Аналитика данных Интернета вещей: типы, варианты использования и реализация

Всего через два года, к 2026 году, рынок IoT достигнет $650,5 млрд. Однако очень немногие люди знают механику этой технологии – как она собирает, обрабатывает и передает данные.

Вот вам краткое объяснение.

Большинство систем Интернета вещей принимают данные через потоковую платформу, которая затем очищается от шума и настраивается для аналитики. Обычно приложение IoT использует аналитику в реальном времени, которая может выполнять агрегацию большого объема быстро меняющихся данных. Результат либо визуализируется для конечных пользователей, либо экспортируется через API в какое-либо другое приложение для дальнейших действий с помощью анализа данных IoT.

Теперь, хотя системы Интернета вещей и варианты их использования могут сильно различаться в зависимости от приложений и конструкций, наборы данных, которые измеряют технологии, можно разделить на три основные категории:

• Данные о состоянии: это базовый необработанный набор данных, который сообщает о состоянии устройства или системы.
• Данные автоматизации. Этот тип данных создается с помощью автоматизированных устройств и решений, таких как автоматическое освещение и интеллектуальные термостаты.
• Данные о местоположении: данные сообщают о географическом местоположении устройства или решения. Наиболее распространенный вариант его использования можно найти в складском хозяйстве, логистике и производстве.

Несмотря на кажущуюся простоту, то, что делают аналитические решения IoT, далеко не просто.

Некоторые препятствия на пути анализа данных Интернета вещей

Системы Интернета вещей, работающие как в цифровом, так и в физическом мире, создают уникальные проблемы для внедрения и анализа. Главным из них является конфиденциальность и безопасность данных, особенно когда регуляторы конфиденциальности, такие как GDPR ЕС и Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей, взимают высокие штрафы за нарушения. Боясь негативного результата, некоторые IoT-компании неохотно переходят в облако, оставляя им полностью локальные или гибридные среды.

Другая проблема заключается в том, что данные могут быть разнообразными, что, в свою очередь, может быть сложно обрабатывать или анализировать. Хуже всего то, что разные устройства Интернета вещей работают на разных прошивках и передают несколько форматов данных, что усложняет категоризацию и обработку данных платформами управления и анализа данных Интернета вещей.

Наконец, разработка и анализ приложений Интернета вещей требуют уникальных навыков, начиная от кибербезопасности и безопасности данных и заканчивая опытом обслуживания физического оборудования.

Чтобы решить некоторые из этих очевидных проблем, с которыми предприятия сталкиваются при использовании аналитических приложений IoT в широком масштабе, появилось несколько аналитических платформ IoT.

Что делают решения IoT Analytics?

Программное обеспечение для управления и анализа данных Интернета вещей отвечает за обработку, хранение и анализ наборов данных, поступающих с нескольких подключенных к Интернету устройств, с целью получения ценной информации, поиска закономерностей и принятия решений на основе данных.

Современные аналитические службы Интернета вещей, как правило, используют технологии анализа данных нового поколения, такие как глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект, для изучения данных, поступающих из нескольких источников.

Список функций типичного приложения для аналитики IoT может включать в себя:

• Сбор данных
• Хранилище данных
• Обработка данных
• Визуализация данных
• Генерация действенных идей

Типы платформ анализа данных Интернета вещей

Один из первых вопросов, которые возникают у IoT-предпринимателей, когда дело доходит до поиска лучшего решения для своей деятельности, — это какие аналитические решения IoT внедрить в систему. Ниже представлен обзор типов, которые также помогают закрепить варианты использования аналитики Интернета вещей.

Описательная аналитика

Описательная аналитика Интернета вещей использует анализ исторических данных для обобщения прошлых событий, позволяя организациям понимать предыдущие события и различать тенденции и закономерности, которые могут повлиять на будущие решения. Этот тип анализа генерирует подробные отчеты о том, что произошло, когда это произошло и частоте возникновения после обработки и анализа данных с устройств Интернета вещей.

Такая информация помогает выявлять любые нарушения и дает ценные ответы на вопросы о поведении объектов или людей, помогая стратегическому планированию и операционным улучшениям.

Диагностическая аналитика

Диагностическая аналитика Интернета вещей глубже, чем описательная аналитика, поскольку позволяет выяснить, почему происходят определенные события, и выявить коренные причины проблем посредством детального изучения данных. Он использует такие методологии, как интеллектуальный анализ данных и статистический анализ, для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей внутри данных.

