Analityka danych IoT: typy, przypadki użycia i implementacja

W ciągu dwóch lat, do 2026 roku, rynek IoT osiągnie poziom 650,5 miliarda dolarów. Jednak bardzo niewiele osób zna mechanikę tej technologii – sposób gromadzenia, przetwarzania i udostępniania danych.

Oto krótkie wyjaśnienie.

Większość systemów IoT pobiera dane za pośrednictwem platformy przesyłania strumieniowego, która jest następnie oczyszczana z szumów i konfigurowana do celów analitycznych. Zwykle aplikacja IoT korzysta z analiz w czasie rzeczywistym, które mogą wykonywać agregacje na dużej liczbie szybko zmieniających się danych. Wynik jest albo wizualizowany dla użytkowników końcowych, albo eksportowany za pośrednictwem interfejsu API do innej aplikacji w celu dalszych działań w ramach analizy danych IoT.

Chociaż systemy IoT i przypadki ich użycia mogą się znacznie różnić w zależności od aplikacji i projektów, zbiory danych mierzone przez technologię można podzielić na trzy główne kategorie –

• Dane o statusie: Jest to podstawowy, surowy zestaw danych, który informuje o stanie urządzenia lub systemu.
• Dane automatyki: ten typ danych jest tworzony przez zautomatyzowane urządzenia i rozwiązania, takie jak automatyczne oświetlenie i inteligentne termostaty.
• Dane o lokalizacji: dane przekazują lokalizację geograficzną urządzenia lub rozwiązania. Najczęstsze przypadki jego użycia można znaleźć w magazynowaniu, logistyce i produkcji.

Choć pozornie proste, rozwiązania analityczne IoT nie są łatwe.

Niektóre przeszkody na drodze do analizy danych IoT

Działając zarówno w świecie cyfrowym, jak i fizycznym, systemy IoT stwarzają wyjątkowe wyzwania w zakresie wdrażania i analizy. Najważniejszym z nich jest prywatność i bezpieczeństwo danych, zwłaszcza gdy organy regulacyjne dotyczące prywatności, takie jak unijne RODO i kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów, nakładają wysokie kary za naruszenia. Obawiając się negatywnych skutków, kilka firm IoT niechętnie przenosi się do chmury, pozostawiając im środowiska w pełni lokalne lub hybrydowe.

Kolejnym wyzwaniem jest to, że dane mogą być różnorodne, co z kolei może być trudne do przetworzenia lub przeanalizowania. Co gorsza, różne urządzenia IoT działają na różnym oprogramowaniu sprzętowym i przesyłają dane w wielu formatach, co komplikuje zarządzanie danymi IoT i platformy analityczne w zakresie kategoryzowania i przetwarzania danych.

Wreszcie tworzenie i analiza aplikacji IoT wymagają unikalnych umiejętności, od cyberbezpieczeństwa, bezpieczeństwa danych po wiedzę z zakresu konserwacji sprzętu fizycznego.

Aby rozwiązać niektóre z tych oczywistych wyzwań, przed którymi stoją firmy korzystające z zastosowań analitycznych IoT na szeroką skalę, powstało kilka platform analitycznych IoT.

Do czego służą rozwiązania analityczne IoT?

Oprogramowanie do zarządzania i analizy danych IoT jest odpowiedzialne za przetwarzanie, przechowywanie i analizowanie zbiorów danych pochodzących z wielu urządzeń podłączonych do Internetu w celu uzyskania wglądu, znalezienia wzorców i podejmowania decyzji opartych na danych.

Współczesne usługi analityczne IoT zwykle wykorzystują technologie analizy danych nowej generacji, takie jak głębokie uczenie się, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, do badania danych pochodzących z wielu źródeł.

Lista funkcji typowej aplikacji analitycznej IoT może obejmować:

• Zbieranie danych
• Przechowywanie danych
• Przetwarzanie danych
• Wizualizacja danych
• Generowanie praktycznych spostrzeżeń

Rodzaje platform analizy danych IoT

Jednym z pierwszych pytań, jakie zadają przedsiębiorcy IoT, szukając najlepszego rozwiązania dla swojej działalności, jest to, jaki rodzaj rozwiązań analitycznych IoT wprowadzić w systemie. Oto przegląd typów, które również pomagają utrwalić przypadki użycia analityki IoT.

