Análise de dados IoT: tipos, casos de uso e implementação

Em questão de dois anos, até 2026, o mercado de IoT atingirá US$ 650,5 bilhões. No entanto, existem muito poucas pessoas que conhecem a mecânica da tecnologia – como ela coleta, processa e compartilha dados.

Aqui está uma explicação rápida para você.

A maioria dos sistemas IoT ingere dados por meio de uma plataforma de streaming, que é então limpa de ruídos e configurada para análise. Normalmente, um aplicativo IoT usa análises em tempo real que podem executar agregações em um grande volume de dados em rápida movimentação. O resultado é visualizado para os usuários finais ou exportado via API para algum outro aplicativo para ação adicional pela análise de dados de IoT.

Agora, embora os sistemas IoT e seus casos de uso possam variar muito com base em aplicações e designs, os conjuntos de dados que a tecnologia mede podem ser divididos em três categorias principais –

• Dados de status: É um conjunto básico e bruto de dados que comunica o status do dispositivo ou do sistema.
• Dados de automação: esse tipo de dados é criado por dispositivos e soluções automatizadas, como iluminação automatizada e termostatos inteligentes.
• Dados de localização: Os dados comunicam a localização geográfica de um dispositivo ou solução. O caso de uso mais comum pode ser encontrado em armazenamento, logística e fabricação.

Embora pareça simples, o que as soluções analíticas de IoT fazem está longe de ser fácil.

Alguns obstáculos no caminho da análise de dados de IoT

Operando nos mundos digital e físico, os sistemas IoT apresentam desafios únicos para implementação e análise. A principal delas é a privacidade e a segurança dos dados, especialmente quando os reguladores de privacidade, como o GDPR da UE e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia, impõem penalidades elevadas por violações. Com medo de um resultado negativo, diversas empresas de IoT estão relutantes em migrar para a nuvem, deixando-as com ambientes totalmente locais ou híbridos.

Outro desafio é que os dados podem ser diversos, o que por sua vez pode ser difícil de processar ou analisar. O que torna tudo pior é que diferentes dispositivos IoT funcionam em firmwares diferentes e transmitem vários formatos de dados, tornando complexo o gerenciamento de dados IoT e as plataformas de análise para categorizar e processar dados.

Por último, o desenvolvimento e a análise de aplicativos IoT exigem habilidades únicas que vão desde segurança cibernética e segurança de dados até experiência em manutenção de hardware físico.

Para resolver alguns desses desafios evidentes que as empresas enfrentam com a aplicação de análise de IoT em larga escala, surgiram diversas plataformas de análise de IoT.

O que as soluções IoT Analytics fazem?

Um software de análise e gerenciamento de dados IoT é responsável por processar, armazenar e analisar conjuntos de dados provenientes de vários dispositivos conectados à Internet para obter insights, encontrar padrões e tomar decisões baseadas em dados.

Os serviços modernos de análise de IoT tendem a utilizar tecnologias de análise de dados de última geração, como aprendizado profundo, aprendizado de máquina e inteligência artificial, para estudar dados provenientes de múltiplas fontes.

A lista de recursos de um aplicativo típico de análise de IoT pode incluir:

• Coleção de dados
• Armazenamento de dados
• Processamento de dados
• Visualização de dados
• Geração de insights acionáveis

Tipos de plataformas de análise de dados IoT

Uma das primeiras dúvidas que os empreendedores de IoT têm quando se trata de procurar a melhor solução para suas operações é que tipo de solução analítica de IoT introduzir no sistema. Aqui está uma visão geral dos tipos que também ajudam a consolidar os casos de uso de análise de IoT.

Análise Descritiva

A análise descritiva da IoT utiliza análise de dados históricos para resumir eventos passados, permitindo que as organizações entendam ocorrências anteriores e discernam tendências e padrões que podem informar decisões futuras. Esse tipo de análise gera relatórios detalhados sobre o que aconteceu, quando aconteceu e a frequência das ocorrências após o processamento e análise dos dados dos dispositivos IoT.

