Analisi dei dati IoT: tipologie, casi d'uso e implementazione

Nel giro di due anni, entro il 2026, il mercato IoT raggiungerà i 650,5 miliardi di dollari. Tuttavia, sono pochissime le persone che conoscono i meccanismi della tecnologia, ovvero il modo in cui raccoglie, elabora e condivide i dati.

Ecco una rapida spiegazione per te.

La maggior parte dei sistemi IoT acquisisce dati tramite una piattaforma di streaming, che viene poi ripulita dal rumore e configurata per l'analisi. Di solito, un'app IoT utilizza analisi in tempo reale in grado di eseguire aggregazioni su un volume elevato di dati in rapido movimento. Il risultato viene visualizzato per gli utenti finali o esportato tramite API in altre applicazioni per ulteriori azioni da parte dell'analisi dei dati IoT.

Ora, mentre i sistemi IoT e i loro casi d’uso possono variare notevolmente sulla base delle applicazioni e dei progetti, i set di dati misurati dalla tecnologia possono essere suddivisi in tre categorie principali:

• Dati di stato: si tratta di un insieme di dati di base e grezzi che comunica lo stato del dispositivo o del sistema.
• Dati di automazione: questo tipo di dati è creato da dispositivi e soluzioni automatizzati come illuminazione automatizzata e termostati intelligenti.
• Dati sulla posizione: i dati comunicano la posizione geografica di un dispositivo o di una soluzione. Il caso d'uso più comune può essere trovato nel magazzinaggio, nella logistica e nella produzione.

Anche se apparentemente semplice, ciò che fanno le soluzioni di analisi IoT è tutt’altro che semplice.

Alcuni ostacoli sulla via dell'analisi dei dati IoT

Operando sia nel mondo digitale che in quello fisico, i sistemi IoT presentano sfide uniche per l'implementazione e l'analisi. Il principale è la privacy e la sicurezza dei dati, soprattutto quando i regolatori della privacy come il GDPR dell’UE e il California Consumer Privacy Act impongono sanzioni elevate per le violazioni. Temendo un esito negativo, diverse aziende IoT sono riluttanti a passare al cloud, lasciandole con ambienti completamente on-premise o ibridi.

Un’altra sfida è che i dati possono essere diversi, il che a sua volta può essere difficile da elaborare o analizzare. Ciò che peggiora le cose è che diversi dispositivi IoT funzionano su firmware diversi e trasmettono più formati di dati, rendendo complesso per le piattaforme di gestione e analisi dei dati IoT categorizzare ed elaborare i dati.

Infine, lo sviluppo e l’analisi delle app IoT richiedono competenze uniche che vanno dalla sicurezza informatica, alla sicurezza dei dati alle competenze sulla manutenzione dell’hardware fisico.

Per risolvere alcune di queste evidenti sfide che le aziende devono affrontare con l’applicazione di analisi IoT su scala diffusa, sono nate diverse piattaforme di analisi IoT.

Cosa fanno le soluzioni di analisi IoT?

Un software di gestione e analisi dei dati IoT è responsabile dell'elaborazione, dell'archiviazione e dell'analisi dei set di dati che provengono da più dispositivi connessi a Internet al fine di ottenere approfondimenti, trovare modelli e prendere decisioni supportate dai dati.

I moderni servizi di analisi IoT tendono a utilizzare tecnologie di analisi dei dati di nuova generazione come deep learning, machine learning e intelligenza artificiale, per studiare i dati provenienti da più fonti.

L'elenco delle funzionalità di una tipica applicazione di analisi IoT può includere:

• Raccolta dati
• Archivio dati
• Elaborazione dati
• Visualizzazione dati
• Generazione di insight utilizzabili

Tipi di piattaforme di analisi dei dati IoT

Una delle prime domande che si pongono gli imprenditori IoT quando si tratta di cercare la soluzione migliore per le loro operazioni è quale tipo di soluzioni di analisi IoT introdurre nel sistema. Ecco una panoramica dei tipi che aiutano anche a consolidare i casi d'uso dell'analisi IoT.

Analisi descrittiva

L’analisi descrittiva dell’IoT utilizza l’analisi dei dati storici per riassumere gli eventi passati, consentendo alle organizzazioni di comprendere gli eventi precedenti e discernere tendenze e modelli che potrebbero informare le decisioni future. Questo tipo di analisi genera report dettagliati su cosa è successo, quando è successo e sulla frequenza degli eventi dopo l'elaborazione e l'analisi dei dati provenienti dai dispositivi IoT.