Эта форма аналитики дает полезную информацию, помогая понять происхождение и последствия конкретных проблем, позволяя принимать более обоснованные решения и стратегии решения проблем.

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика использует исторические данные и различные алгоритмы статистики и машинного обучения для моделирования и прогнозирования будущих событий, помогая принимать бизнес-решения, такие как прогнозирование запасов и спроса. Эта технология имеет решающее значение в профилактическом обслуживании, где она использует аналитику и оповещения для обнаружения ранних признаков износа оборудования, особенно в таких секторах, как здравоохранение, автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность.

Такой подход снижает потребность в физических проверках, сводит к минимуму время простоя и ускоряет реагирование на аномалии за счет постоянного сравнения данных датчиков с установленными операционными алгоритмами, тем самым повышая общую операционную эффективность и профилактический уход.

Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика Интернета вещей представляет собой вершину анализа данных Интернета вещей, поскольку она не только прогнозирует будущие события, но и предоставляет практические рекомендации по оптимальным шагам для достижения бизнес-целей. Эта сложная форма аналитики объединяет данные описательной, диагностической и прогнозной аналитики, чтобы рекомендовать действия, оптимизирующие операции. Он использует алгоритмы оптимизации для определения наилучшего курса действий.

Более того, объединяя собственные данные компании, такие как технические спецификации, руководства и прошлые вопросы и ответы, с аналитикой данных Интернета вещей, система не только выявляет проблемы в режиме реального времени, но также использует исторические данные, чтобы предлагать проверенные решения, способствуя быстрому и точному реагированию. и активизация усилий по профилактическому техническому обслуживанию. Такой комплексный подход существенно повышает эффективность технической поддержки и принятия оперативных решений.

Аналитика в реальном времени

Аналитика данных Интернета вещей в режиме реального времени обеспечивает немедленную обработку, анализ и интерпретацию данных с устройств Интернета вещей для предоставления действенной информации и облегчения принятия обоснованных решений. Используя передовые аналитические инструменты, включая алгоритмы машинного обучения и статистические модели, этот подход выявляет закономерности, тенденции и аномалии в данных, тем самым оптимизируя операции в различных областях.

Например, на производстве аналитика в режиме реального времени отслеживает и совершенствует производственные процессы, а в здравоохранении она оценивает состояние здоровья пациентов и заранее выявляет потенциальные проблемы. Эта возможность помогает организациям повысить эффективность, сократить затраты и повысить общую эффективность.

Периферийная аналитика

Edge Analytics обрабатывает данные в их источнике на границе сети, значительно сокращая задержку и улучшая время отклика за счет устранения необходимости отправлять данные на центральные серверы. Эта технология, особенно важная для приложений Интернета вещей с большими потребностями в данных, таких как промышленный Интернет вещей и автомобильные системы, повышает скорость обработки данных и снижает нагрузку на облачные серверы.

С появлением 5G и более высоких скоростей передачи данных периферийная аналитика позволяет устройствам Интернета вещей выполнять важную обработку данных и принимать решения локально, хотя некоторые сценарии по-прежнему сочетают периферийные и облачные вычисления для более эффективного управления данными.

Когнитивная аналитика

Когнитивный анализ данных Интернета вещей использует когнитивные вычисления и искусственный интеллект для анализа обширных данных с устройств Интернета вещей, способствуя более разумному принятию решений и автоматизации за счет выявления закономерностей и аналитической информации. Этот подход использует машинное обучение, обработку естественного языка и другую сложную аналитику для выявления тенденций, аномалий и прогнозной информации, тем самым оптимизируя операции, улучшая качество обслуживания клиентов и стимулируя инновации.

Кроме того, он улучшает обслуживание и безопасность устройств Интернета вещей, обеспечивая обнаружение угроз в реальном времени и сокращая время простоя и ручное вмешательство, открывая путь к более упреждающему и прогнозирующему управлению.

Технические и бизнес-преимущества аналитики Интернета вещей

Растущая сеть устройств Интернета вещей требует новых уровней подключения, автоматизации и интеллекта от аналитических платформ Интернета вещей, а также уверенности в том, что владельцы бизнеса смогут максимально эффективно использовать наборы данных, когда дело доходит до принятия бизнес-решений. Обещание, благодаря которому аналитика Интернета вещей появилась на технологической карте.

Продолжая углубляться в гарантии, давайте рассмотрим деловые и технические преимущества аналитических решений IoT.