Esses insights ajudam a identificar eventuais irregularidades e fornecem respostas valiosas para dúvidas sobre o comportamento de objetos ou pessoas, orientando o planejamento estratégico e melhorias operacionais.

Análise de diagnóstico

A análise diagnóstica de IoT se aprofunda mais do que a análise descritiva, abordando por que determinados eventos ocorrem, identificando as causas principais dos problemas por meio de um exame detalhado dos dados. Ele aproveita metodologias como mineração de dados e análise estatística para descobrir padrões e relacionamentos ocultos nos dados.

Esta forma de análise fornece insights acionáveis, ajudando a compreender as origens e implicações de questões específicas, permitindo estratégias de tomada de decisão e resolução de problemas mais informadas.

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza dados históricos e vários algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina para modelar e prever eventos futuros, auxiliando nas decisões de negócios, como estoque e previsão de demanda. Esta tecnologia é fundamental na manutenção preditiva, onde emprega análises e alertas para detectar sinais precoces de desgaste de equipamentos, especialmente em setores como saúde, automotivo e aeroespacial.

Esta abordagem reduz a necessidade de inspeções físicas, minimiza o tempo de inatividade e acelera a resposta a anomalias, comparando continuamente os dados dos sensores com algoritmos operacionais estabelecidos, melhorando assim a eficiência operacional geral e os cuidados preventivos.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva de IoT representa o ápice da análise de dados de IoT, não apenas prevendo eventos futuros, mas também fornecendo orientação prática sobre as etapas ideais para atingir as metas de negócios. Essa forma sofisticada de análise integra os insights de análises descritivas, diagnósticas e preditivas para recomendar ações que otimizem as operações. Ele usa algoritmos de otimização para determinar os melhores cursos de ação.

Além disso, ao combinar os dados da própria empresa – como especificações técnicas, manuais e perguntas e respostas anteriores – com a análise de dados de IoT, o sistema não apenas identifica problemas em tempo real, mas também aproveita dados históricos para sugerir soluções comprovadas, facilitando respostas rápidas e precisas. e aprimorando os esforços de manutenção preditiva. Esta abordagem holística aumenta significativamente a eficiência do suporte técnico e da tomada de decisões operacionais.

Análise em tempo real

A análise de dados da Internet das Coisas em tempo real permite o processamento, análise e interpretação imediatos de dados de dispositivos IoT para fornecer insights acionáveis ​​e facilitar a tomada de decisões informadas. Ao utilizar ferramentas analíticas avançadas, incluindo algoritmos de aprendizagem automática e modelos estatísticos, esta abordagem identifica padrões, tendências e anomalias nos dados, otimizando assim as operações em vários campos.

Por exemplo, na fabricação, as análises em tempo real monitoram e refinam os processos de produção, enquanto na área da saúde, avaliam a saúde do paciente e sinalizam possíveis problemas antecipadamente. Esse recurso ajuda as organizações a melhorar a eficiência, reduzir custos e aumentar a eficácia geral.

Análise de borda

A análise de borda processa os dados em sua origem, na borda da rede, reduzindo significativamente a latência e melhorando os tempos de resposta, eliminando a necessidade de enviar dados para servidores centrais. Esta tecnologia, particularmente crucial para aplicações de IoT com grandes necessidades de dados, como IoT industrial e sistemas automotivos, aumenta a velocidade de processamento de dados e reduz a carga nos servidores em nuvem.

Com o advento do 5G e de taxas de transferência de dados mais elevadas, a análise de borda permite que os dispositivos IoT realizem processamento de dados essenciais e tomada de decisões localmente, embora alguns cenários ainda combinem computação de borda e nuvem para gerenciar dados de forma mais eficaz.