Analityka opisowa

Analityka opisowa IoT wykorzystuje analizę danych historycznych do podsumowywania przeszłych wydarzeń, umożliwiając organizacjom zrozumienie poprzednich zdarzeń oraz dostrzeżenie trendów i wzorców, które mogą wpłynąć na przyszłe decyzje. Tego typu analiza generuje szczegółowe raporty dotyczące tego, co się wydarzyło, kiedy to nastąpiło oraz częstotliwości zdarzeń po przetworzeniu i przeanalizowaniu danych z urządzeń IoT.

Takie spostrzeżenia pomagają zidentyfikować wszelkie nieprawidłowości i dostarczają cennych odpowiedzi na pytania dotyczące zachowania obiektów lub ludzi, wyznaczając kierunki planowania strategicznego i usprawnień operacyjnych.

Analityka diagnostyczna

Diagnostyczna analityka IoT sięga głębiej niż analityka opisowa, badając przyczyny wystąpienia określonych zdarzeń i identyfikując pierwotne przyczyny problemów poprzez szczegółowe badanie danych. Wykorzystuje metodologie, takie jak eksploracja danych i analiza statystyczna, aby odkryć ukryte wzorce i relacje w danych.

Ta forma analityki zapewnia przydatne spostrzeżenia, pomagając zrozumieć pochodzenie i konsekwencje konkretnych problemów, umożliwiając bardziej świadome podejmowanie decyzji i strategie rozwiązywania problemów.

Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne oraz różne algorytmy statystyczne i uczenia maszynowego do modelowania i prognozowania przyszłych zdarzeń, pomagając w podejmowaniu decyzji biznesowych, takich jak prognozowanie zapasów i popytu. Technologia ta ma kluczowe znaczenie w konserwacji predykcyjnej, gdzie wykorzystuje analizy i alerty do wykrywania wczesnych oznak zużycia sprzętu, szczególnie w sektorach takich jak opieka zdrowotna, motoryzacja i lotnictwo.

Takie podejście zmniejsza potrzebę przeprowadzania kontroli fizycznych, minimalizuje przestoje i przyspiesza reakcję na anomalie poprzez ciągłe porównywanie danych z czujników z ustalonymi algorytmami operacyjnymi, zwiększając w ten sposób ogólną wydajność operacyjną i opiekę zapobiegawczą.

Analityka preskrypcyjna

Preskryptywna analityka IoT stanowi szczyt analizy danych IoT, ponieważ nie tylko prognozuje przyszłe zdarzenia, ale także zapewnia praktyczne wskazówki dotyczące optymalnych kroków prowadzących do osiągnięcia celów biznesowych. Ta wyrafinowana forma analityki integruje wnioski z analiz opisowych, diagnostycznych i predykcyjnych w celu rekomendowania działań optymalizujących operacje. Wykorzystuje algorytmy optymalizacyjne w celu określenia najlepszych kierunków działania.

Co więcej, łącząc własne dane firmy – takie jak specyfikacje techniczne, instrukcje oraz wcześniejsze pytania i odpowiedzi – z analizą danych IoT, system nie tylko identyfikuje problemy w czasie rzeczywistym, ale także wykorzystuje dane historyczne do sugerowania sprawdzonych rozwiązań, ułatwiając szybkie i dokładne reakcje oraz usprawnianie działań w zakresie konserwacji predykcyjnej. To całościowe podejście znacznie zwiększa efektywność wsparcia technicznego i podejmowania decyzji operacyjnych.

Analityka w czasie rzeczywistym

Analityka danych Internetu Rzeczy w czasie rzeczywistym umożliwia natychmiastowe przetwarzanie, analizę i interpretację danych z urządzeń IoT w celu dostarczenia praktycznych spostrzeżeń i ułatwienia podejmowania świadomych decyzji. Wykorzystując zaawansowane narzędzia analityczne, w tym algorytmy uczenia maszynowego i modele statystyczne, podejście to identyfikuje wzorce, trendy i anomalie w danych, optymalizując w ten sposób działania w różnych obszarach.