Tali approfondimenti aiutano a identificare eventuali irregolarità e forniscono risposte preziose a domande sul comportamento di oggetti o persone, guidando la pianificazione strategica e i miglioramenti operativi.

Analisi diagnostica

L’analisi diagnostica dell’IoT approfondisce l’analisi descrittiva affrontando il motivo per cui si verificano determinati eventi e identificando le cause profonde dei problemi attraverso un esame dettagliato dei dati. Sfrutta metodologie come il data mining e l'analisi statistica per scoprire modelli e relazioni nascosti all'interno dei dati.

Questa forma di analisi fornisce informazioni utili, aiutando a comprendere le origini e le implicazioni di problemi specifici, consentendo un processo decisionale e strategie di risoluzione dei problemi più informati.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva utilizza dati storici e vari algoritmi statistici e di apprendimento automatico per modellare e prevedere eventi futuri, aiutando nelle decisioni aziendali come la previsione delle scorte e della domanda. Questa tecnologia è fondamentale nella manutenzione predittiva, in cui utilizza analisi e avvisi per rilevare i primi segni di usura delle apparecchiature, soprattutto in settori come quello sanitario, automobilistico e aerospaziale.

Questo approccio riduce la necessità di ispezioni fisiche, minimizza i tempi di inattività e accelera la risposta alle anomalie confrontando continuamente i dati dei sensori con algoritmi operativi consolidati, migliorando così l'efficienza operativa complessiva e le cure preventive.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva dell'IoT rappresenta l'apice dell'analisi dei dati dell'IoT non solo prevedendo eventi futuri, ma anche fornendo indicazioni attuabili sui passaggi ottimali per raggiungere gli obiettivi aziendali. Questa sofisticata forma di analisi integra le informazioni provenienti dall'analisi descrittiva, diagnostica e predittiva per consigliare azioni che ottimizzano le operazioni. Utilizza algoritmi di ottimizzazione per determinare le migliori linee d'azione.

Inoltre, unendo i dati dell'azienda, come specifiche tecniche, manuali e domande e risposte precedenti, con l'analisi dei dati IoT, il sistema non solo identifica i problemi in tempo reale, ma sfrutta anche i dati storici per suggerire soluzioni comprovate, facilitando risposte rapide e accurate. e potenziare gli sforzi di manutenzione predittiva. Questo approccio olistico aumenta significativamente l’efficienza del supporto tecnico e del processo decisionale operativo.

Analisi in tempo reale

L'analisi dei dati dell'Internet of Things in tempo reale consente l'elaborazione, l'analisi e l'interpretazione immediata dei dati provenienti dai dispositivi IoT per fornire informazioni utili e facilitare un processo decisionale informato. Utilizzando strumenti analitici avanzati, inclusi algoritmi di apprendimento automatico e modelli statistici, questo approccio identifica modelli, tendenze e anomalie nei dati, ottimizzando così le operazioni in vari campi.

Ad esempio, nel settore manifatturiero, l’analisi in tempo reale monitora e perfeziona i processi di produzione, mentre nel settore sanitario valuta la salute dei pazienti e segnala tempestivamente potenziali problemi. Questa funzionalità aiuta le organizzazioni a migliorare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare l'efficacia complessiva.

Analisi dei bordi

L'analisi edge elabora i dati alla fonte ai margini della rete, riducendo significativamente la latenza e migliorando i tempi di risposta eliminando la necessità di inviare dati ai server centrali. Questa tecnologia, particolarmente cruciale per le applicazioni IoT con grandi esigenze di dati come l’IoT industriale e i sistemi automobilistici, migliora la velocità di elaborazione dei dati e riduce il carico sui server cloud.

Con l’avvento del 5G e velocità di trasferimento dati più elevate, l’analisi edge consente ai dispositivi IoT di eseguire l’elaborazione dei dati essenziali e il processo decisionale a livello locale, sebbene alcuni scenari combinino ancora edge computing e cloud computing per gestire i dati in modo più efficace.