Análise Cognitiva

A análise de dados cognitivos de IoT aproveita a computação cognitiva e a IA para analisar dados extensos de dispositivos IoT, facilitando a tomada de decisões e a automação mais inteligentes, revelando padrões e insights. Essa abordagem emprega aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e outras análises sofisticadas para identificar tendências, anomalias e insights preditivos, otimizando assim as operações, melhorando as experiências dos clientes e impulsionando a inovação.

Além disso, melhora a manutenção e a segurança dos dispositivos IoT, permitindo a detecção de ameaças em tempo real e reduzindo o tempo de inatividade e a intervenção manual, abrindo caminho para um gerenciamento mais proativo e preditivo.

Benefícios técnicos e comerciais da IoT Analytics

A crescente rede de dispositivos IoT exige novos níveis de conectividade, automação e inteligência das plataformas analíticas de IoT, juntamente com a garantia de que os proprietários de empresas serão capazes de aproveitar ao máximo os conjuntos de dados quando se trata de fortalecer as decisões de negócios. Uma promessa que trouxe a análise da Internet das Coisas para o mapa tecnológico.

Aprofundando-nos mais nas garantias, vamos examinar os benefícios comerciais e técnicos das soluções analíticas de IoT.

Aumentando a eficiência operacional

A análise de dados IoT permite que as empresas identifiquem rapidamente ineficiências examinando minuciosamente os dados gerados pela IoT. Por exemplo, uma empresa de logística pode implementar sensores IoT para monitorar o desempenho da frota em tempo real, abordando prontamente questões como ineficiências de rotas ou tempos de inatividade de veículos. Essa percepção imediata ajuda a otimizar as operações e melhorar a eficiência de combustível.

Reduzindo custos

Aproveitar uma solução de análise de dados IoT pode reduzir significativamente os custos, melhorando a eficiência operacional, reduzindo o consumo de energia e melhorando o gerenciamento de ativos. Por exemplo, uma fábrica pode usar sensores IoT para monitorar a integridade da máquina, prevendo falhas antes que elas ocorram. Essa abordagem preventiva minimiza o tempo de inatividade e prolonga a vida útil do equipamento, reduzindo, em última análise, os custos de reparo e substituição.

Melhorando a experiência do cliente

A análise de dados da Internet das coisas aprimora as interações com os clientes, fornecendo insights detalhados sobre os comportamentos e preferências dos consumidores. Por exemplo, uma empresa de dispositivos domésticos inteligentes pode analisar padrões de utilização para fornecer aos clientes recomendações personalizadas de poupança de energia, aumentando a satisfação e o envolvimento do utilizador com dicas personalizadas que atendem aos hábitos de utilização individuais.

Melhorando a segurança

O uso do sistema pode aprimorar os protocolos de segurança, identificando riscos potenciais desde o início. No setor da saúde, os hospitais podem utilizar dispositivos IoT para monitorizar continuamente equipamentos críticos e sinais vitais dos pacientes, detetando rapidamente anomalias que possam levar a riscos para a saúde, permitindo assim uma intervenção imediata e melhorando significativamente a segurança dos pacientes.

Melhorando a tomada de decisões

A análise de IoT aprimora os recursos de tomada de decisão, oferecendo insights profundos sobre as operações e o comportamento do cliente. Por exemplo, uma cadeia de varejo pode usar sensores IoT para rastrear o tráfego de clientes e os comportamentos de compra em tempo real. Esses dados os ajudam a ajustar os níveis de pessoal, otimizar o layout das lojas e personalizar promoções para aumentar a eficiência das vendas e a satisfação do cliente.

Novas oportunidades de negócios

Abre novos caminhos para a inovação empresarial, identificando padrões e tendências no comportamento do consumidor. Um fabricante de eletrodomésticos inteligentes, por exemplo, pode analisar dados de utilização para identificar uma procura por funcionalidades de eficiência energética. Esta percepção poderá levar ao desenvolvimento de uma nova linha de produtos ecológicos, explorando o crescente mercado de consumidores ambientalmente conscientes e diferenciando a marca num mercado competitivo.

