapat mencakup –

• Pengumpulan data
• Penyimpanan data
• Pengolahan data
• Visualisasi data
• Menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti

Jenis Platform Analisis Data IoT

Salah satu pertanyaan pertama yang diajukan pengusaha IoT ketika mencari solusi terbaik untuk operasi mereka adalah jenis solusi analitik IoT apa yang akan diperkenalkan ke dalam sistem. Berikut ini ikhtisar jenis-jenis yang juga membantu memperkuat kasus penggunaan analitik IoT.

Analisis Deskriptif

Analisis IoT deskriptif menggunakan analisis data historis untuk merangkum peristiwa masa lalu, memungkinkan organisasi memahami kejadian sebelumnya dan membedakan tren dan pola yang dapat menginformasikan keputusan di masa depan. Jenis analisis ini menghasilkan laporan terperinci tentang apa yang terjadi, kapan hal itu terjadi, dan frekuensi kejadian setelah memproses dan menganalisis data dari perangkat IoT.

Wawasan tersebut membantu mengidentifikasi segala penyimpangan dan memberikan jawaban berharga atas pertanyaan tentang perilaku objek atau manusia, memandu perencanaan strategis dan perbaikan operasional.

Analisis Diagnostik

Analisis IoT diagnostik menggali lebih dalam daripada analisis deskriptif dengan mengatasi penyebab peristiwa tertentu terjadi, mengidentifikasi akar penyebab masalah melalui pemeriksaan data secara mendetail. Ini memanfaatkan metodologi seperti penambangan data dan analisis statistik untuk mengungkap pola dan hubungan tersembunyi di dalam data.

Bentuk analisis ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, membantu memahami asal usul dan implikasi permasalahan tertentu, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan dan strategi pemecahan masalah yang lebih tepat.

Analisis Prediktif

Analisis prediktif menggunakan data historis dan berbagai algoritma statistik dan pembelajaran mesin untuk memodelkan dan memperkirakan kejadian di masa depan, membantu dalam pengambilan keputusan bisnis seperti perkiraan inventaris dan permintaan. Teknologi ini sangat penting dalam pemeliharaan prediktif, karena teknologi ini menggunakan analitik dan peringatan untuk mendeteksi tanda-tanda awal keausan peralatan, terutama di sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, otomotif, dan ruang angkasa.

Pendekatan ini mengurangi kebutuhan akan inspeksi fisik, meminimalkan waktu henti, dan mempercepat respons terhadap anomali dengan terus membandingkan data sensor dengan algoritme operasional yang sudah ada, sehingga meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan dan tindakan pencegahan.

Analisis Preskriptif

Analisis IoT preskriptif mewakili puncak analisis data IoT dengan tidak hanya memperkirakan kejadian di masa depan namun juga memberikan panduan yang dapat ditindaklanjuti mengenai langkah-langkah optimal untuk mencapai tujuan bisnis. Bentuk analitik canggih ini mengintegrasikan wawasan dari analitik deskriptif, diagnostik, dan prediktif untuk merekomendasikan tindakan yang mengoptimalkan operasi. Ini menggunakan algoritma optimasi untuk menentukan tindakan terbaik.

Selain itu, dengan menggabungkan data milik perusahaan—seperti spesifikasi teknis, manual, dan Tanya Jawab sebelumnya—dengan analisis data IoT, sistem ini tidak hanya mengidentifikasi masalah secara real-time namun juga memanfaatkan data historis untuk menyarankan solusi yang telah terbukti, memfasilitasi respons yang cepat dan akurat. dan meningkatkan upaya pemeliharaan prediktif. Pendekatan holistik ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dukungan teknis dan pengambilan keputusan operasional.

Analisis Waktu Nyata

Analisis data Internet of Things secara real-time memungkinkan pemrosesan, analisis, dan interpretasi data secara cepat dari perangkat IoT untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang tepat. Dengan memanfaatkan alat analisis canggih, termasuk algoritme pembelajaran mesin dan model statistik, pendekatan ini mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data, sehingga mengoptimalkan pengoperasian di berbagai bidang.