Na przykład w produkcji analizy w czasie rzeczywistym monitorują i udoskonalają procesy produkcyjne, podczas gdy w służbie zdrowia oceniają stan zdrowia pacjentów i wcześnie sygnalizują potencjalne problemy. Ta funkcja pomaga organizacjom zwiększać wydajność, redukować koszty i zwiększać ogólną efektywność.

Analityka brzegowa

Funkcja Edge Analytics przetwarza dane u źródła na brzegu sieci, znacznie zmniejszając opóźnienia i poprawiając czas reakcji, eliminując potrzebę wysyłania danych do serwerów centralnych. Technologia ta, szczególnie istotna w zastosowaniach IoT o dużych potrzebach w zakresie danych, takich jak przemysłowy IoT i systemy motoryzacyjne, zwiększa prędkość przetwarzania danych i zmniejsza obciążenie serwerów w chmurze.

Wraz z pojawieniem się sieci 5G i wyższymi szybkościami przesyłania danych analityka brzegowa umożliwia urządzeniom IoT wykonywanie niezbędnego przetwarzania danych i podejmowania decyzji lokalnie, chociaż w niektórych scenariuszach nadal łączy się przetwarzanie brzegowe i przetwarzanie w chmurze w celu skuteczniejszego zarządzania danymi.

Analityka poznawcza

Kognitywna analiza danych IoT wykorzystuje obliczenia kognitywne i sztuczną inteligencję do analizowania obszernych danych z urządzeń IoT, ułatwiając mądrzejsze podejmowanie decyzji i automatyzację poprzez ujawnianie wzorców i spostrzeżeń. Podejście to wykorzystuje uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i inne zaawansowane analizy w celu wskazania trendów, anomalii i wniosków predykcyjnych, optymalizując w ten sposób operacje, poprawiając doświadczenia klientów i stymulując innowacje.

Dodatkowo poprawia konserwację i bezpieczeństwo urządzeń IoT, umożliwiając wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym oraz ograniczając przestoje i ręczne interwencje, torując drogę do bardziej proaktywnego i predykcyjnego zarządzania.

Korzyści techniczne i biznesowe wynikające z analityki IoT

Rosnąca sieć urządzeń IoT wymaga nowych poziomów łączności, automatyzacji i inteligencji od platform analitycznych IoT, a także pewności, że właściciele firm będą mogli w pełni wykorzystać zbiory danych, jeśli chodzi o usprawnianie decyzji biznesowych. Obietnica, która wprowadziła analitykę Internetu rzeczy na mapę technologii.

Zagłębiając się w zapewnienia, przyjrzyjmy się biznesowym i technicznym korzyściom rozwiązań analitycznych IoT.

Zwiększanie efektywności operacyjnej

Analityka danych IoT pozwala firmom szybko identyfikować nieefektywności poprzez analizę danych generowanych przez IoT. Na przykład firma logistyczna może wdrożyć czujniki IoT, aby monitorować wydajność floty w czasie rzeczywistym i szybko reagować na takie problemy, jak nieefektywność tras lub czasy postoju pojazdów. Ten natychmiastowy wgląd pomaga zoptymalizować operacje i poprawić efektywność paliwową.

Redukcja kosztów

Wykorzystanie rozwiązania do analizy danych IoT może znacząco obniżyć koszty poprzez poprawę efektywności operacyjnej, zmniejszenie zużycia energii i lepsze zarządzanie aktywami. Na przykład zakład produkcyjny może używać czujników IoT do monitorowania stanu maszyn i przewidywania awarii, zanim one wystąpią. To zapobiegawcze podejście minimalizuje przestoje i wydłuża żywotność sprzętu, ostatecznie zmniejszając koszty napraw i wymiany.

Poprawa doświadczenia klienta

Analityka danych Internetu rzeczy usprawnia interakcje z klientami, zapewniając szczegółowy wgląd w zachowania i preferencje konsumentów. Na przykład producent inteligentnych urządzeń domowych może przeanalizować wzorce użytkowania, aby zapewnić klientom dostosowane zalecenia dotyczące oszczędzania energii, zwiększając satysfakcję i zaangażowanie użytkowników dzięki spersonalizowanym wskazówkom dostosowanym do indywidualnych nawyków użytkowania.