Повышение операционной эффективности

Аналитика данных Интернета вещей позволяет предприятиям быстро выявлять недостатки путем тщательного изучения данных, генерируемых Интернетом вещей. Например, логистическая компания может внедрить датчики Интернета вещей для мониторинга производительности автопарка в режиме реального времени, оперативно решая такие проблемы, как неэффективность маршрута или время простоя транспортных средств. Эта немедленная информация помогает оптимизировать операции и повысить эффективность использования топлива.

Снижение затрат

Использование решения для анализа данных Интернета вещей может значительно снизить затраты за счет повышения операционной эффективности, снижения энергопотребления и улучшения управления активами. Например, производственное предприятие может использовать датчики Интернета вещей для мониторинга состояния оборудования, прогнозируя сбои до их возникновения. Такой упреждающий подход сводит к минимуму время простоя и продлевает срок службы оборудования, что в конечном итоге снижает затраты на ремонт и замену.

Улучшение качества обслуживания клиентов

Аналитика данных Интернета вещей улучшает взаимодействие с клиентами, предоставляя подробную информацию о поведении и предпочтениях потребителей. Например, компания, производящая устройства для умного дома, может анализировать модели использования, чтобы предоставлять клиентам индивидуальные рекомендации по энергосбережению, повышая удовлетворенность пользователей и их вовлеченность с помощью персонализированных советов, учитывающих индивидуальные привычки использования.

Повышение безопасности

Использование системы может улучшить протоколы безопасности за счет раннего выявления потенциальных рисков. В секторе здравоохранения больницы могут использовать устройства Интернета вещей для непрерывного мониторинга критически важного оборудования и жизненно важных функций пациентов, быстро обнаруживая аномалии, которые могут привести к рискам для здоровья, что позволяет немедленно вмешаться и значительно повысить безопасность пациентов.

Улучшение процесса принятия решений

Аналитика Интернета вещей расширяет возможности принятия решений, предлагая глубокое понимание операций и поведения клиентов. Например, розничная сеть может использовать датчики Интернета вещей для отслеживания посещаемости покупателей и покупательского поведения в режиме реального времени. Эти данные помогают им корректировать численность персонала, оптимизировать планировку магазинов и адаптировать рекламные акции для повышения эффективности продаж и удовлетворенности клиентов.

Новые возможности для бизнеса

Он открывает новые возможности для бизнес-инноваций, выявляя закономерности и тенденции в поведении потребителей. Например, производитель интеллектуальных устройств может проанализировать данные об использовании, чтобы определить спрос на энергоэффективные функции. Это понимание может привести к разработке новой линейки экологически чистых продуктов, что позволит выйти на растущий рынок экологически сознательных потребителей и дифференцировать бренд на конкурентном рынке.

Анализ данных в реальном времени

Аналитика Интернета вещей облегчает немедленный анализ данных по мере их создания благодаря технологиям потоковой аналитики. Например, коммунальная компания может использовать эту возможность для мониторинга электрических нагрузок в режиме реального времени, мгновенно корректируя работу сети для предотвращения сбоев и оптимизации распределения энергии в зависимости от текущего спроса, что значительно повышает оперативность реагирования.

Улучшенная масштабируемость

Системы позволяют предприятиям гибко и экономично масштабировать свою деятельность. Вы платите только за используемые ресурсы, которые можно динамически корректировать в соответствии с потребностями без ненужных затрат. Например, облачная платформа Интернета вещей может позволить ритейлеру электронной коммерции увеличивать масштабы отслеживания запасов в пиковые сезоны и сокращать масштабы в более медленные периоды, обеспечивая эффективное использование ресурсов.

Повышенная точность

Благодаря аналитике Интернета вещей предприятия получают выгоду от высокого уровня точности анализа данных благодаря передовым аналитическим методам. Поставщик медицинских услуг может использовать устройства Интернета вещей для непрерывного сбора широкого спектра данных о пациентах, что позволяет разрабатывать более точные и персонализированные планы лечения на основе мониторинга состояния здоровья в режиме реального времени.

Повышенная безопасность

Система аналитики помогает повысить безопасность, выявляя потенциальные угрозы до того, как они станут серьезными проблемами. Например, финансовое учреждение может развернуть датчики Интернета вещей для мониторинга своих центров обработки данных и сетевого трафика на предмет необычной активности, что позволит принять упреждающие меры безопасности для предотвращения киберугроз.