Misalnya, di bidang manufaktur, analisis real-time memantau dan menyempurnakan proses produksi, sedangkan di bidang perawatan kesehatan, analisis tersebut menilai kesehatan pasien dan menandai potensi masalah sejak dini. Kemampuan ini membantu organisasi meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan efektivitas secara keseluruhan.

Analisis Tepi

Analisis edge memproses data pada sumbernya di edge jaringan, sehingga secara signifikan mengurangi latensi dan meningkatkan waktu respons dengan menghilangkan kebutuhan untuk mengirim data ke server pusat. Teknologi ini, yang sangat penting untuk aplikasi IoT dengan kebutuhan data besar seperti IoT industri dan sistem otomotif, meningkatkan kecepatan pemrosesan data dan mengurangi beban pada server cloud.

Dengan munculnya 5G dan kecepatan transfer data yang lebih tinggi, analisis edge memungkinkan perangkat IoT melakukan pemrosesan data penting dan pengambilan keputusan secara lokal, meskipun beberapa skenario masih menggabungkan komputasi edge dan cloud untuk mengelola data dengan lebih efektif.

Analisis Kognitif

Analisis data IoT kognitif memanfaatkan komputasi kognitif dan AI untuk menganalisis data ekstensif dari perangkat IoT, memfasilitasi pengambilan keputusan dan otomatisasi yang lebih cerdas dengan mengungkap pola dan wawasan. Pendekatan ini menggunakan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan analisis canggih lainnya untuk menunjukkan dengan tepat tren, anomali, dan wawasan prediktif, sehingga mengoptimalkan operasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mendorong inovasi.

Selain itu, hal ini meningkatkan pemeliharaan dan keamanan perangkat IoT dengan memungkinkan deteksi ancaman secara real-time dan mengurangi waktu henti (downtime) serta intervensi manual, sehingga membuka jalan bagi manajemen yang lebih proaktif dan prediktif.

Manfaat Teknis dan Sisi Bisnis dari IoT Analytics

Pertumbuhan jaringan perangkat IoT menuntut tingkat konektivitas, otomatisasi, dan kecerdasan baru dari platform analitik IoT, serta jaminan bahwa pemilik bisnis akan dapat memanfaatkan kumpulan data secara maksimal untuk memperkuat keputusan bisnis. Sebuah janji yang telah membawa analisis Internet of Things ke dalam peta teknologi.

Menggali jaminan lebih jauh, mari kita lihat manfaat bisnis dan teknis dari solusi analitik IoT.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Analisis data IoT memungkinkan bisnis mengidentifikasi inefisiensi secara cepat dengan meneliti data yang dihasilkan IoT. Misalnya, perusahaan logistik dapat menerapkan sensor IoT untuk memantau kinerja armada secara real-time, mengatasi masalah seperti inefisiensi rute atau waktu idle kendaraan dengan segera. Wawasan langsung ini membantu mengoptimalkan pengoperasian dan meningkatkan efisiensi bahan bakar.

Mengurangi Biaya

Memanfaatkan solusi analisis data IoT dapat mengurangi biaya secara signifikan dengan meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi konsumsi energi, dan meningkatkan manajemen aset. Misalnya, pabrik manufaktur dapat menggunakan sensor IoT untuk memantau kesehatan mesin dan memprediksi kegagalan sebelum terjadi. Pendekatan pencegahan ini meminimalkan waktu henti dan memperpanjang umur peralatan, sehingga pada akhirnya mengurangi biaya perbaikan dan penggantian.

Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Analisis data Internet of Things meningkatkan interaksi pelanggan dengan memberikan wawasan terperinci tentang perilaku dan preferensi konsumen. Misalnya, perusahaan perangkat rumah pintar dapat menganalisis pola penggunaan untuk memberikan rekomendasi penghematan energi yang disesuaikan kepada pelanggan, meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pengguna dengan tip yang dipersonalisasi yang sesuai dengan kebiasaan penggunaan individu.