Zwiększanie bezpieczeństwa

Korzystanie z systemu może ulepszyć protokoły bezpieczeństwa poprzez wczesną identyfikację potencjalnych zagrożeń. W sektorze opieki zdrowotnej szpitale mogą wykorzystywać urządzenia IoT do ciągłego monitorowania krytycznego sprzętu i parametrów życiowych pacjentów, szybko wykrywając anomalie, które mogą prowadzić do zagrożenia dla zdrowia, umożliwiając w ten sposób natychmiastową interwencję i znacznie poprawiając bezpieczeństwo pacjentów.

Poprawa podejmowania decyzji

Analityka IoT zwiększa możliwości podejmowania decyzji, oferując głęboki wgląd w operacje i zachowania klientów. Na przykład sieć detaliczna może wykorzystywać czujniki IoT do śledzenia ruchu pieszego klientów i zachowań zakupowych w czasie rzeczywistym. Dane te pomagają im dostosowywać poziom zatrudnienia, optymalizować układ sklepów i dostosowywać promocje w celu zwiększenia efektywności sprzedaży i zadowolenia klientów.

Nowe możliwości biznesowe

Otwiera nowe możliwości innowacji biznesowych poprzez identyfikację wzorców i trendów w zachowaniach konsumentów. Na przykład producent inteligentnych urządzeń może analizować dane dotyczące użytkowania, aby określić zapotrzebowanie na funkcje energooszczędne. Spostrzeżenie to może zaowocować opracowaniem nowej linii produktów przyjaznych środowisku, wpisujących się w rosnący rynek świadomych ekologicznie konsumentów i wyróżniających markę na konkurencyjnym rynku.

Analiza danych w czasie rzeczywistym

Analityka Internetu rzeczy umożliwia natychmiastową analizę generowanych danych dzięki technologiom analizy strumieniowej. Na przykład przedsiębiorstwo użyteczności publicznej może wykorzystać tę możliwość do monitorowania obciążeń elektrycznych w czasie rzeczywistym, natychmiastowo dostosowując działanie sieci, aby zapobiegać awariom i optymalizować dystrybucję energii w oparciu o bieżące zapotrzebowanie, co znacznie poprawia czas reakcji operacyjnej.

Poprawiona skalowalność

Systemy pozwalają przedsiębiorstwom na elastyczne i ekonomiczne skalowanie działalności. Płacisz tylko za zasoby, z których korzystasz, które można dynamicznie dostosowywać do zapotrzebowania, bez ponoszenia niepotrzebnych kosztów. Na przykład oparta na chmurze platforma IoT może umożliwić sprzedawcy handlu elektronicznego zwiększenie skali śledzenia zapasów w szczytowych sezonach i zmniejszenie w wolniejszych okresach, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów.

Zwiększona dokładność

Dzięki analityce IoT firmy korzystają z wysokiego poziomu precyzji analizy danych dzięki zaawansowanym technikom analitycznym. Podmiot świadczący opiekę zdrowotną mógłby używać urządzeń IoT do ciągłego gromadzenia szerokiego zakresu danych pacjentów, co umożliwiłoby tworzenie dokładniejszych i spersonalizowanych planów leczenia w oparciu o monitorowanie stanu zdrowia w czasie rzeczywistym.

Rozszerzona ochrona

System analityczny pomaga poprawić bezpieczeństwo, identyfikując potencjalne zagrożenia, zanim staną się poważnymi problemami. Na przykład instytucja finansowa może wdrożyć czujniki IoT do monitorowania swoich centrów danych i ruchu sieciowego pod kątem nietypowej aktywności, umożliwiając zapobiegawcze środki bezpieczeństwa w celu udaremnienia zagrożeń cybernetycznych.

Automatyzacja

Analityka IoT wspiera także automatyzację procesów, które tradycyjnie wymagają ręcznego wprowadzania danych, redukując koszty pracy i przenosząc uwagę pracowników na zadania o większej wartości. Na przykład zakład produkcyjny może wdrożyć czujniki IoT i oprogramowanie do automatyzacji, aby zarządzać całą linią produkcyjną, zapewniając precyzyjną obsługę materiałów, konserwację i kontrolę jakości bez stałego nadzoru człowieka. Ta automatyzacja nie tylko zmniejsza prawdopodobieństwo błędów, ale także zwiększa ogólną wydajność i produktywność operacji.