Analisi cognitiva

L’analisi cognitiva dei dati IoT sfrutta il cognitive computing e l’intelligenza artificiale per analizzare dati estesi provenienti dai dispositivi IoT, facilitando un processo decisionale e un’automazione più intelligenti rivelando modelli e intuizioni. Questo approccio utilizza l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale e altre analisi sofisticate per individuare tendenze, anomalie e informazioni predittive, ottimizzando così le operazioni, migliorando l’esperienza dei clienti e promuovendo l’innovazione.

Inoltre, migliora la manutenzione e la sicurezza dei dispositivi IoT consentendo il rilevamento delle minacce in tempo reale e riducendo i tempi di inattività e gli interventi manuali, aprendo la strada a una gestione più proattiva e predittiva.

Vantaggi tecnici e aziendali dell'IoT Analytics

La crescente rete di dispositivi IoT richiede nuovi livelli di connettività, automazione e intelligenza da parte delle piattaforme di analisi IoT, insieme alla garanzia che gli imprenditori siano in grado di sfruttare al massimo i set di dati quando si tratta di rafforzare le decisioni aziendali. Una promessa che ha portato l’analisi dell’Internet of Things sulla mappa tecnologica.

Approfondendo ulteriormente le garanzie, esaminiamo i vantaggi aziendali e tecnici delle soluzioni di analisi IoT.

Aumentare l’efficienza operativa

L'analisi dei dati IoT consente alle aziende di identificare rapidamente le inefficienze esaminando attentamente i dati generati dall'IoT. Ad esempio, un’azienda di logistica può implementare sensori IoT per monitorare le prestazioni della flotta in tempo reale, affrontando tempestivamente problemi come le inefficienze dei percorsi o i tempi di inattività dei veicoli. Questa visione immediata aiuta a ottimizzare le operazioni e a migliorare l’efficienza del carburante.

Ridurre i costi

Sfruttare una soluzione di analisi dei dati IoT può ridurre significativamente i costi migliorando l’efficienza operativa, riducendo il consumo energetico e migliorando la gestione delle risorse. Ad esempio, uno stabilimento di produzione può utilizzare sensori IoT per monitorare lo stato delle macchine, prevedendo i guasti prima che si verifichino. Questo approccio preventivo riduce al minimo i tempi di inattività e prolunga la vita delle apparecchiature, riducendo in definitiva i costi di riparazione e sostituzione.

Migliorare l'esperienza del cliente

L'analisi dei dati dell'Internet delle cose migliora le interazioni con i clienti fornendo approfondimenti dettagliati sui comportamenti e sulle preferenze dei consumatori. Ad esempio, un’azienda produttrice di dispositivi per la casa intelligente può analizzare i modelli di utilizzo per fornire ai clienti consigli personalizzati sul risparmio energetico, migliorando la soddisfazione e il coinvolgimento degli utenti con suggerimenti personalizzati che soddisfano le abitudini di utilizzo individuali.

Migliorare la sicurezza

L’utilizzo del sistema può migliorare i protocolli di sicurezza identificando tempestivamente i potenziali rischi. Nel settore sanitario, gli ospedali possono utilizzare dispositivi IoT per monitorare continuamente le apparecchiature critiche e i parametri vitali dei pazienti, rilevando rapidamente anomalie che potrebbero portare a rischi per la salute, consentendo così un intervento immediato e migliorando significativamente la sicurezza dei pazienti.

Migliorare il processo decisionale

L'analisi IoT migliora le capacità decisionali offrendo approfondimenti sulle operazioni e sul comportamento dei clienti. Ad esempio, una catena di vendita al dettaglio può utilizzare i sensori IoT per monitorare il traffico dei clienti e i comportamenti di acquisto in tempo reale. Questi dati li aiutano a regolare i livelli di personale, ottimizzare la disposizione dei negozi e personalizzare le promozioni per aumentare l'efficienza delle vendite e la soddisfazione dei clienti.

Nuove opportunità di business

Apre nuove strade per l’innovazione aziendale identificando modelli e tendenze nel comportamento dei consumatori. Un produttore di elettrodomestici intelligenti, ad esempio, potrebbe analizzare i dati di utilizzo per identificare la domanda di funzionalità ad alta efficienza energetica. Questa intuizione potrebbe portare allo sviluppo di una nuova linea di prodotti ecologici, attingendo al crescente mercato dei consumatori attenti all’ambiente e differenziando il marchio in un mercato competitivo.