Meningkatkan Keamanan

Penggunaan sistem ini dapat meningkatkan protokol keselamatan dengan mengidentifikasi potensi risiko sejak dini. Di sektor layanan kesehatan, rumah sakit dapat menggunakan perangkat IoT untuk memantau peralatan penting dan tanda-tanda vital pasien secara terus menerus, dengan cepat mendeteksi anomali yang dapat menyebabkan risiko kesehatan, sehingga memungkinkan intervensi segera dan meningkatkan keselamatan pasien secara signifikan.

Meningkatkan Pengambilan Keputusan

Analisis IoT meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan dengan menawarkan wawasan mendalam tentang operasi dan perilaku pelanggan. Misalnya, jaringan ritel dapat menggunakan sensor IoT untuk melacak lalu lintas pengunjung dan perilaku pembelian pelanggan secara real-time. Data ini membantu mereka menyesuaikan tingkat staf, mengoptimalkan tata letak toko, dan menyesuaikan promosi untuk meningkatkan efisiensi penjualan dan kepuasan pelanggan.

Peluang Bisnis Baru

Hal ini membuka jalan baru bagi inovasi bisnis dengan mengidentifikasi pola dan tren perilaku konsumen. Produsen peralatan pintar, misalnya, mungkin menganalisis data penggunaan untuk mengidentifikasi permintaan akan fitur hemat energi. Wawasan ini dapat mengarah pada pengembangan lini produk baru yang ramah lingkungan, memanfaatkan pertumbuhan pasar konsumen yang sadar lingkungan dan membedakan merek di pasar yang kompetitif.

Analisis Data Waktu Nyata

Analisis Internet of Things memfasilitasi analisis data secara langsung saat data dihasilkan, berkat teknologi analisis streaming. Misalnya, perusahaan utilitas dapat menggunakan kemampuan ini untuk memantau beban listrik secara real-time, menyesuaikan operasi jaringan listrik secara instan untuk mencegah pemadaman listrik dan mengoptimalkan distribusi energi berdasarkan permintaan saat ini, sehingga secara signifikan meningkatkan respons operasional.

Peningkatan Skalabilitas

Sistem ini memungkinkan bisnis untuk meningkatkan skala operasi mereka secara fleksibel dan hemat biaya. Anda hanya membayar sumber daya yang Anda gunakan, yang dapat disesuaikan secara dinamis untuk memenuhi permintaan tanpa menimbulkan biaya yang tidak perlu. Misalnya, platform IoT berbasis cloud dapat memungkinkan pengecer eCommerce untuk meningkatkan pelacakan inventarisnya selama musim puncak dan menurunkannya di periode yang lebih lambat, sehingga memastikan penggunaan sumber daya yang efisien.

Peningkatan Akurasi

Dengan analisis IoT, bisnis mendapatkan keuntungan dari tingkat presisi yang tinggi dalam analisis data mereka karena teknik analisis yang canggih. Penyedia layanan kesehatan dapat menggunakan perangkat IoT untuk mengumpulkan berbagai data pasien secara terus-menerus, sehingga memungkinkan rencana perawatan yang lebih akurat dan dipersonalisasi berdasarkan pemantauan status kesehatan secara real-time.

Keamanan yang Ditingkatkan

Sistem analitik membantu meningkatkan keamanan dengan mengidentifikasi potensi ancaman sebelum menjadi masalah yang signifikan. Misalnya, lembaga keuangan dapat menerapkan sensor IoT untuk memantau pusat data dan lalu lintas jaringannya jika ada aktivitas yang tidak biasa, sehingga memungkinkan langkah keamanan preemptif untuk menggagalkan ancaman dunia maya.

Otomatisasi

Analisis IoT juga mendukung otomatisasi proses yang biasanya memerlukan input manual, mengurangi biaya tenaga kerja, dan mengalihkan fokus karyawan ke tugas yang bernilai lebih tinggi. Misalnya, pabrik manufaktur mungkin menerapkan sensor IoT dan perangkat lunak otomasi untuk mengelola seluruh lini produksi, memastikan penanganan material, pemeliharaan, dan kontrol kualitas yang tepat tanpa pengawasan manusia yang terus-menerus. Otomatisasi ini tidak hanya mengurangi kemungkinan kesalahan namun juga meningkatkan efisiensi dan produktivitas operasi secara keseluruhan.