Korzyści płynące z zastosowania analizy danych w IoT można najlepiej zrozumieć, przyglądając się rzeczywistym zastosowaniom oprogramowania w wielu branżach. Zajmijmy się tym.

Przypadki użycia analityki IoT w świecie rzeczywistym

Nawet nie zdając sobie z tego sprawy, Internet Rzeczy staje się częścią naszego życia, zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. Siłą napędową tego szerokiego zastosowania są analizy IoT, które umożliwiają inteligentnym rozwiązaniom gromadzenie, przetwarzanie, przechowywanie i tworzenie spostrzeżeń mających wpływ na biznes.

Systemy zarządzania kolejką

Czujniki Internetu Rzeczy pomagają wykrywać i analizować ruch klientów w czasie rzeczywistym w systemach zarządzania kolejkami. Zbierają dane dotyczące przemieszczania się klientów, czasu wejścia i wyjścia z określonego obszaru oraz długości samych kolejek. Dane te są następnie analizowane przez analitykę IoT w celu odkrycia wzorców, które można później wykorzystać do przewidywania godzin szczytu, umożliwiając w ten sposób firmom zmniejszenie rotacji personelu i czasu oczekiwania. Na przykład, jeśli kolejka w supermarkecie się wydłuży, urządzenie to można wykorzystać do otwarcia nowych punktów kasowych, poprawiając poziom zadowolenia klientów.

Przykład: We wszystkich sklepach Walmart monitoruje się wiele punktów danych, takich jak częstotliwość przychodzenia klientów i czas realizacji transakcji, przy użyciu analityki IoT w celu skutecznego zarządzania kolejkami. Przyczynia się to do wydajnego systemu zarządzania operacyjnego pod względem wydajności obsługi klienta, ponieważ rozmieszczenie personelu i dostępność kas zależą od wglądu w dane w czasie rzeczywistym.

Bezproblemowe zakupy

Piękno technologii „po prostu wyjdź” opartej na IoT polega na wyeliminowaniu kas w starym stylu. Współpracując ze sztuczną inteligencją, czujniki IoT śledzą produkty wybierane przez klientów, korzystając z informacji z tagów RFID, czujników wagi umieszczonych wzdłuż półek, a nawet technologii widzenia komputerowego. Mechanizmy działające na zapleczu wymagają analizy danych za pomocą analityki IoT przed dokładnym rozliczeniem sklepu za pośrednictwem aplikacji mobilnej, tak aby klienci automatycznie płacili przy wyjściu.

Przykład: sklepy Amazon Go są wyposażone w czujniki IoT i technologię komputerowej wizji do monitorowania działań kupujących. Pomaga w czasie rzeczywistym śledzić, jakie produkty są pobierane z półek i aktualizować wirtualny koszyk, aby zapewnić bezproblemowe zakupy bez konieczności kasowania.

Inteligentne zarządzanie zasobami wodnymi

Analiza wzorców użytkowania i wykrywanie wycieków w czasie rzeczywistym to klucz do inteligentnych systemów zarządzania wodą wyposażonych w czujniki IoT. Zbierają informacje o natężeniu przepływu wody; poziomy ciśnienia, a także inne ważne wskazania, przede wszystkim dotyczące wzorców konsumpcji.

W związku z tym wykorzystanie analityki IoT do wykrywania anomalii w tych informacjach uruchamia wczesne alarmy w przypadku potencjalnych wycieków. Ponadto daje wgląd w to, jak najlepiej wykorzystać wodę, nie marnując jej zbyt wiele, a tym samym oszczędzając koszty operacyjne.

Przykład: Barcelona włącza wykorzystanie Internetu przedmiotów do swoich systemów gospodarki wodnej w celu sprawdzania i ewentualnego ograniczania nadmiernego zużycia wody. Oprogramowanie analityczne analizuje informacje z różnych punktów czujników w celu wykrywania wycieków, optymalizacji dystrybucji wody i poprawy ogólnej ochrony wody w mieście.