Análise de dados em tempo real

A análise da Internet das Coisas facilita a análise imediata dos dados à medida que são gerados, graças às tecnologias de análise de streaming. Por exemplo, uma empresa de serviços públicos pode utilizar esta capacidade para monitorizar cargas eléctricas em tempo real, ajustando instantaneamente as operações da rede para evitar interrupções e optimizar a distribuição de energia com base na procura actual, melhorando significativamente a capacidade de resposta operacional.

Escalabilidade aprimorada

Os sistemas permitem que as empresas ampliem suas operações de maneira flexível e econômica. Você paga apenas pelos recursos que utiliza, que podem ser ajustados dinamicamente para atender à demanda sem incorrer em custos desnecessários. Por exemplo, uma plataforma IoT baseada em nuvem pode permitir que um varejista de comércio eletrônico aumente seu rastreamento de estoque durante os períodos de pico e reduza em períodos mais lentos, garantindo o uso eficiente dos recursos.

Maior precisão

Com a análise de IoT, as empresas se beneficiam de um alto nível de precisão na análise de dados devido a técnicas analíticas avançadas. Um prestador de cuidados de saúde poderia utilizar dispositivos IoT para recolher continuamente uma vasta gama de dados de pacientes, permitindo planos de tratamento mais precisos e personalizados com base na monitorização do estado de saúde em tempo real.

Segurança melhorada

O sistema analítico ajuda a melhorar a segurança, identificando ameaças potenciais antes que se tornem problemas significativos. Por exemplo, uma instituição financeira poderia implementar sensores IoT para monitorizar os seus centros de dados e o tráfego de rede em busca de atividades incomuns, permitindo medidas de segurança preventivas para impedir ameaças cibernéticas.

Automação

A análise de IoT também apoia a automação de processos que tradicionalmente exigem entrada manual, reduzindo custos trabalhistas e mudando o foco dos funcionários para tarefas de maior valor. Por exemplo, uma fábrica pode implementar sensores IoT e software de automação para gerenciar toda a linha de produção, garantindo manuseio preciso de materiais, manutenção e controle de qualidade sem supervisão humana constante. Essa automação não apenas reduz a probabilidade de erros, mas também aumenta a eficiência geral e a produtividade das operações.

Os benefícios da aplicação da análise de dados para IoT podem ser melhor compreendidos observando as aplicações reais do software em vários setores. Vamos entrar no assunto.

Casos de uso de IoT Analytics do mundo real

Sem que percebamos, a IoT está se tornando parte de nossas vidas, tanto direta quanto indiretamente. As forças motrizes por trás dessa adoção generalizada são as análises de IoT, que possibilitam que soluções inteligentes coletem, processem, armazenem e criem insights com impacto nos negócios.

Sistemas de gerenciamento de filas

Os sensores da Internet das Coisas ajudam a detectar e analisar o movimento do cliente em tempo real em sistemas de gerenciamento de filas. Eles coletam dados sobre a movimentação dos clientes, horário de entrada e saída de uma determinada área e próprio comprimento das filas. Esses dados são então estudados pela análise de IoT para revelar padrões que podem mais tarde ser usados ​​para prever horários de pico, permitindo assim que as empresas reduzam a rotatividade de pessoal, bem como o tempo de espera. Por exemplo, se a fila no supermercado aumentar, este equipamento pode ser utilizado para abrir novos caixas melhorando o nível de satisfação do cliente.

Exemplo: Vários pontos de dados, como taxa de chegada de clientes e tempo de checkout, são monitorados em todas as lojas do Walmart usando análises de IoT para um gerenciamento eficaz de filas. Isto contribui para um sistema de gestão operacional eficiente em termos de capacidade de atendimento ao cliente, uma vez que a distribuição de pessoal e a disponibilidade dos checkouts dependem dos insights de dados em tempo real.