Manfaat penerapan analisis data untuk IoT dapat dipahami dengan baik dengan melihat penerapan perangkat lunak di dunia nyata di berbagai industri. Mari kita bahas.

Kasus Penggunaan Analisis IoT di Dunia Nyata

Tanpa kita sadari, IoT sudah menjadi bagian dari kehidupan kita, baik secara langsung maupun tidak langsung. Kekuatan pendorong di balik adopsi yang meluas ini adalah analitik IoT, yang memungkinkan solusi cerdas mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan menciptakan wawasan yang berdampak pada bisnis.

Sistem Manajemen Antrian

Sensor Internet of Things membantu mendeteksi dan menganalisis pergerakan pelanggan secara real-time dalam sistem manajemen antrean. Mereka mengumpulkan data mengenai pergerakan pelanggan, waktu mereka masuk dan keluar dari suatu area tertentu, dan panjang antrian itu sendiri. Data ini kemudian dipelajari oleh analitik IoT untuk mengungkap pola yang nantinya dapat digunakan untuk memprediksi waktu puncak, sehingga memungkinkan bisnis mengurangi pergantian staf serta waktu tunggu. Misalnya, jika antrian di supermarket bertambah panjang, peralatan ini dapat digunakan untuk membuka titik pembayaran baru sehingga meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan.

Contoh: Sejumlah titik data seperti tingkat kedatangan pelanggan dan waktu checkout dipantau di seluruh toko Walmart menggunakan analitik IoT untuk manajemen antrean yang efektif. Hal ini berkontribusi pada sistem manajemen operasional yang efisien dalam hal kapasitas layanan pelanggan karena penempatan staf dan ketersediaan kasir bergantung pada wawasan data waktu nyata.

Pengalaman Belanja yang Mulus

Keunggulan teknologi just-walk-out yang didukung IoT adalah penghapusan pembayaran gaya lama. Bekerja sama dengan AI, sensor IoT melacak produk yang dipilih pembeli menggunakan informasi tag RFID, sensor berat yang ditempatkan di samping rak, atau bahkan teknologi visi komputer. Mekanisme yang bekerja di backend mengharuskan data dianalisis melalui analitik IoT sebelum penagihan toko akurat melalui aplikasi seluler, sehingga klien secara otomatis membayar saat mereka keluar.

Contoh: Toko Amazon Go dilengkapi dengan sensor IoT dan teknologi visi komputer untuk memantau aktivitas pembelanja. Secara real-time, ini membantu dalam melacak barang apa saja yang diambil dari rak dan memperbarui keranjang virtual untuk belanja tanpa hambatan tanpa hambatan.

Manajemen Sumber Daya Air yang Cerdas

Analisis pola penggunaan dan deteksi kebocoran secara real time menjadi kunci sistem Smart Water Management yang dilengkapi sensor IoT. Mereka mengumpulkan informasi tentang laju aliran air; tingkat tekanan serta indikasi penting lainnya terutama pada pola konsumsi.

Oleh karena itu, penggunaan analitik IoT untuk mendeteksi anomali dalam informasi ini akan menyiapkan peringatan dini terhadap potensi kebocoran. Selain itu, hal ini memberikan wawasan tentang cara terbaik memanfaatkan air tanpa membuang banyak air sehingga menghemat biaya pengoperasian.

Contoh: Barcelona mengintegrasikan penggunaan IoT ke dalam sistem pengelolaan airnya untuk tujuan memeriksa dan mungkin membatasi penggunaan air yang berlebihan. Perangkat lunak analitik menganalisis informasi dari berbagai titik sensor untuk mendeteksi kebocoran, mengoptimalkan distribusi air, dan meningkatkan konservasi air secara umum di kota.