Analisi dei dati in tempo reale

L'analisi dell'Internet of Things facilita l'analisi immediata dei dati man mano che vengono generati, grazie alle tecnologie di analisi dello streaming. Ad esempio, una società di servizi pubblici può utilizzare questa funzionalità per monitorare i carichi elettrici in tempo reale, regolando istantaneamente il funzionamento della rete per prevenire interruzioni e ottimizzare la distribuzione dell’energia in base alla domanda attuale, migliorando significativamente la reattività operativa.

Scalabilità migliorata

I sistemi consentono alle aziende di scalare le proprie operazioni in modo flessibile ed economicamente vantaggioso. Paghi solo per le risorse che utilizzi, che possono essere adattate dinamicamente per soddisfare la domanda senza incorrere in costi inutili. Ad esempio, una piattaforma IoT basata su cloud può consentire a un rivenditore di e-commerce di aumentare il monitoraggio dell'inventario durante le stagioni di punta e di ridurlo nei periodi più lenti, garantendo un uso efficiente delle risorse.

Maggiore precisione

Con l'analisi IoT, le aziende beneficiano di un elevato livello di precisione nell'analisi dei dati grazie a tecniche analitiche avanzate. Un operatore sanitario potrebbe utilizzare i dispositivi IoT per raccogliere continuamente un’ampia gamma di dati sui pazienti, consentendo piani di trattamento più accurati e personalizzati basati sul monitoraggio dello stato di salute in tempo reale.

Sicurezza migliorata

Il sistema di analisi aiuta a migliorare la sicurezza identificando potenziali minacce prima che diventino problemi significativi. Ad esempio, un istituto finanziario potrebbe implementare sensori IoT per monitorare i propri data center e il traffico di rete per attività insolite, consentendo misure di sicurezza preventive per contrastare le minacce informatiche.

Automazione

L’analisi IoT supporta inoltre l’automazione dei processi che tradizionalmente richiedono input manuali, riducendo i costi del lavoro e spostando l’attenzione dei dipendenti su attività di maggior valore. Ad esempio, un impianto di produzione potrebbe implementare sensori IoT e software di automazione per gestire l’intera linea di produzione, garantendo una movimentazione precisa dei materiali, una manutenzione e un controllo di qualità senza una costante supervisione umana. Questa automazione non solo riduce la probabilità di errori, ma migliora anche l’efficienza e la produttività complessive delle operazioni.

I vantaggi dell’applicazione dell’analisi dei dati per l’IoT possono essere compresi meglio esaminando le applicazioni reali del software in più settori. Entriamo nel merito.

Casi d'uso reali dell'analisi IoT

Senza che ce ne rendiamo conto, l’IoT sta diventando parte della nostra vita, sia direttamente che indirettamente. Le forze trainanti dietro questa adozione diffusa sono l’analisi IoT, che consente alle soluzioni intelligenti di raccogliere, elaborare, archiviare e creare informazioni che influiscono sul business.

Sistemi di gestione delle code

I sensori dell'Internet of Things aiutano a rilevare e analizzare i movimenti dei clienti in tempo reale nei sistemi di gestione delle code. Raccolgono dati relativi al movimento dei clienti, all'ora in cui entrano ed escono da un'area specifica e alla lunghezza delle code stesse. Questi dati vengono poi studiati dall’analisi IoT per svelare modelli che possono successivamente essere utilizzati per prevedere le ore di punta, consentendo così alle aziende di ridurre il turnover del personale e i tempi di attesa. Se, ad esempio, la coda al supermercato si allunga, queste apparecchiature possono essere utilizzate per aprire nuove casse migliorando il livello di soddisfazione del cliente.

Esempio: una serie di dati come il tasso di arrivo dei clienti e i tempi di pagamento vengono monitorati in tutti i negozi Walmart utilizzando l'analisi IoT per una gestione efficace delle code. Ciò contribuisce a un sistema di gestione operativa efficiente in termini di capacità del servizio clienti poiché l’impiego del personale e la disponibilità delle casse dipendono dalle informazioni sui dati in tempo reale.

Esperienze di acquisto senza soluzione di continuità

La bellezza della tecnologia just-walk-out basata sull’IoT è l’eliminazione delle casse vecchio stile. Lavorando in tandem con l’intelligenza artificiale, i sensori IoT seguono i prodotti che gli acquirenti scelgono utilizzando le informazioni sui tag RFID, i sensori di peso posizionati accanto agli scaffali o persino la tecnologia di visione artificiale. I meccanismi che funzionano sul backend richiedono che i dati vengano analizzati tramite l'analisi IoT prima di effettuare una fatturazione accurata del negozio tramite l'app mobile, in modo che i clienti paghino automaticamente quando escono.