Автоматизация

Аналитика Интернета вещей также поддерживает автоматизацию процессов, которые традиционно требуют ручного ввода, сокращая затраты на рабочую силу и переключая внимание сотрудников на более важные задачи. Например, производственное предприятие может внедрить датчики Интернета вещей и программное обеспечение для автоматизации для управления всей производственной линией, обеспечивая точную обработку материалов, техническое обслуживание и контроль качества без постоянного контроля со стороны человека. Такая автоматизация не только снижает вероятность ошибок, но и повышает общую эффективность и производительность операций.

Преимущества применения анализа данных для Интернета вещей можно лучше всего понять, изучив реальное применение программного обеспечения в различных отраслях. Давайте займемся этим.

Реальные примеры использования IoT-аналитики

Мы даже не осознаем, что Интернет вещей становится частью нашей жизни, как прямо, так и косвенно. Движущей силой такого широкого внедрения является аналитика Интернета вещей, которая позволяет интеллектуальным решениям собирать, обрабатывать, хранить и создавать важную для бизнеса информацию.

Системы управления очередью

Датчики Интернета вещей помогают обнаруживать и анализировать движение клиентов в режиме реального времени в системах управления очередями. Они собирают данные о перемещении клиентов, времени их входа и выхода из определенной зоны, а также о длине очередей. Эти данные затем изучаются аналитиками Интернета вещей, чтобы выявить закономерности, которые позже можно использовать для прогнозирования времени пиковой нагрузки, что позволяет предприятиям сократить текучесть кадров, а также время ожидания. Например, если очередь в супермаркете увеличивается, это оборудование можно использовать для открытия новых касс, повышая уровень удовлетворенности клиентов.

Пример. Ряд точек данных, таких как скорость прибытия клиентов и время оформления заказа, отслеживаются во всех магазинах Walmart с использованием аналитики Интернета вещей для эффективного управления очередями. Это способствует созданию эффективной системы оперативного управления с точки зрения возможностей обслуживания клиентов, поскольку размещение персонала и доступность касс зависят от анализа данных в режиме реального времени.

Беспрепятственный опыт покупок

Прелесть технологии простого выхода на базе Интернета вещей заключается в отказе от касс старого образца. Работая в тандеме с искусственным интеллектом, датчики Интернета вещей отслеживают товары, которые покупатели выбирают, используя информацию RFID-меток, датчики веса, размещенные вдоль полок, или даже технологии компьютерного зрения. Механика, работающая на бэкэнде, требует анализа данных с помощью IoT-аналитики перед выставлением точных счетов в магазине через мобильное приложение, чтобы клиенты автоматически платили при выходе.

Пример: магазины Amazon Go оснащены датчиками Интернета вещей и технологиями компьютерного зрения для мониторинга действий покупателей. В режиме реального времени это помогает отслеживать, какие товары были взяты с полок, и обновлять виртуальную корзину для беспрепятственных покупок без кассовых операций.

Интеллектуальное управление водными ресурсами

Анализ характера использования и обнаружение утечек в режиме реального времени являются ключевыми моментами систем интеллектуального управления водными ресурсами, оснащенных датчиками Интернета вещей. Они собирают информацию о расходе воды; уровни давления, а также другие важные показатели, в первую очередь, о структуре потребления.

Следовательно, использование аналитики Интернета вещей для обнаружения аномалий в этой информации обеспечивает раннюю тревогу против потенциальных утечек. Кроме того, это дает представление о том, как лучше всего использовать воду, не тратя ее впустую, что снижает эксплуатационные расходы.

Пример: Барселона интегрирует использование Интернета вещей в свои системы управления водными ресурсами в целях проверки и, возможно, ограничения чрезмерного использования воды. Аналитическое программное обеспечение анализирует информацию от различных точек датчиков для обнаружения утечек, оптимизации распределения воды и повышения общей экономии воды в городе.

Инструменты оптимизации сельского хозяйства

Другая область, где широко используется аналитика Интернета вещей, включает анализ почвы и климатические данные для агрономических целей. Датчики могут собирать информацию об уровне влажности почвы, температуре, а также балансе pH в образцах почвы, взятых с разных частей ваших полей в определенное время в течение дня.

На этом фоне информация подвергается анализу данных IoT, чтобы фермеры могли получить рекомендации по посадке, которые приводят к повышению урожайности за счет обоснованных решений по устойчивому землепользованию.

Пример: устройства, подключаемые к сельскохозяйственным машинам, таким как тракторы John Deere, собирают информацию о состоянии почвы. Эта информация поступает в аналитическую систему, которая помогает фермерам принимать решения о том, какие виды культур следует выращивать там, где они расположены.

