Analiza datelor IoT: tipuri, cazuri de utilizare și implementare

În doar doi ani, până în 2026, piața IoT va ajunge la 650,5 miliarde de dolari. Cu toate acestea, sunt foarte puțini oameni care cunosc mecanica tehnologiei – cum colectează, procesează și partajează datele.

Iată o explicație rapidă pentru tine.

Majoritatea sistemelor IoT ingerează date printr-o platformă de streaming, care este apoi curățată de zgomot și configurată pentru analiză. De obicei, o aplicație IoT utilizează analize în timp real care pot executa agregări pe un volum mare de date în mișcare rapidă. Rezultatul este fie vizualizat pentru utilizatorii finali, fie exportat prin API către o altă aplicație pentru acțiuni ulterioare de către analiza datelor IoT.

Acum, în timp ce sistemele IoT și cazurile lor de utilizare pot varia foarte mult în funcție de aplicații și design, seturile de date pe care tehnologia le măsoară pot fi împărțite în trei categorii principale -

• Date de stare: este un set de date de bază, brute, care comunică starea dispozitivului sau a sistemului.
• Date de automatizare: acest tip de date este creat de dispozitive și soluții automate, cum ar fi iluminarea automată și termostate inteligente.
• Date despre locație: datele comunică locația geografică a unui dispozitiv sau soluție. Cel mai frecvent caz de utilizare al acestuia poate fi găsit în depozitare, logistică și producție.

Deși aparent simplu, ceea ce fac soluțiile de analiză IoT este departe de a fi ușor.

Câteva obstacole în calea analizei datelor IoT

Funcționând atât în ​​lumea digitală, cât și în cea fizică, sistemele IoT prezintă provocări unice pentru implementare și analiză. Cel mai important este confidențialitatea și securitatea datelor, mai ales atunci când autoritățile de reglementare a confidențialității precum GDPR din UE și California Consumer Privacy Act impun sancțiuni mari pentru încălcări. Speriate de un rezultat negativ, mai multe companii IoT sunt reticente în a trece la cloud, lăsându-le cu medii complet on-premise sau hibride.

O altă provocare este că datele pot fi diverse, care la rândul lor pot fi dificil de procesat sau analizat. Ceea ce înrăutățește situația este că diferite dispozitive IoT funcționează pe firmware-uri diferite și transmit mai multe formate de date, ceea ce face complex pentru platformele de gestionare a datelor și de analiză IoT să categorizeze și să proceseze datele.

În cele din urmă, dezvoltarea și analiza aplicațiilor IoT necesită abilități unice, de la securitate cibernetică, securitatea datelor până la expertiză în întreținerea hardware-ului fizic.

Pentru a rezolva unele dintre aceste provocări evidente cu care se confruntă companiile cu aplicația de analiză IoT la scară largă, au apărut mai multe platforme de analiză IoT.

Ce face IoT Analytics Solutions?

Un software de gestionare și analiză a datelor IoT este responsabil pentru procesarea, stocarea și analiza seturilor de date care provin de la mai multe dispozitive conectate la internet pentru a obține informații, a găsi modele și a lua decizii bazate pe date.

Serviciile moderne de analiză IoT tind să utilizeze tehnologii de analiză a datelor de ultimă generație, cum ar fi învățarea profundă, învățarea automată și inteligența artificială, pentru a studia datele care provin din mai multe surse.

Lista de caracteristici a unei aplicații tipice de analiză IoT poate include:

• Colectare de date
• Stocare a datelor
• Procesarea datelor
• Vizualizarea datelor
• Generarea de informații utile

Tipuri de platforme de analiză a datelor IoT

Una dintre primele întrebări pe care le au antreprenorii IoT atunci când vine vorba de a căuta cea mai bună soluție pentru operațiunile lor este ce fel de soluții de analiză IoT să introducă în sistem. Iată o prezentare generală a tipurilor care ajută și la consolidarea cazurilor de utilizare a analizei IoT.

Analiza descriptivă

Analiza descriptivă IoT utilizează analiza datelor istorice pentru a rezuma evenimentele trecute, permițând organizațiilor să înțeleagă evenimentele anterioare și să discerne tendințele și modelele care pot informa deciziile viitoare. Acest tip de analiză generează rapoarte detaliate despre ceea ce s-a întâmplat, când s-a întâmplat și frecvența apariției după procesarea și analizarea datelor de pe dispozitivele IoT.