Narzędzia optymalizacji rolnictwa

Drugi obszar, w którym szeroko stosuje się analitykę IoT, obejmuje analizę gleby i dane klimatyczne do celów agronomicznych. Czujniki mogą zbierać informacje o poziomie wilgotności gleby, wskaźnikach temperatury, a także równowadze pH w próbkach gleby pobranych z różnych części pól o określonych porach dnia.

W tym kontekście informacje są poddawane analizie danych IoT, dzięki czemu rolnicy mogą uzyskać zalecenia dotyczące sadzenia, które prowadzą do wyższych plonów dzięki świadomym decyzjom dotyczącym praktyk zrównoważonego użytkowania gruntów.

Przykład: Urządzenia podłączone do maszyn rolniczych, takich jak ciągniki John Deere, zbierają informacje o stanie gleby. Informacje te są wprowadzane do systemu analitycznego, który pomaga rolnikom w podejmowaniu decyzji o tym, jakie rodzaje upraw powinny być uprawiane w ich lokalizacji.

Zoptymalizowane wykorzystanie energii

Zarządzanie i kontrola zużycia energii staje się łatwiejsza dzięki urządzeniom IoT. Inteligentne sieci gromadzą w czasie rzeczywistym dane dotyczące zużycia energii, podaży i popytu za pośrednictwem czujników IoT. Informacje są następnie przekazywane przez platformę analityczną IoT, która następnie strategicznie planuje adaptacyjną dystrybucję energii, co prowadzi do znacznej redukcji kosztów, a także toruje drogę do mniej szkodliwych emisji do środowiska.

Przykład: Aby zarządzać zużyciem energii w sposób zrównoważony, w Kopenhadze zastosowano już inteligentne sieci. Wykorzystując dane z wielu urządzeń podłączonych do Internetu, system analityczny jest w stanie zoptymalizować dystrybucję energii w oparciu o wymagania dotyczące energii, w tym źródła odnawialne i ogólnie kwestie administracyjne.

Inteligentne systemy ruchu

Zintegrowana sygnalizacja świetlna i znaki drogowe działają w oparciu o dane o ruchu drogowym uzyskiwane w czasie rzeczywistym z urządzeń IoT zainstalowanych na światłach i znakach ulicznych. Ruch samochodów, poziom zatorów i inne formy danych są gromadzone przez czujniki IoT umieszczone na różnych jezdniach, które po przeanalizowaniu przez oparty na analizach system zarządzania energią pomagają w dostosowaniu sygnalizacji świetlnej i pomagają w efektywności energetycznej miast poprzez zmniejszenie korków .

Przykład: Singapur wykorzystuje IoT jako część swojego systemu zarządzania ruchem, aby zwiększyć mobilność. Analityka systemu pobiera w czasie rzeczywistym informacje o wszystkich ruchach samochodów i aktywności pieszych, aby następnie dostosować czas cyklu sygnalizacji świetlnej na określonych skrzyżowaniach, na których występuje największe natężenie ruchu

Zdalne monitorowanie stanu zdrowia

Urządzenia IoT wykorzystywane są w opiece zdrowotnej, aby umożliwić ciągłe monitorowanie stanu zdrowia pacjenta z dala od tradycyjnych środowisk medycznych. Są w stanie gromadzić parametry życiowe, dane dotyczące aktywności fizycznej i inne funkcje organizmu, które można opisać jako parametry wymagane przez każdego pracownika służby zdrowia, który chce wiedzieć, jak czuje się dana osoba, bez konieczności konieczności bezpośredniej interakcji z nią jeden na jednego. codziennie.

Aby to umożliwić, zebrane informacje wymagają przetwarzania za pomocą analizy danych IoT, aby zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym i ułatwić interwencję w odpowiednim czasie, a także spersonalizowane plany opieki.

Przykład: Firma Philips oferuje urządzenia wykorzystywane zdalnie do celów opieki zdrowotnej. Urządzenia te mogą mierzyć temperaturę ciała lub być wykorzystywane do monitorowania pracy serca.