Esempio: i negozi Amazon Go sono dotati di sensori IoT e tecnologia di visione artificiale per monitorare le attività degli acquirenti. In tempo reale aiuta a tenere traccia degli articoli prelevati dagli scaffali e ad aggiornare il carrello virtuale per acquisti senza problemi e senza problemi alla cassa.

Gestione intelligente delle risorse idriche

L’analisi dei modelli di utilizzo e il rilevamento delle perdite, in tempo reale, sono la chiave dei sistemi di Smart Water Management dotati di sensori IoT. Raccolgono informazioni sulle portate dell'acqua; livelli di pressione nonché altre importanti indicazioni soprattutto sui modelli di consumo.

Di conseguenza, l’utilizzo dell’analisi IoT per rilevare anomalie all’interno di queste informazioni imposta allarmi tempestivi contro potenziali perdite. Inoltre, fornisce indicazioni su come utilizzare al meglio l'acqua senza sprecarne molta, risparmiando così sui costi operativi.

Esempio: Barcellona integra l’uso dell’IoT nei suoi sistemi di gestione dell’acqua allo scopo di controllare ed eventualmente frenare l’uso eccessivo dell’acqua. Il software di analisi analizza le informazioni provenienti da diversi punti di sensore per rilevare perdite, ottimizzare la distribuzione dell'acqua e migliorare la conservazione generale dell'acqua in città.

Strumenti di ottimizzazione dell'agricoltura

L’altro ambito in cui l’analisi IoT è ampiamente utilizzata riguarda l’analisi del suolo e i dati climatici per scopi agronomici. I sensori possono raccogliere informazioni sui livelli di umidità del suolo, sulla temperatura e sull'equilibrio del ph in campioni di terreno prelevati da diverse parti dei campi in determinati orari della giornata.

In questo contesto, le informazioni sono sottoposte all’analisi dei dati IoT in modo che gli agricoltori possano ottenere consigli sulla semina che portino a rendimenti più elevati attraverso decisioni informate sulle pratiche di utilizzo del territorio sostenibili.

Esempio: i dispositivi agganciati a macchine agricole come i trattori John Deere raccolgono informazioni sulle condizioni del terreno. Queste informazioni vengono inserite in un sistema di analisi che assiste gli agricoltori nelle decisioni su quali tipi di colture dovrebbero essere coltivate nel luogo in cui si trovano.

Utilizzo ottimizzato dell'energia

La gestione e il controllo dei consumi energetici diventa più semplice attraverso i dispositivi IoT. Le reti intelligenti raccolgono dati energetici in tempo reale dal consumo, dall’offerta e dalla domanda di energia attraverso sensori IoT. Le informazioni vengono quindi trasmesse attraverso una piattaforma di analisi IoT che pianifica quindi strategicamente la distribuzione adattiva dell’energia, il che porta a una sostanziale riduzione dei costi e apre anche la strada a emissioni meno dannose nell’ambiente.

Esempio: per gestire l'uso dell'energia in modo sostenibile, Copenaghen ha già utilizzato le reti intelligenti. Utilizzando i dati provenienti da numerosi dispositivi connessi a Internet, il sistema di analisi è in grado di ottimizzare la distribuzione dell'energia in base ai requisiti di energia, comprese le fonti rinnovabili e alle questioni amministrative in generale.

Sistemi di traffico intelligenti

I segnali stradali e i segnali stradali integrati funzionano sulla base dei dati sul traffico in tempo reale ottenuti dai dispositivi IoT installati ai semafori e ai segnali stradali. Il movimento delle auto, i livelli di congestione insieme ad altre forme di dati vengono raccolti da sensori IoT posizionati su varie strade, che, quando analizzati da un sistema di gestione dell'energia basato sull'analisi, aiutano a regolare i segnali stradali e a favorire l'efficienza energetica urbana riducendo gli ingorghi. .