Astfel de informații ajută la identificarea oricăror nereguli și oferă răspunsuri valoroase la întrebările despre comportamentul obiectelor sau oamenilor, ghidând planificarea strategică și îmbunătățirile operaționale.

Analiza de diagnosticare

Analiza IoT de diagnosticare aprofundează mai mult decât analiza descriptivă, abordând motivul pentru care apar anumite evenimente, identificând cauzele principale ale problemelor printr-o examinare detaliată a datelor. Utilizează metodologii precum data mining și analiza statistică pentru a descoperi modele și relații ascunse în cadrul datelor.

Această formă de analiză oferă perspective acționabile, ajutând la înțelegerea originilor și implicațiilor unor probleme specifice, permițând luarea deciziilor și strategiile de rezolvare a problemelor mai informate.

Analize predictive

Analiza predictivă utilizează date istorice și diverși algoritmi statistici și de învățare automată pentru a modela și prognoza evenimente viitoare, ajutând la luarea deciziilor de afaceri, cum ar fi inventarul și prognoza cererii. Această tehnologie este esențială în întreținerea predictivă, unde folosește analize și alerte pentru a detecta semnele timpurii de uzură și deteriorare a echipamentelor, în special în sectoare precum asistența medicală, auto și aerospațial.

Această abordare reduce nevoia de inspecții fizice, minimizează timpul de nefuncționare și accelerează răspunsul la anomalii prin compararea continuă a datelor senzorilor cu algoritmii operaționali stabiliți, sporind astfel eficiența operațională generală și îngrijirea preventivă.

Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă IoT reprezintă punctul culminant al analizei datelor IoT, nu numai prin prognozarea evenimentelor viitoare, ci și oferind îndrumări acționabile cu privire la pașii optimi pentru atingerea obiectivelor de afaceri. Această formă sofisticată de analiză integrează informațiile de la analiza descriptivă, de diagnosticare și predictivă pentru a recomanda acțiuni care optimizează operațiunile. Utilizează algoritmi de optimizare pentru a determina cele mai bune cursuri de acțiune.

În plus, prin combinarea datelor proprii ale companiei - cum ar fi specificațiile tehnice, manualele și întrebările și răspunsurile anterioare - cu analiza datelor IoT, sistemul nu numai că identifică problemele în timp real, ci și valorifică datele istorice pentru a sugera soluții dovedite, facilitând răspunsuri rapide și precise. și sporirea eforturilor de întreținere predictivă. Această abordare holistică sporește semnificativ eficiența suportului tehnic și luarea deciziilor operaționale.

Analiză în timp real

Analiza datelor în timp real pentru Internetul lucrurilor permite procesarea, analiza și interpretarea imediată a datelor de pe dispozitivele IoT pentru a oferi informații utile și pentru a facilita luarea deciziilor în cunoștință de cauză. Prin utilizarea instrumentelor analitice avansate, inclusiv algoritmi de învățare automată și modele statistice, această abordare identifică modele, tendințe și anomalii în date, optimizând astfel operațiunile în diferite domenii.

De exemplu, în producție, analizele în timp real monitorizează și perfecționează procesele de producție, în timp ce în asistența medicală, evaluează sănătatea pacientului și semnalează potențialele probleme de la început. Această capacitate ajută organizațiile să îmbunătățească eficiența, să reducă costurile și să sporească eficiența generală.

Edge Analytics

Analiza de margine procesează datele la sursă la marginea rețelei, reducând semnificativ latența și îmbunătățind timpii de răspuns prin eliminarea nevoii de a trimite date către serverele centrale. Această tehnologie, esențială în special pentru aplicațiile IoT cu nevoi mari de date, cum ar fi IoT industrial și sistemele auto, îmbunătățește vitezele de procesare a datelor și reduce sarcina pe serverele cloud.

Odată cu apariția 5G și a ratelor de transfer de date mai mari, edge analytics permite dispozitivelor IoT să efectueze procesarea datelor esențiale și luarea deciziilor la nivel local, deși unele scenarii combină încă edge și cloud computing pentru a gestiona datele mai eficient.