Badania medyczne oparte na danych

Aplikacje IoT odegrały zasadniczą rolę w gromadzeniu dużych ilości danych dotyczących zdrowia z różnych źródeł, takich jak urządzenia do noszenia i urządzenia monitorujące, na potrzeby prowadzenia badań medycznych. Ten poziom obszernego gromadzenia danych sprawia, że ​​kluczowe znaczenie ma wykorzystanie analityki IoT w celu analizy podłużnych danych dotyczących zdrowia, które można zastosować w różnych dyscyplinach medycznych, zwłaszcza w celu udoskonalenia badań medycznych.

Przykład: Zastosowanie IoT jako narzędzia badawczego zaowocowało dużą ilością łatwo dostępnych danych w sektorze medycznym. Umożliwia prowadzenie wysokiej jakości badań za pomocą urządzeń do noszenia i innych urządzeń związanych ze śledzeniem trendów zdrowotnych pacjentów

Automatyka przemysłowa

Precyzyjne monitorowanie obiektów, w których pracują głównie maszyny przemysłowe, jest możliwe dzięki technologii IoT. Wykorzystując oprogramowanie analityczne do badania danych zebranych na temat funkcjonowania sprzętu, takich jak stany operacyjne, wydajność maszyn i ich stan, można zaplanować działania korygujące w czasie rzeczywistym, aby poprawić wydajność i skrócić przestoje podczas konserwacji zapobiegawczej.

Przykład: Tesla wykorzystuje w swoich fabrykach zaawansowany Internet Rzeczy i automatyzację. Uważa się, że wykorzystywane przez nich systemy analityczne przetwarzają dane z czujników IoT w celu monitorowania maszyn, przewidywania potrzeb konserwacyjnych i optymalizacji procesów produkcyjnych, ostatecznie zwiększając wydajność produkcji i jakość produktu.

Ulepszone zarządzanie budynkiem

Rozwiązania IoT dla inteligentnych budynków wyrobiły już sobie markę w przestrzeni cyfrowej w zakresie poprawy efektywności budynków i komfortu ich mieszkańców. Staje się to możliwe dzięki zastosowaniu czujników IoT, które zbierają dane dotyczące oświetlenia, kontroli temperatury, zużycia energii i stanu obłożenia.

Rolą rozwiązania analitycznego jest automatyczne przetwarzanie danych i dostosowywanie systemów budynku, takich jak oświetlenie czy HVAC, w oparciu o wykorzystanie energii lub komfortowe warunki życia.

Przykład: The Edge w Amsterdamie, znany jako jeden z najinteligentniejszych budynków na świecie, wykorzystuje IoT do efektywnego zarządzania swoimi zasobami.

Osiągnięcie tego samego poziomu sukcesu w Twojej branży będzie w dużym stopniu zależne od dwóch elementów – Twoich partnerów technologicznych i tego, jak dobrze wdrożysz rozwiązanie w swojej organizacji.

Element partnera technologicznego można rozwiązać, współpracując z nami. W Appinventiv mamy szerokie doświadczenie w pracy z połączonymi rozwiązaniami, szczególnie w zakresie tworzenia całego ekosystemu transmisji danych i urządzeń.

Oprócz rozwoju ekosystemu stworzyliśmy także szereg inteligentnych rozwiązań analitycznych IoT, które ułatwiają domom handlowym, firmom z branży opieki zdrowotnej, hotelom i firmom usługowym lepsze zarządzanie operacjami i podejmowanie świadomych decyzji.

Porozmawiajmy teraz o drugim elemencie – wdrożeniu analityki IoT w Twojej organizacji.

Proces, który zazwyczaj stosujemy i sugerujemy naszym klientom, wygląda mniej więcej tak.

Proces wdrażania analityki IoT

Określenie celu

Pierwszym krokiem w kierunku wdrożenia analityki IoT jest zrozumienie podstawowego celu biznesowego. Obejmuje to znalezienie problemu, zakresu poprawy i obszarów, które nie są badane z powodu braku tego rozwiązania.

Jasność w tych kwestiach ostatecznie pomoże w podjęciu najlepszych decyzji wdrożeniowych.