Experiências de compra perfeitas

A beleza da tecnologia just-walk-out alimentada pela IoT é a eliminação dos caixas antigos. Trabalhando em conjunto com a IA, os sensores IoT rastreiam os produtos que os compradores escolhem usando informações de etiquetas RFID, sensores de peso colocados ao lado das prateleiras ou até mesmo tecnologia de visão computacional. A mecânica que funciona no back-end exige que os dados sejam analisados ​​por meio de análises de IoT antes do faturamento preciso da loja por meio do aplicativo móvel, para que os clientes paguem automaticamente ao sair.

Exemplo: as lojas Amazon Go estão equipadas com sensores IoT e tecnologia de visão computacional para monitorar as atividades dos compradores. Em tempo real, ajuda a rastrear quais itens são retirados das prateleiras e a atualizar o carrinho virtual para compras sem atrito e sem complicações.

Gestão Inteligente de Recursos Hídricos

A análise do padrão de utilização e a detecção de fugas, em tempo real, são a chave dos sistemas Smart Water Management equipados com sensores IoT. Eles coletam informações sobre vazões de água; níveis de pressão, bem como outras indicações importantes, principalmente sobre os padrões de consumo.

Conseqüentemente, a utilização de análises de IoT para detectar anomalias nessas informações configura alarmes precoces contra possíveis vazamentos. Além disso, fornece informações sobre a melhor forma de utilizar a água sem desperdiçar muito, economizando, portanto, custos de operação.

Exemplo: Barcelona integra o uso da IoT nos seus sistemas de gestão de água para verificar e possivelmente reduzir o uso excessivo de água. O software analítico analisa informações de diferentes pontos de sensores para detectar vazamentos, otimizar a distribuição de água e melhorar a conservação geral da água na cidade.

Ferramentas de otimização agrícola

A outra área onde a análise de IoT é amplamente utilizada envolve análise de solo e dados climáticos para fins agronômicos. Os sensores podem coletar informações sobre os níveis de umidade do solo, taxas de temperatura, bem como equilíbrio de ph em amostras de solo coletadas de diferentes partes de seus campos em determinados horários do dia.

Neste contexto, as informações são submetidas à análise de dados IoT para que os agricultores possam obter recomendações de plantação que conduzam a rendimentos mais elevados através de decisões informadas sobre práticas sustentáveis ​​de utilização da terra.

Exemplo: Dispositivos acoplados a máquinas agrícolas como os tratores John Deere coletam informações sobre as condições do solo. Essas informações são inseridas em um sistema analítico que auxilia os agricultores nas decisões sobre quais tipos de culturas devem ser cultivadas onde estão localizadas.

Utilização otimizada de energia

A gestão e controlo do consumo de energia torna-se mais fácil através de dispositivos IoT. As redes inteligentes coletam dados de energia em tempo real sobre o uso, oferta e demanda de energia por meio de sensores IoT. As informações são então passadas através de uma plataforma de análise de IoT que planeja estrategicamente a distribuição adaptativa de energia, o que leva a uma redução substancial de custos e também abre caminho para emissões menos prejudiciais ao meio ambiente.

Exemplo: Para gerir a utilização de energia de forma sustentável, Copenhaga já utilizou redes inteligentes. Utilizando dados de vários dispositivos conectados à Internet, o sistema analítico é capaz de otimizar a distribuição de energia com base nos requisitos de energia, incluindo fontes renováveis ​​e questões administrativas em geral.

Sistemas de tráfego inteligentes

Sinais de trânsito e placas de rua integrados funcionam com base em dados de tráfego em tempo real obtidos dos dispositivos IoT instalados nos semáforos e placas de rua. O movimento dos carros, os níveis de congestionamento e outras formas de dados são coletados por sensores IoT colocados em diversas rodovias, que quando analisados ​​por um sistema de gerenciamento de energia baseado em análises, ajudam a ajustar os semáforos e auxiliam na eficiência energética urbana através da redução do engarrafamento. .