Esempio: Singapore utilizza l'IoT come parte del suo sistema di gestione del traffico per migliorare la mobilità. L'analisi del sistema raccoglie informazioni in live streaming su tutti i movimenti delle auto e sulle attività pedonali per poi regolare il tempo di ciclo dei semafori in incroci specifici dove la congestione tende a verificarsi maggiormente

Monitoraggio sanitario remoto

I dispositivi IoT vengono utilizzati nel settore sanitario per consentire il monitoraggio continuo delle condizioni di salute dei pazienti lontano dagli ambienti medici tradizionali. Sono in grado di raccogliere segni vitali, dati sull'attività fisica e altre funzioni del corpo che possono essere descritti come parametri richiesti da qualsiasi professionista sanitario che voglia sapere come si sente un particolare individuo senza necessariamente avere un'interazione diretta e individuale con lui su una base quotidiana.

Per consentire ciò, le informazioni raccolte devono essere elaborate tramite l’analisi dei dati IoT in modo che forniscano approfondimenti in tempo reale e facilitino un intervento tempestivo oltre a piani di assistenza personalizzati.

Esempio: Philips offre dispositivi utilizzati per scopi sanitari in remoto. Questi dispositivi possono rilevare la temperatura corporea o essere utilizzati nel monitoraggio cardiaco.

Ricerca medica basata sui dati

Le applicazioni IoT sono state determinanti nella raccolta di grandi volumi di dati sanitari da diverse fonti, come dispositivi indossabili e dispositivi di monitoraggio, allo scopo di condurre ricerche mediche. Questo livello di ampia raccolta di dati rende fondamentale il coinvolgimento dell’analisi IoT al fine di analizzare i dati sanitari longitudinali che possono essere adottati in varie discipline mediche, in particolare per migliorare la ricerca medica.

Esempio: l'utilizzo dell'IoT come strumento di ricerca ha prodotto una grande quantità di dati facilmente ottenibili nel settore medico. Consente indagini di alta qualità attraverso dispositivi indossabili e altri dispositivi relativi al monitoraggio delle tendenze di salute dei pazienti

Automazione industriale

Il monitoraggio preciso degli impianti che funzionano principalmente con macchine industriali è qualcosa che è reso possibile attraverso la tecnologia IoT. Utilizzando software di analisi per studiare i dati raccolti dal funzionamento delle apparecchiature, come stati operativi, prestazioni delle macchine e le loro condizioni, è possibile pianificare azioni correttive in tempo reale per migliorare l'efficienza e ridurre i tempi di fermo durante la manutenzione preventiva.

Esempio: Tesla utilizza l'IoT avanzato e l'automazione nelle sue fabbriche. Si ritiene che i sistemi di analisi utilizzati elaborino i dati provenienti dai sensori IoT per monitorare i macchinari, prevedere le esigenze di manutenzione e ottimizzare i processi di produzione, migliorando in definitiva l’efficienza produttiva e la qualità del prodotto.

Gestione migliorata degli edifici

Le soluzioni IoT per gli edifici intelligenti hanno già creato un nome nello spazio digitale per migliorare l'efficienza degli edifici e il comfort degli occupanti. Ciò diventa possibile attraverso l’utilizzo di sensori IoT che raccolgono dati su illuminazione, controllo della temperatura, consumo energetico e stato di occupazione.

Il ruolo di una soluzione di analisi in questo caso è quello di elaborare automaticamente i dati e regolare i sistemi dell'edificio come luci o HVAC, in base all'utilizzo dell'energia o alle condizioni di vita confortevoli.

Esempio: The Edge, ad Amsterdam, è noto come uno degli edifici più intelligenti al mondo, utilizza l'IoT per una gestione efficiente delle sue risorse.

Ottenere lo stesso livello di successo nel tuo settore dipenderà fortemente da due elementi: i tuoi partner tecnologici e la capacità di implementare la soluzione nella tua organizzazione.

L'elemento del partner tecnologico può essere risolto collaborando con noi. In Appinventiv abbiamo una vasta esperienza nel lavorare con soluzioni connesse specificamente in linea con la creazione di un intero ecosistema di trasmissione di dati e dispositivi.

Oltre allo sviluppo dell'ecosistema, abbiamo anche creato una serie di soluzioni di analisi IoT intelligenti che hanno consentito a case di vendita al dettaglio, aziende sanitarie, hotel e società di servizi di gestire meglio le proprie operazioni e prendere decisioni informate.

Parliamo ora del secondo elemento: l'implementazione dell'analisi IoT nella tua organizzazione.