Identyfikacja źródła danych

Ten etap wymaga dużo pracy domowej w zakresie bieżącego procesu obsługi danych. Zrozumienie rodzaju posiadanych danych, miejsca ich przechowywania, sposobu gromadzenia i wykorzystywania to tylko kilka pytań, na które trzeba znaleźć odpowiedź.

Wybór narzędzia analitycznego

Po zidentyfikowaniu źródeł danych kolejnym krokiem będzie znalezienie najlepszego narzędzia analitycznego. Chociaż może się tu przydać nasza poprzednio omówiona sekcja dotycząca typów platform analitycznych IoT, może zaistnieć sytuacja, w której będziesz potrzebować platformy, która będzie w stanie obsługiwać i analizować wiele typów danych. W takich przypadkach najlepszym rozwiązaniem byłoby stworzenie rozwiązania niestandardowego.

Rozwój infrastruktury analitycznej

Po usprawnieniu wszystkich źródeł danych i narzędzi możemy rozpocząć budowę infrastruktury analitycznej. Wiązałoby się to również z planowaną konfiguracją sprzętu i oprogramowania, w tym przechowywania danych, infrastruktury chmurowej, funkcji skalowalności i systemów bezpieczeństwa.

Testuj i weryfikuj

Niezwykle istotne jest przetestowanie wszystkich funkcjonalności i upewnienie się, że działają zgodnie z przeznaczeniem. Na tym etapie nasi programiści IoT zwykle uruchamiają algorytmy analityczne na podzbiorze danych, aby mieć pewność, że generowane przez nie wnioski są dokładne. Dodatkowo sprawdzamy system pod kątem mikroskopów regulacyjnych i bezpieczeństwa, aby zagwarantować jego akceptację rynkową.

Wdrażaj i monitoruj

Po przetestowaniu i zatwierdzeniu systemu analitycznego zarówno pod względem technicznym, jak i użytkownika, można wdrożyć oprogramowanie w swoim rozwiązaniu. Kluczem jest tutaj ciągłe śledzenie wydajności i wprowadzanie niezbędnych korekt, aż do osiągnięcia celu biznesowego.

Analiza końcowa

Analityka IoT, oferująca niezliczone korzyści organizacjom pragnącym stworzyć połączony ekosystem, wymaga jednak sporo przemyślenia na etapie planowania i wdrażania. Najważniejszym pytaniem, na które jako właściciel firmy będziesz musiał odpowiedzieć, jest to, czy skorzystać z gotowego rozwiązania, którego bezpieczeństwo danych i integracje nie są od Ciebie zależne, czy też zbudować coś spersonalizowanego od podstaw.

Długoterminowa analiza kosztów i korzyści zawsze będzie sprzyjać inwestowaniu w niestandardowe usługi tworzenia oprogramowania IoT. Ale decyzja zależy od budżetu i wymagań.

Mamy nadzieję, że artykuł dostarczył Ci informacji, których szukałeś. Jeśli uważasz, że Twoja firma potrzebuje niestandardowego oprogramowania do analizy danych, skontaktuj się z nami.

Często zadawane pytania

P. Co to jest analiza danych IoT?

O. Analityka IoT obejmuje gromadzenie, przetwarzanie i analizowanie danych generowanych przez urządzenia Internetu rzeczy w celu wydobywania cennych spostrzeżeń, optymalizacji operacji i wspierania procesu decyzyjnego.

P. Jakie są kluczowe funkcje oprogramowania analitycznego IoT?

O. Kluczowe funkcje oprogramowania analitycznego IoT obejmują gromadzenie i integrację danych, przetwarzanie w czasie rzeczywistym, zaawansowaną analitykę (np. uczenie maszynowe, analizę predykcyjną), wizualizację danych, skalowalność, bezpieczeństwo oraz obsługę różnych protokołów i urządzeń IoT.

P. Jakich wyzwań związanych z analityką IoT powinienem się spodziewać?

Odpowiedź: Nic, jeśli nawiążesz współpracę z firmą analityczną IoT, taką jak Appinventiv. W innych przypadkach wyzwania mogą dotyczyć obsługi dużych ilości danych, zapewnienia bezpieczeństwa i prywatności danych, integracji różnorodnych źródeł danych, zarządzania przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym oraz utrzymywania jakości i dokładności danych.