Alat Optimasi Pertanian

Area lain di mana analisis IoT banyak digunakan adalah analisis tanah dan data iklim untuk tujuan agronomi. Sensor dapat mengumpulkan informasi tentang tingkat kelembapan tanah, laju suhu, serta keseimbangan pH dalam sampel tanah yang diambil dari berbagai bagian lahan Anda pada waktu tertentu sepanjang hari.

Dengan latar belakang ini, informasi tersebut tunduk pada analisis data IoT sehingga petani bisa mendapatkan rekomendasi penanaman yang menghasilkan hasil lebih tinggi melalui keputusan yang tepat mengenai praktik penggunaan lahan berkelanjutan.

Contoh: Perangkat yang dihubungkan ke mesin pertanian seperti traktor John Deere mengumpulkan informasi tentang kondisi tanah. Informasi ini dimasukkan ke dalam sistem analitik yang membantu petani mengambil keputusan tentang jenis tanaman apa yang sebaiknya ditanam di lokasi mereka.

Pemanfaatan Energi yang Dioptimalkan

Pengelolaan dan pengendalian konsumsi energi menjadi lebih mudah melalui perangkat IoT. Jaringan pintar mengumpulkan data energi real-time dari penggunaan, pasokan, dan permintaan daya melalui sensor IoT. Informasi tersebut kemudian diteruskan melalui platform analisis IoT yang kemudian secara strategis merencanakan distribusi energi adaptif, sehingga menghasilkan pengurangan biaya yang besar dan juga membuka jalan bagi pengurangan emisi berbahaya ke lingkungan.

Contoh: Untuk mengelola penggunaan energi secara berkelanjutan, Kopenhagen telah menerapkan jaringan listrik cerdas. Memanfaatkan data dari banyak perangkat yang terhubung ke internet, sistem analitik mampu mengoptimalkan distribusi energi berdasarkan kebutuhan daya termasuk sumber terbarukan dan masalah administratif secara umum.

Sistem Lalu Lintas Cerdas

Sinyal lalu lintas dan rambu jalan terintegrasi dijalankan berdasarkan data lalu lintas real-time yang diperoleh dari perangkat IoT yang dipasang di lampu lalu lintas dan rambu jalan. Pergerakan mobil, tingkat kemacetan, dan bentuk data lainnya dikumpulkan oleh sensor IoT yang ditempatkan di berbagai jalan raya, yang jika dianalisis oleh sistem manajemen energi bertenaga analitik, akan membantu menyesuaikan sinyal lalu lintas dan membantu efisiensi energi perkotaan melalui pengurangan kemacetan lalu lintas. .

Contoh: Singapura menggunakan IoT sebagai bagian dari sistem manajemen lalu lintasnya untuk meningkatkan mobilitas. Analisis sistem ini mengambil informasi streaming langsung tentang semua pergerakan mobil dan aktivitas pejalan kaki untuk kemudian menyesuaikan waktu siklus lampu lalu lintas di persimpangan tertentu di mana kemacetan cenderung paling banyak terjadi

Pemantauan Kesehatan Jarak Jauh

Perangkat IoT digunakan dalam layanan kesehatan untuk memungkinkan pemantauan terus menerus terhadap kondisi kesehatan pasien jauh dari lingkungan medis tradisional. Mereka mampu mengumpulkan tanda-tanda vital, data aktivitas fisik, dan fungsi tubuh lainnya yang dapat digambarkan sebagai parameter yang diperlukan oleh profesional kesehatan mana pun yang ingin mengetahui bagaimana perasaan seseorang tanpa harus langsung berinteraksi langsung dengan mereka. setiap hari.

Untuk mewujudkan hal ini, informasi yang dikumpulkan perlu diproses melalui analisis data IoT sehingga memberikan wawasan secara real-time dan memfasilitasi intervensi tepat waktu selain rencana perawatan yang dipersonalisasi.