Оптимизированное использование энергии

Управление и контроль энергопотребления становится проще благодаря устройствам IoT. Интеллектуальные сети собирают данные об энергопотреблении, спросе и предложении в режиме реального времени с помощью датчиков Интернета вещей. Затем информация передается через аналитическую платформу Интернета вещей, которая затем стратегически планирует адаптивное распределение энергии, что приводит к существенному сокращению затрат, а также открывает путь к снижению вредных выбросов в окружающую среду.

Пример: Для устойчивого управления энергопотреблением Копенгаген уже применил интеллектуальные сети. Используя данные со многих подключенных к Интернету устройств, аналитическая система способна оптимизировать распределение энергии на основе требований к электроэнергии, включая возобновляемые источники, и административных вопросов в целом.

Умные системы дорожного движения

Интегрированные светофоры и уличные знаки работают на основе данных о дорожном движении в режиме реального времени, которые они получают от устройств Интернета вещей, установленных на светофорах и уличных знаках. Движение автомобилей, уровни заторов, а также другие виды данных собираются датчиками Интернета вещей, расположенными на различных дорогах, которые при анализе с помощью аналитической системы управления энергопотреблением помогают регулировать сигналы светофора и повышать энергоэффективность городов за счет уменьшения пробок. .

Пример: Сингапур использует Интернет вещей как часть своей системы управления дорожным движением для повышения мобильности. Аналитика системы принимает в реальном времени информацию обо всех движениях автомобилей и пешеходной активности, чтобы затем корректировать время работы светофоров на определенных перекрестках, где чаще всего возникают заторы.

Удаленный мониторинг здоровья

Устройства Интернета вещей используются в здравоохранении для обеспечения непрерывного мониторинга состояния здоровья пациента вдали от традиционных медицинских сред. Они способны собирать показатели жизнедеятельности, данные о физической активности и других функциях организма, которые можно описать как параметры, необходимые любому медицинскому работнику, который хочет знать, как чувствует себя конкретный человек, без необходимости немедленного взаимодействия с ним один на один. ежедневно.

Для этого собранная информация должна быть обработана с помощью аналитики данных Интернета вещей, чтобы она давала ценную информацию в режиме реального времени и способствовала своевременному вмешательству в дополнение к персонализированным планам ухода.

Пример: Philips предлагает устройства, используемые в медицинских целях удаленно. Эти устройства могут измерять температуру тела или использоваться для мониторинга сердечной деятельности.

Медицинские исследования, основанные на данных

Приложения Интернета вещей сыграли важную роль в сборе больших объемов данных о здоровье из различных источников, таких как носимые устройства и устройства мониторинга, для целей проведения медицинских исследований. Такой уровень обширного сбора данных делает крайне важным привлечение аналитики Интернета вещей для анализа продольных данных о состоянии здоровья, которые могут быть использованы в различных медицинских дисциплинах, особенно при совершенствовании медицинских исследований.

Пример: Использование Интернета вещей в качестве исследовательского инструмента привело к получению большого количества легкодоступных данных в медицинском секторе. Это позволяет проводить высококачественные исследования с помощью носимых устройств и других устройств, связанных с отслеживанием тенденций в состоянии здоровья пациентов.

Индустриальная автоматизация

Точный мониторинг объектов, которые в основном работают с промышленными машинами, стал возможен благодаря технологии Интернета вещей. Используя аналитическое программное обеспечение для изучения данных, собранных о функционировании оборудования, таких как рабочее состояние, производительность машин и их состояние, можно планировать корректирующие действия в режиме реального времени для повышения эффективности и сокращения времени простоя во время профилактического обслуживания.

Пример: Tesla использует передовой Интернет вещей и автоматизацию на своих заводах. Предполагается, что используемые ими аналитические системы обрабатывают данные от датчиков Интернета вещей для мониторинга оборудования, прогнозирования потребностей в техническом обслуживании и оптимизации производственных процессов, что в конечном итоге повышает эффективность производства и качество продукции.

Расширенное управление зданием

Решения для интеллектуальных зданий IoT уже создали себе имя в цифровом пространстве для повышения эффективности зданий и комфорта жителей. Это становится возможным благодаря использованию датчиков Интернета вещей, которые собирают данные об освещении, контроле температуры, потреблении энергии и состоянии занятости.

Роль аналитического решения здесь заключается в автоматической обработке данных и настройке систем здания, таких как освещение или вентиляция, в зависимости от использования энергии или комфортных условий проживания.