Analiza cognitivă

Analiza cognitivă a datelor IoT folosește calculul cognitiv și AI pentru a analiza date extinse de pe dispozitivele IoT, facilitând luarea deciziilor și automatizarea mai inteligente prin dezvăluirea modelelor și perspectivelor. Această abordare folosește învățarea automată, procesarea limbajului natural și alte analize sofisticate pentru a identifica tendințele, anomaliile și perspectivele predictive, optimizând astfel operațiunile, îmbunătățind experiența clienților și stimulând inovația.

În plus, îmbunătățește întreținerea și securitatea dispozitivelor IoT permițând detectarea în timp real a amenințărilor și reducând timpul de nefuncționare și intervenția manuală, deschizând calea pentru un management mai proactiv și predictiv.

Beneficiile tehnice și de afaceri ale IoT Analytics

Rețeaua în creștere de dispozitive IoT solicită noi niveluri de conectivitate, automatizare și inteligență de la platformele de analiză IoT, împreună cu asigurarea că proprietarii de afaceri vor putea profita la maximum de seturile de date atunci când vine vorba de consolidarea deciziilor de afaceri. O promisiune care a adus analiza Internet of Things pe harta tehnologiei.

Aprofundând mai departe în asigurări, să analizăm beneficiile de afaceri și tehnice ale soluțiilor de analiză IoT.

Creșterea eficienței operaționale

Analiza datelor IoT permite companiilor să identifice rapid ineficiențele prin examinarea datelor generate de IoT. De exemplu, o companie de logistică poate implementa senzori IoT pentru a monitoriza performanța flotei în timp real, abordând cu promptitudine probleme precum ineficiența rutei sau timpul de mers în gol al vehiculului. Această perspectivă imediată ajută la optimizarea operațiunilor și la îmbunătățirea eficienței combustibilului.

Reducerea Costurilor

Utilizarea unei soluții de analiză a datelor IoT poate reduce semnificativ costurile prin îmbunătățirea eficienței operaționale, reducerea consumului de energie și îmbunătățirea gestionării activelor. De exemplu, o fabrică de producție poate folosi senzori IoT pentru a monitoriza starea de sănătate a mașinii, prezicând defecțiunile înainte ca acestea să apară. Această abordare preventivă minimizează timpul de nefuncționare și prelungește durata de viață a echipamentului, reducând în cele din urmă costurile de reparație și înlocuire.

Îmbunătățirea experienței clienților

Analiza datelor din Internetul lucrurilor îmbunătățește interacțiunile cu clienții, oferind informații detaliate despre comportamentele și preferințele consumatorilor. De exemplu, o companie de dispozitive inteligente pentru casă poate analiza modelele de utilizare pentru a oferi clienților recomandări personalizate de economisire a energiei, sporind satisfacția și implicarea utilizatorilor cu sfaturi personalizate care se adresează obiceiurilor individuale de utilizare.

Creșterea siguranței

Utilizarea sistemului poate îmbunătăți protocoalele de siguranță prin identificarea de la început a riscurilor potențiale. În sectorul sănătății, spitalele pot folosi dispozitive IoT pentru a monitoriza în mod continuu echipamentele critice și elementele vitale ale pacienților, detectând rapid anomalii care ar putea duce la riscuri pentru sănătate, permițând astfel intervenția imediată și îmbunătățind semnificativ siguranța pacientului.

Îmbunătățirea procesului decizional

Analiza IoT îmbunătățește capacitățile de luare a deciziilor, oferind informații profunde asupra operațiunilor și comportamentului clienților. De exemplu, un lanț de vânzare cu amănuntul poate folosi senzori IoT pentru a urmări traficul pietonal al clienților și comportamentele de cumpărare în timp real. Aceste date îi ajută să ajusteze nivelurile de personal, să optimizeze aspectul magazinului și să adapteze promoțiile pentru a crește eficiența vânzărilor și satisfacția clienților.

Noi oportunitati de afaceri

Deschide noi căi pentru inovarea în afaceri prin identificarea tiparelor și tendințelor în comportamentul consumatorilor. Un producător de aparate inteligente, de exemplu, ar putea analiza datele de utilizare pentru a identifica cererea de funcții eficiente din punct de vedere energetic. Această perspectivă ar putea duce la dezvoltarea unei noi linii de produse ecologice, accesând piața în creștere a consumatorilor conștienți de mediu și diferențierea mărcii pe o piață competitivă.