Contoh: Philips menawarkan perangkat yang digunakan untuk keperluan perawatan kesehatan dari jarak jauh. Perangkat ini dapat mendeteksi suhu tubuh atau digunakan dalam pemantauan jantung.

Penelitian Medis Berbasis Data

Aplikasi IoT telah berperan penting dalam mengumpulkan data kesehatan dalam jumlah besar dari berbagai sumber seperti perangkat yang dapat dikenakan dan perangkat pemantauan untuk tujuan melakukan penelitian medis. Tingkat pengumpulan data yang luas ini menjadikannya penting untuk melibatkan analitik IoT untuk menganalisis data kesehatan longitudinal yang dapat diadopsi dalam berbagai disiplin ilmu kedokteran terutama dalam meningkatkan penelitian medis.

Contoh: Penggunaan IoT sebagai alat penelitian telah menghasilkan sejumlah besar data yang mudah diperoleh di sektor medis. Hal ini memungkinkan penyelidikan berkualitas tinggi melalui perangkat yang dapat dikenakan dan perangkat lain yang terkait dengan pelacakan tren kesehatan pasien

Otomasi Industri

Pemantauan yang tepat terhadap fasilitas yang sebagian besar bekerja dengan mesin industri dimungkinkan melalui teknologi IoT. Dengan menggunakan perangkat lunak analitik untuk mempelajari data yang dikumpulkan dari fungsi peralatan, seperti – kondisi operasional, kinerja mesin, dan kondisinya – tindakan koreksi secara real-time dapat direncanakan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi waktu henti selama pemeliharaan preventif.

Contoh: Tesla menggunakan IoT dan otomatisasi canggih di pabriknya. Sistem analitik yang mereka gunakan diyakini dapat memproses data dari sensor IoT untuk memantau mesin, memprediksi kebutuhan pemeliharaan, dan mengoptimalkan proses produksi, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi produksi dan kualitas produk.

Manajemen Gedung yang Ditingkatkan

Solusi bangunan pintar IoT telah terkenal di dunia digital dalam meningkatkan efisiensi bangunan dan kenyamanan penghuni. Hal ini dimungkinkan melalui penggunaan sensor IoT yang mengumpulkan data seputar pencahayaan, kontrol suhu, konsumsi energi, dan status hunian.

Peran solusi analitik di sini adalah memproses data secara otomatis dan menyesuaikan sistem bangunan seperti lampu atau HVAC, berdasarkan pemanfaatan energi atau kondisi kehidupan yang nyaman.

Contoh: The Edge, di Amsterdam, dikenal sebagai salah satu bangunan paling cerdas di dunia, memanfaatkan IoT untuk pengelolaan sumber dayanya secara efisien.

Mencapai tingkat kesuksesan yang sama di industri Anda akan sangat bergantung pada dua elemen – mitra teknologi Anda dan seberapa baik Anda menerapkan solusi di organisasi Anda.

Elemen mitra teknologi dapat diatasi dengan bermitra bersama kami. Di Appinventiv, kami memiliki pengalaman luas dalam bekerja dengan solusi terhubung khususnya sejalan dengan penciptaan ekosistem transmisi data dan perangkat secara keseluruhan.

Selain pengembangan ekosistem, kami juga telah membangun serangkaian solusi analitik IoT cerdas yang memudahkan rumah ritel, perusahaan layanan kesehatan, hotel, dan perusahaan jasa untuk mengelola operasi mereka dengan lebih baik dan mengambil keputusan yang tepat.

Sekarang mari kita bahas elemen kedua – penerapan analitik IoT di organisasi Anda.

Proses yang biasanya kami ikuti dan sarankan kepada klien kami terlihat seperti ini.

Proses Implementasi Analisis IoT

Penetapan Tujuan

Langkah pertama menuju implementasi analitik IoT adalah memahami tujuan bisnis inti Anda. Hal ini mencakup penemuan masalah, ruang lingkup perbaikan, dan area yang belum dieksplorasi karena kurangnya solusi.

Kejelasan pada poin-poin ini pada akhirnya akan membantu Anda membuat keputusan implementasi terbaik.