Exemplo: Singapura utiliza a IoT como parte do seu sistema de gestão de tráfego para melhorar a mobilidade. A análise do sistema capta informações de transmissão ao vivo sobre todos os movimentos de automóveis e atividades de pedestres para, em seguida, ajustar o tempo de ciclo dos semáforos em cruzamentos específicos onde o congestionamento tende a ocorrer mais

Monitoramento Remoto de Saúde

Os dispositivos IoT são usados ​​na área da saúde para permitir o monitoramento contínuo das condições de saúde do paciente fora dos ambientes médicos tradicionais. Eles são capazes de coletar sinais vitais, dados de atividade física e outras funções do corpo que podem ser descritas como parâmetros exigidos por qualquer profissional de saúde que queira saber como um determinado indivíduo está se sentindo, sem necessariamente ter uma interação imediata e individual com ele. uma base diária.

Para permitir isso, as informações coletadas precisam ser processadas por meio de análise de dados IoT, para fornecer insights em tempo real e facilitar a intervenção oportuna, além de planos de cuidados personalizados.

Exemplo: a Philips oferece dispositivos usados ​​remotamente para fins de saúde. Esses dispositivos podem detectar a temperatura corporal ou ser usados ​​no monitoramento cardíaco.

Pesquisa Médica Baseada em Dados

As aplicações de IoT têm sido fundamentais na coleta de grandes volumes de dados de saúde de diferentes fontes, como wearables e dispositivos de monitoramento, para fins de realização de pesquisas médicas. Este nível de recolha extensiva de dados torna fundamental o envolvimento da análise da IoT, a fim de analisar os dados longitudinais de saúde que podem ser adotados em várias disciplinas médicas, especialmente na melhoria da investigação médica.

Exemplo: A utilização da IoT como ferramenta de investigação resultou numa grande quantidade de dados facilmente obtidos no setor médico. Permite investigações de alta qualidade através de wearables e outros dispositivos relacionados ao rastreamento das tendências de saúde dos pacientes

Automação industrial

O monitoramento preciso de instalações que trabalham principalmente com máquinas industriais é algo que está sendo possível através da tecnologia IoT. Ao utilizar software analítico para estudar os dados coletados do funcionamento dos equipamentos, tais como – estados operacionais, desempenho das máquinas e suas condições – podem ser planejadas ações de correção em tempo real para melhorar a eficiência e reduzir o tempo de inatividade durante a manutenção preventiva.

Exemplo: a Tesla utiliza IoT avançada e automação em suas fábricas. Acredita-se que os sistemas analíticos que utilizam processam dados de sensores IoT para monitorar máquinas, prever necessidades de manutenção e otimizar processos de produção, melhorando, em última análise, a eficiência da fabricação e a qualidade do produto.

Gerenciamento aprimorado de edifícios

As soluções de IoT para edifícios inteligentes já criaram um nome no espaço digital para melhorar a eficiência dos edifícios e o conforto dos ocupantes. Isso se torna possível através do uso de sensores IoT que coletam dados sobre iluminação, controle de temperatura, consumo de energia e status de ocupação.

A função de uma solução analítica aqui é processar automaticamente os dados e ajustar os sistemas do edifício, como iluminação ou HVAC, com base na utilização de energia ou nas condições de vida confortáveis.

Exemplo: The Edge, em Amsterdã, é conhecido como um dos edifícios mais inteligentes do mundo, utiliza IoT para uma gestão eficiente de seus recursos.

Seguir o mesmo nível de sucesso em seu setor dependerá altamente de dois elementos – seus parceiros tecnológicos e quão bem você implementa a solução em sua organização.

O elemento de parceiro tecnológico pode ser abordado através de uma parceria connosco. Na Appinventiv, temos uma vasta experiência em trabalhar com soluções conectadas especificamente alinhadas com a criação de todo um ecossistema de transmissão de dados e dispositivos.

Além do desenvolvimento do ecossistema, também construímos uma série de soluções inteligentes de análise de IoT que têm facilitado que lojas de varejo, empresas de saúde, hotéis e empresas de serviços gerenciem melhor suas operações e tomem decisões informadas.

Vamos falar agora sobre o segundo elemento – implementação de análises de IoT em sua organização.