Analiza datelor în timp real

Analiza Internet of Things facilitează analiza imediată a datelor pe măsură ce sunt generate, datorită tehnologiilor de analiză de streaming. De exemplu, o companie de utilități poate folosi această capacitate pentru a monitoriza sarcinile electrice în timp real, ajustând operațiunile rețelei instantaneu pentru a preveni întreruperile și pentru a optimiza distribuția energiei în funcție de cererea curentă, îmbunătățind semnificativ capacitatea de răspuns operațională.

Scalabilitate îmbunătățită

Sistemele permit companiilor să-și extindă operațiunile în mod flexibil și eficient din punct de vedere al costurilor. Plătiți doar pentru resursele pe care le utilizați, care pot fi ajustate dinamic pentru a satisface cererea fără a suporta costuri inutile. De exemplu, o platformă IoT bazată pe cloud poate permite unui comerciant cu amănuntul de comerț electronic să își extindă urmărirea inventarului în timpul sezonului de vârf și să reducă în perioade mai lente, asigurând utilizarea eficientă a resurselor.

Precizie sporită

Cu analiza IoT, companiile beneficiază de un nivel ridicat de precizie în analiza datelor lor datorită tehnicilor analitice avansate. Un furnizor de asistență medicală ar putea folosi dispozitive IoT pentru a colecta în mod continuu o gamă largă de date despre pacienți, permițând planuri de tratament mai precise și personalizate bazate pe monitorizarea în timp real a stării de sănătate.

Securitate sporită

Sistemul de analiză ajută la îmbunătățirea securității prin identificarea potențialelor amenințări înainte ca acestea să devină probleme semnificative. De exemplu, o instituție financiară ar putea implementa senzori IoT pentru a-și monitoriza centrele de date și traficul de rețea pentru activități neobișnuite, permițând măsuri de securitate preventive pentru a contracara amenințările cibernetice.

Automatizare

Analiza IoT sprijină, de asemenea, automatizarea proceselor care necesită în mod tradițional introducerea manuală, reducând costurile cu forța de muncă și orientând angajații către sarcini cu valoare mai mare. De exemplu, o fabrică de producție ar putea implementa senzori IoT și software de automatizare pentru a gestiona întreaga linie de producție, asigurând manipularea precisă a materialelor, întreținerea și controlul calității fără supraveghere umană constantă. Această automatizare nu numai că reduce probabilitatea erorilor, dar mărește și eficiența generală și productivitatea operațiunilor.

Beneficiile aplicării analizei datelor pentru IoT pot fi cel mai bine înțelese analizând aplicațiile din lumea reală ale software-ului din mai multe industrii. Să intrăm în asta.

Cazuri de utilizare a analizei IoT din lumea reală

Fără să ne dăm seama, IoT devine o parte din viețile noastre, atât direct, cât și indirect. Forțele motrice din spatele acestei adoptări pe scară largă sunt analiza IoT, ceea ce face posibil ca soluțiile inteligente să culeagă, să proceseze, să stocheze și să creeze informații cu impact asupra afacerii.

Sisteme de management al cozilor

Senzorii Internet of Things ajută la detectarea și analizarea în timp real a mișcării clienților în sistemele de gestionare a cozilor. Ei colectează date referitoare la mișcarea clienților, timpul la care intră și părăsesc o anumită zonă și lungimea cozilor în sine. Aceste date sunt apoi studiate de analizele IoT pentru a dezvălui modele care pot fi utilizate ulterior pentru a prezice orele de vârf, permițând astfel companiilor să reducă fluctuația personalului, precum și timpul de așteptare. De exemplu, dacă o coadă la supermarket crește, acest echipament poate fi folosit pentru a deschide noi puncte de casă, îmbunătățind nivelul de satisfacție a clienților.

Exemplu: un număr de puncte de date, cum ar fi rata de sosire a clienților și ora de plată, sunt monitorizate în toate magazinele Walmart folosind analize IoT pentru o gestionare eficientă a cozilor. Acest lucru contribuie la un sistem de management operațional eficient în ceea ce privește capacitatea de servicii pentru clienți, deoarece implementarea personalului și disponibilitatea caselor depind de informațiile în timp real ale datelor.