Il processo che tipicamente seguiamo e suggeriamo ai nostri clienti è simile a questo.

Processo di implementazione dell'IoT Analytics

Definizione degli obiettivi

Il primo passo verso l'implementazione dell'analisi IoT è comprendere il tuo obiettivo aziendale principale. Ciò includerebbe l'individuazione del problema, l'ambito di miglioramento e le aree che non vengono esplorate a causa della mancanza di questa soluzione.

La chiarezza su questi punti alla fine ti aiuterà a prendere le migliori decisioni di implementazione.

Identificazione della fonte dei dati

Questa fase richiede molti compiti a casa sul tuo attuale processo di gestione dei dati. Comprendere il tipo di dati di cui disponi, dove si trovano, come vengono raccolti e utilizzati sono solo alcune domande a cui dovresti trovare una risposta.

Selezione dello strumento di analisi

Dopo aver identificato le fonti dei dati, il passo successivo sarà trovare il miglior strumento di analisi. Sebbene la nostra sezione precedentemente trattata sui tipi di piattaforme di analisi IoT possa tornare utile in questo caso, potrebbe verificarsi un evento in cui avresti bisogno di una piattaforma in grado di gestire e analizzare più tipi di dati. In questi casi la soluzione migliore sarebbe creare una soluzione personalizzata.

Sviluppo dell'infrastruttura di analisi

Con tutte le origini dati e gli strumenti ora semplificati, possiamo iniziare a costruire l'infrastruttura di analisi. Ciò comporterebbe anche una configurazione pianificata di hardware e software tra cui archiviazione dei dati, infrastrutture cloud, funzionalità di scalabilità e sistemi di sicurezza.

Testare e convalidare

È estremamente fondamentale testare tutte le funzionalità, assicurandosi che funzionino come previsto. In questa fase, i nostri sviluppatori IoT tendono a eseguire algoritmi analitici su un sottoinsieme di dati per garantire che le informazioni generate siano accurate. Inoltre, convalidiamo il sistema rispetto ai microscopi normativi e di sicurezza per garantirne l'accettazione sul mercato.

Distribuisci e monitora

Una volta che il sistema di analisi è stato testato e convalidato sia sul fronte tecnico che su quello dell'utente, puoi implementare il software nella tua soluzione. La chiave qui è monitorare continuamente le prestazioni e apportare le modifiche necessarie fino al raggiungimento dell'obiettivo aziendale.

Analisi finale

L’analisi IoT, pur offrendo innumerevoli vantaggi alle organizzazioni che desiderano creare un ecosistema connesso, richiede una discreta quantità di riflessioni sul fronte della pianificazione e dell’implementazione. La domanda numero uno a cui tu come imprenditore dovrai rispondere è se scegliere una soluzione già pronta la cui sicurezza dei dati e le integrazioni non sono sotto il tuo controllo, o creare qualcosa di personalizzato da zero.

L’analisi costi-benefici a lungo termine favorirà sempre l’investimento in servizi di sviluppo software IoT personalizzati. Ma la decisione dipende dal budget e dalle esigenze.

Ci auguriamo che l’articolo ti abbia fornito gli spunti che stavi cercando. Se ritieni che la tua azienda abbia bisogno di un software di analisi dei dati personalizzato, contattaci.

Domande frequenti

D. Cos'è l'analisi dei dati IoT?

R. L'analisi IoT implica la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati generati dai dispositivi Internet of Things per estrarre informazioni preziose, ottimizzare le operazioni e supportare il processo decisionale.

D. Quali sono le caratteristiche principali di un software di analisi IoT?

R. Le caratteristiche principali del software di analisi IoT includono raccolta e integrazione dei dati, elaborazione in tempo reale, analisi avanzate (ad esempio, apprendimento automatico, analisi predittiva), visualizzazione dei dati, scalabilità, sicurezza e supporto per vari protocolli e dispositivi IoT.

D. Quali sfide di analisi IoT devo aspettarmi?

R. Niente se collabori con una società di analisi IoT come Appinventiv. In altri casi, le sfide possono riguardare la gestione di grandi volumi di dati, la garanzia della sicurezza e della privacy dei dati, l’integrazione di diverse fonti di dati, la gestione dell’elaborazione dei dati in tempo reale e il mantenimento della qualità e dell’accuratezza dei dati.