O processo que normalmente seguimos e sugerimos aos nossos clientes é mais ou menos assim.

Processo de implementação de IoT Analytics

Definição de metas

O primeiro passo para a implementação da análise de IoT é compreender o objetivo principal do seu negócio. Isto incluiria encontrar o problema, o âmbito da melhoria e as áreas que não estão a ser exploradas devido à falta desta solução.

A clareza sobre esses pontos acabaria por ajudá-lo a tomar as melhores decisões de implementação.

Identificação da fonte de dados

Este estágio requer muito trabalho de casa em seu processo atual de manipulação de dados. Compreender o tipo de dados que você possui, onde eles estão localizados, como são coletados e usados ​​são apenas algumas perguntas para as quais você precisa encontrar uma resposta.

Seleção de ferramenta analítica

Depois de identificar as fontes de dados, a próxima etapa seria encontrar a melhor ferramenta de análise. Embora nossa seção abordada anteriormente sobre tipos de plataformas de análise de IoT possa ser útil aqui, pode haver um evento em que você precise de uma plataforma que possa lidar e analisar vários tipos de dados. Nesses casos, a melhor aposta seria criar uma solução personalizada.

Desenvolvimento de infraestrutura analítica

Com todas as suas fontes de dados e ferramentas simplificadas, podemos começar a construir a infraestrutura analítica. Isto também envolveria uma configuração planeada de hardware e software, incluindo armazenamento de dados, infraestruturas em nuvem, funcionalidades de escalabilidade e sistemas de segurança.

Teste e valide

É extremamente crítico testar todas as funcionalidades, garantindo que funcionam conforme pretendido. Nesse estágio, nossos desenvolvedores de IoT tendem a executar algoritmos analíticos em um subconjunto de dados para garantir que os insights gerados sejam precisos. Além disso, validamos o sistema em microscópios regulatórios e de segurança para garantir sua aceitação no mercado.

Implantar e monitorar

Depois que o sistema de análise tiver sido testado e validado tanto pelo lado técnico quanto pelo usuário, você poderá implantar o software em sua solução. A chave aqui é monitorar continuamente o desempenho e fazer os ajustes necessários até que seu objetivo de negócios seja alcançado.

Análise Final

A análise de IoT, embora ofereça inúmeros benefícios às organizações que buscam criar um ecossistema conectado, requer bastante deliberação antes do planejamento e da implementação. A pergunta número um que você, como proprietário de uma empresa, terá que responder é se deve optar por uma solução pronta, cuja segurança e integrações de dados não estejam sob seu controle, ou construir algo personalizado desde o início.

A análise de custo-benefício de longo prazo sempre favorecerá o investimento em serviços personalizados de desenvolvimento de software IoT. Mas a decisão depende do seu orçamento e das suas necessidades.

Esperamos que o artigo tenha lhe fornecido os insights que você procurava. Se você achar que sua empresa precisa de um software de análise de dados personalizado, entre em contato conosco.

Perguntas frequentes

P. O que é análise de dados IoT?

R. A análise de IoT envolve a coleta, o processamento e a análise de dados gerados por dispositivos da Internet das Coisas para extrair insights valiosos, otimizar operações e apoiar a tomada de decisões.

P. Quais são os principais recursos de um software analítico de IoT?

R. Os principais recursos do software de análise de IoT incluem coleta e integração de dados, processamento em tempo real, análises avançadas (por exemplo, aprendizado de máquina, análise preditiva), visualização de dados, escalabilidade, segurança e suporte para vários protocolos e dispositivos de IoT.

P. Quais desafios analíticos de IoT devo esperar?

R. Nada se você fizer parceria com uma empresa de análise de IoT como a Appinventiv. Noutros casos, os desafios podem consistir no tratamento de grandes volumes de dados, na garantia da segurança e privacidade dos dados, na integração de diversas fontes de dados, na gestão do processamento de dados em tempo real e na manutenção da qualidade e precisão dos dados.