Experiențe de cumpărături fără întreruperi

Frumusețea tehnologiei just-walk-out alimentată de IoT este eliminarea caselor în stil vechi. Lucrând în tandem cu AI, senzorii IoT urmăresc produsele pe care cumpărătorii le aleg folosind informații despre etichete RFID, senzori de greutate plasați lângă rafturi sau chiar tehnologie de viziune computerizată. Mecanica care funcționează pe backend necesită ca datele să fie analizate prin analize IoT înainte de facturarea corectă a magazinului prin aplicația mobilă, astfel încât clienții să plătească automat când ies.

Exemplu: magazinele Amazon Go sunt echipate cu senzori IoT și tehnologie de viziune computerizată pentru monitorizarea activităților cumpărătorilor. În timp real, ajută la urmărirea articolelor luate de pe rafturi și la actualizarea coșului virtual pentru cumpărături fără fricțiuni, fără capete.

Management inteligent al resurselor de apă

Analiza modelului de utilizare și detectarea scurgerilor, în timp real, sunt cheia sistemelor Smart Water Management care sunt echipate cu senzori IoT. Acestea adună informații despre debitele de apă; nivelurile de presiune precum și alte indicații importante în primul rând privind modelele de consum.

În consecință, utilizarea analizei IoT pentru a detecta anomalii în aceste informații a creat alarme timpurii împotriva potențialelor scurgeri. În plus, oferă informații despre cum poate fi utilizată cel mai bine apa fără a risipi mult, prin urmare, economisind costurile de operare.

Exemplu: Barcelona integrează utilizarea IoT în sistemele sale de management al apei în scopul verificării și, eventual, a reducerii suprasolicitarii apei. Software-ul de analiză analizează informațiile din diferite puncte ale senzorilor pentru a detecta scurgerile, pentru a optimiza distribuția apei și pentru a îmbunătăți conservarea generală a apei în oraș.

Instrumente de optimizare a agriculturii

Celălalt domeniu în care analiza IoT este utilizată pe scară largă implică analiza solului și datele climatice în scopuri agronomice. Senzorii pot colecta informații despre nivelurile de umiditate a solului, ratele de temperatură, precum și echilibrul pH-ului din probele de sol prelevate din diferite părți ale câmpurilor dvs. la anumite momente ale zilei.

În acest context, informațiile sunt supuse analizei datelor IoT, astfel încât fermierii să poată obține recomandări de plantare care conduc la randamente mai mari prin decizii informate privind practicile de utilizare durabilă a terenurilor.

Exemplu: Dispozitivele conectate la mașinile agricole, cum ar fi tractoarele John Deere, colectează informații despre starea solului. Aceste informații sunt introduse într-un sistem de analiză care ajută fermierii să ia decizii cu privire la tipurile de culturi care ar trebui cultivate acolo unde se află.

Utilizarea optimizată a energiei

Gestionarea și controlul consumului de energie devine mai ușoară prin intermediul dispozitivelor IoT. Rețelele inteligente colectează date de energie în timp real din consumul de energie, ofertă și cerere prin intermediul senzorilor IoT. Informațiile sunt apoi transmise printr-o platformă de analiză IoT care apoi planifică strategic distribuția adaptivă a energiei, ceea ce duce la o reducere substanțială a costurilor și, de asemenea, deschide calea pentru emisii mai puțin dăunătoare în mediu.

Exemplu: Pentru a gestiona utilizarea energiei într-o manieră durabilă, Copenhaga a folosit deja rețele inteligente. Utilizând date de la numeroasele dispozitive conectate la internet, sistemul de analiză este capabil să optimizeze distribuția energiei pe baza cerințelor de energie, inclusiv a surselor regenerabile și a problemelor administrative în general.

Sisteme inteligente de trafic

Semnalele de trafic și semnele stradale integrate rulează pe datele de trafic în timp real pe care le obțin de la dispozitivele IoT instalate la semafoare și la semnele stradale. Mișcarea mașinilor, nivelurile de congestie alături de alte forme de date sunt colectate de senzori IoT plasați pe diferite drumuri, care, atunci când sunt analizați de un sistem de management al energiei bazat pe analize, ajută la ajustarea semnalelor de trafic și contribuie la eficiența energetică urbană prin reducerea ambuteiajului. .

Exemplu: Singapore folosește IoT ca parte a sistemului său de management al traficului pentru a îmbunătăți mobilitatea. Analiza sistemului preia informații în flux live despre toate mișcările mașinilor și activitățile pietonale pentru a ajusta apoi timpul de ciclu al semafoarelor la anumite intersecții unde tinde să apară cel mai mult aglomerația.