Identifikasi Sumber Data

Tahap ini membutuhkan banyak pekerjaan rumah dalam proses penanganan data Anda saat ini. Memahami jenis data yang Anda miliki, di mana lokasinya, cara pengumpulannya, dan penggunaannya hanyalah beberapa pertanyaan yang harus Anda temukan jawabannya.

Pemilihan Alat Analisis

Setelah Anda mengidentifikasi sumber data, langkah selanjutnya adalah menemukan alat analisis terbaik. Meskipun bagian yang telah kami bahas sebelumnya tentang jenis platform analitik IoT dapat berguna di sini, mungkin ada kejadian di mana Anda memerlukan platform yang dapat menangani dan menganalisis berbagai jenis data. Dalam hal ini, cara terbaik adalah menciptakan solusi khusus.

Pembangunan Infrastruktur Analisis

Dengan semua sumber data dan alat Anda kini disederhanakan, kita dapat mulai membangun infrastruktur analitik. Hal ini juga akan melibatkan pengaturan perangkat keras dan perangkat lunak yang terencana termasuk penyimpanan data, infrastruktur cloud, fitur skalabilitas, dan sistem keamanan.

Uji dan Validasi

Sangatlah penting untuk menguji semua fungsi, memastikan bahwa fungsi tersebut beroperasi sebagaimana mestinya. Pada tahap ini, pengembang IoT kami cenderung menjalankan algoritme analitis pada subset data untuk memastikan bahwa wawasan yang dihasilkan akurat. Selain itu, kami memvalidasi sistem terhadap mikroskop peraturan dan keamanan untuk menjamin penerimaan pasarnya.

Terapkan dan Pantau

Setelah sistem analitik diuji dan divalidasi baik dari segi teknis maupun pengguna, Anda dapat menerapkan perangkat lunak dalam solusi Anda. Kuncinya di sini adalah terus melacak kinerja dan melakukan penyesuaian yang diperlukan hingga tujuan bisnis Anda tercapai.

Analisis Akhir

Analisis IoT, meskipun menawarkan banyak manfaat bagi organisasi yang ingin menciptakan ekosistem yang terhubung, memerlukan banyak pertimbangan dalam perencanaan dan implementasi. Pertanyaan nomor satu yang harus dijawab oleh Anda sebagai pemilik bisnis adalah apakah akan menggunakan solusi siap pakai yang keamanan data dan integrasinya tidak berada dalam kendali Anda, atau membangun sesuatu yang dipersonalisasi dari awal.

Analisis manfaat biaya jangka panjang akan selalu mendukung investasi dalam layanan pengembangan perangkat lunak IoT khusus. Namun keputusannya terletak pada anggaran dan kebutuhan Anda.

Kami berharap artikel ini memberi Anda wawasan yang Anda cari. Jika bisnis Anda memerlukan perangkat lunak analisis data khusus, hubungi kami.

FAQ

T. Apa yang dimaksud dengan analisis data IoT?

A. Analisis IoT melibatkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data yang dihasilkan oleh perangkat Internet of Things untuk mengekstrak wawasan berharga, mengoptimalkan operasi, dan mendukung pengambilan keputusan.

T. Apa saja fitur utama perangkat lunak analitik IoT?

A. Fitur utama perangkat lunak analitik IoT mencakup pengumpulan dan integrasi data, pemrosesan real-time, analitik tingkat lanjut (misalnya, pembelajaran mesin, analitik prediktif), visualisasi data, skalabilitas, keamanan, dan dukungan untuk berbagai protokol dan perangkat IoT.

T. Tantangan analitik IoT apa yang harus saya hadapi?

J. Tidak ada apa pun jika Anda bermitra dengan perusahaan analitik IoT seperti Appinventiv. Dalam kasus lain, tantangannya mungkin berkisar pada penanganan data dalam jumlah besar, memastikan keamanan dan privasi data, mengintegrasikan beragam sumber data, mengelola pemrosesan data secara real-time, dan menjaga kualitas dan akurasi data.