Monitorizarea de la distanță a sănătății

Dispozitivele IoT sunt utilizate în asistența medicală pentru a permite monitorizarea continuă a stării de sănătate a pacientului, departe de mediile medicale tradiționale. Ei sunt capabili să colecteze semne vitale, date despre activitatea fizică și alte funcții ale corpului, care pot fi descrise ca parametri solicitați de orice profesionist din domeniul sănătății care dorește să știe cum se simte un anumit individ fără a avea neapărat o interacțiune imediată cu ei. o bază zilnică.

Pentru a permite acest lucru, informațiile colectate necesită procesare prin analiza datelor IoT, astfel încât să ofere informații în timp real și să faciliteze intervenția în timp util, pe lângă planurile de îngrijire personalizate.

Exemplu: Philips oferă dispozitive utilizate în scopuri medicale de la distanță. Aceste dispozitive pot detecta temperatura corpului sau pot fi utilizate în monitorizarea cardiacă.

Cercetare medicală bazată pe date

Aplicațiile IoT au jucat un rol esențial în colectarea unor volume mari de date de sănătate din diferite surse, cum ar fi dispozitivele portabile și dispozitivele de monitorizare, în scopul efectuării cercetării medicale. Acest nivel de colectare extinsă de date face ca este esențială implicarea analizei IoT pentru a analiza datele longitudinale de sănătate care pot fi adoptate în diferite discipline medicale, în special în îmbunătățirea cercetării medicale.

Exemplu: Utilizarea IoT ca instrument de cercetare a dus la o cantitate mare de date ușor de obținut în sectorul medical. Permite investigații de înaltă calitate prin dispozitive purtabile și alte dispozitive legate de urmărirea tendințelor de sănătate ale pacienților

Automatizare industriala

Monitorizarea precisă a instalațiilor care funcționează în principal cu mașini industriale este ceva care este posibil prin tehnologia IoT. Prin utilizarea software-ului de analiză pentru a studia datele colectate din funcționarea echipamentelor, cum ar fi – stările de funcționare, performanța mașinilor și condițiile acestora – se pot planifica acțiuni de corecție în timp real pentru a îmbunătăți eficiența și a reduce timpul de nefuncționare în timpul întreținerii preventive.

Exemplu: Tesla folosește IoT și automatizare avansată în fabricile sale. Se crede că sistemele de analiză pe care le folosesc procesează datele de la senzorii IoT pentru a monitoriza utilajele, a prezice nevoile de întreținere și a optimiza procesele de producție, sporind în cele din urmă eficiența producției și calitatea produsului.

Management îmbunătățit al clădirii

Soluțiile de clădire inteligentă IoT și-au creat deja un nume în spațiul digital pentru îmbunătățirea eficienței clădirilor și a confortului ocupanților. Acest lucru devine posibil prin utilizarea senzorilor IoT care colectează date despre iluminare, controlul temperaturii, consumul de energie și starea de ocupare.

Rolul unei soluții de analiză aici este de a procesa automat datele și de a ajusta sistemele clădirii, cum ar fi luminile sau HVAC, în funcție fie de utilizarea energiei, fie de condițiile confortabile de viață.

Exemplu: The Edge, din Amsterdam, este cunoscută drept una dintre cele mai inteligente clădiri din lume, utilizează IoT pentru gestionarea eficientă a resurselor sale.

Urmărirea aceluiași nivel de succes în industria dvs. va depinde în mare măsură de două elemente: partenerii dvs. tehnologici și cât de bine implementați soluția în organizația dvs.

Elementul de partener tehnologic poate fi abordat prin parteneriatul cu noi. La Appinventiv, avem o experiență vastă în lucrul cu soluții conectate, în special în conformitate cu crearea unui întreg ecosistem de transmisie de date și dispozitive.

Pe lângă dezvoltarea ecosistemului, am construit, de asemenea, o serie de soluții inteligente de analiză IoT care facilitează caselor de vânzare cu amănuntul, firmelor de sănătate, hotelurilor și companiilor de servicii să își gestioneze mai bine operațiunile și să ia decizii informate.

Să vorbim acum despre al doilea element – ​​implementarea analizei IoT în organizația ta.

Procesul pe care de obicei îl urmăm și îl sugerăm clienților noștri arată cam așa.

Procesul de implementare a analizei IoT

Definirea scopului

Primul pas către implementarea analizei IoT este înțelegerea obiectivului principal de afaceri. Aceasta ar include găsirea problemei, domeniul de aplicare a îmbunătățirii și domeniile care nu sunt explorate din cauza lipsei acestei soluții.

Claritatea acestor puncte te va ajuta în cele din urmă să iei cele mai bune decizii de implementare.

Identificarea sursei de date

Această etapă necesită o mulțime de teme în procesul curent de prelucrare a datelor. Înțelegerea tipului de date pe care le aveți, unde sunt localizate, cum sunt colectate și utilizate sunt doar câteva întrebări la care ar trebui să găsiți un răspuns.

Selectarea instrumentului de analiză

După ce ați identificat sursele de date, următorul pas ar fi găsirea celui mai bun instrument de analiză. În timp ce secțiunea noastră acoperită anterior despre tipurile de platforme de analiză IoT poate fi utilă aici, ar putea exista un eveniment în care ai avea nevoie de o platformă care să poată gestiona și analiza mai multe tipuri de date. În aceste cazuri, cel mai bun pariu ar fi să creați o soluție personalizată.

Dezvoltarea infrastructurii de analiză

Cu toate sursele și instrumentele dvs. de date optimizate, putem începe să construim infrastructura de analiză. Aceasta ar implica, de asemenea, o configurare planificată a hardware-ului și software-ului, inclusiv stocarea datelor, infrastructuri cloud, caracteristici de scalabilitate și sisteme de securitate.

Testați și validați

Este extrem de critic să testați toate funcționalitățile, asigurându-vă că funcționează așa cum este prevăzut. În această etapă, dezvoltatorii noștri IoT tind să ruleze algoritmi analitici pe un subset de date pentru a se asigura că informațiile pe care le generează sunt corecte. În plus, validăm sistemul față de microscoape de reglementare și de securitate pentru a garanta acceptarea sa pe piață.

Implementați și monitorizați

Odată ce sistemul de analiză a fost testat și validat atât din punct de vedere tehnic, cât și al utilizatorului, puteți implementa software-ul în soluția dvs. Cheia aici este să urmăriți în permanență performanța și să faceți ajustările necesare până când obiectivul dvs. de afaceri este îndeplinit.

Analiza finala

Analiza IoT, deși oferă nenumărate beneficii organizațiilor care doresc să creeze un ecosistem conectat, necesită o cantitate suficientă de deliberare în planul și implementarea. Întrebarea numărul unu la care dvs., în calitate de proprietar de afaceri, va trebui să răspundeți este dacă să alegeți o soluție gata făcută a cărei securitate a datelor și integrări nu sunt în controlul dvs. sau să construiți ceva personalizat de la zero.

Analiza cost-beneficiu pe termen lung va favoriza întotdeauna investiția în servicii personalizate de dezvoltare software IoT. Dar decizia ține de bugetul și cerințele dvs.

Sperăm că articolul v-a oferit informațiile pe care le căutați. Dacă găsiți că afacerea dvs. are nevoie de un software personalizat de analiză a datelor, contactați-ne.

Întrebări frecvente

Î. Ce este analiza datelor IoT?

A. Analiza IoT implică colectarea, procesarea și analiza datelor generate de dispozitivele Internet of Things pentru a extrage informații valoroase, a optimiza operațiunile și a sprijini luarea deciziilor.

Î. Care sunt caracteristicile cheie ale unui software de analiză IoT?

A. Caracteristicile cheie ale software-ului de analiză IoT includ colectarea și integrarea datelor, procesarea în timp real, analiză avansată (de exemplu, învățare automată, analiză predictivă), vizualizarea datelor, scalabilitate, securitate și suport pentru diferite protocoale și dispozitive IoT.

Î. La ce provocări de analiză IoT ar trebui să mă aștept?

A. Nimic dacă te asociezi cu o companie de analiză IoT precum Appinventiv. În alte cazuri, provocările pot fi legate de manipularea unor volume mari de date, asigurarea securității și confidențialității datelor, integrarea diverselor surse de date, gestionarea procesării datelor în timp real și menținerea calității și acurateței datelor.