Пример: The Edge в Амстердаме, известный как одно из самых умных зданий в мире, использует Интернет вещей для эффективного управления своими ресурсами.

Достижение того же уровня успеха в вашей отрасли будет во многом зависеть от двух элементов: ваших технологических партнеров и того, насколько хорошо вы внедрите решение в своей организации.

Элемент технического партнера можно решить, сотрудничая с нами. В Appinventiv мы обладаем обширным опытом работы с подключенными решениями, в частности, для создания целой экосистемы передачи данных и устройств.

Помимо развития экосистемы, мы также создали серию интеллектуальных решений для аналитики Интернета вещей, которые позволяют розничным домам, медицинским фирмам, отелям и сервисным компаниям лучше управлять своей деятельностью и принимать обоснованные решения.

Давайте теперь поговорим о втором элементе — внедрении аналитики Интернета вещей в вашей организации.

Процесс, которому мы обычно следуем и предлагаем нашим клиентам, выглядит примерно так.

Процесс внедрения IoT-аналитики

Определение цели

Первым шагом на пути к внедрению аналитики Интернета вещей является понимание основной бизнес-цели. Это будет включать в себя поиск проблемы, объема улучшений и областей, которые не исследуются из-за отсутствия решения.

Ясность в этих вопросах в конечном итоге поможет вам принять наилучшие решения по внедрению.

Идентификация источника данных

Этот этап требует тщательной подготовки к текущему процессу обработки данных. Понимание того, какие данные у вас есть, где они расположены, как они собираются и используются, — это всего лишь несколько вопросов, на которые вам придется найти ответ.

Выбор инструмента аналитики

После того, как вы определили источники данных, следующим шагом будет поиск лучшего инструмента аналитики. Хотя наш ранее рассмотренный раздел о типах аналитических платформ Интернета вещей может оказаться здесь полезным, может возникнуть ситуация, когда вам понадобится платформа, которая могла бы обрабатывать и анализировать несколько типов данных. В таких случаях лучшим вариантом будет создание индивидуального решения.

Развитие аналитической инфраструктуры

Теперь, когда все ваши источники данных и инструменты оптимизированы, мы можем приступить к созданию аналитической инфраструктуры. Это также потребует плановой установки аппаратного и программного обеспечения, включая хранилище данных, облачную инфраструктуру, функции масштабируемости и системы безопасности.

Тестирование и проверка

Чрезвычайно важно протестировать все функциональные возможности и убедиться, что они работают должным образом. На этом этапе наши разработчики Интернета вещей обычно запускают аналитические алгоритмы на подмножестве данных, чтобы гарантировать точность получаемой информации. Кроме того, мы проверяем систему на соответствие нормативным требованиям и микроскопам безопасности, чтобы гарантировать ее признание на рынке.

Развертывание и мониторинг

После того как система аналитики будет протестирована и проверена как с технической, так и с пользовательской точки зрения, вы сможете развернуть программное обеспечение в своем решении. Ключевым моментом здесь является постоянное отслеживание производительности и внесение необходимых корректировок до тех пор, пока ваша бизнес-цель не будет достигнута.

Окончательный анализ

Аналитика Интернета вещей, хотя и предлагает бесчисленные преимущества организациям, стремящимся создать подключенную экосистему, требует изрядного обдумывания на этапе планирования и реализации. Вопрос номер один, на который вам, как владельцу бизнеса, придется ответить: использовать ли готовое решение, безопасность данных и интеграция которого не находятся под вашим контролем, или создать что-то персонализированное с нуля.

Долгосрочный анализ затрат и выгод всегда будет способствовать инвестированию в услуги по разработке специального программного обеспечения для Интернета вещей. Но решение зависит от вашего бюджета и требований.

Мы надеемся, что статья дала вам ту информацию, которую вы искали. Если вы обнаружите, что вашему бизнесу требуется специальное программное обеспечение для анализа данных, обратитесь к нам.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Что такое аналитика данных Интернета вещей?

A. Аналитика Интернета вещей включает сбор, обработку и анализ данных, генерируемых устройствами Интернета вещей, для извлечения ценной информации, оптимизации операций и поддержки принятия решений.

Вопрос. Каковы ключевые особенности программного обеспечения для аналитики Интернета вещей?

A. Ключевые функции программного обеспечения для аналитики Интернета вещей включают сбор и интеграцию данных, обработку в реальном времени, расширенную аналитику (например, машинное обучение, прогнозную аналитику), визуализацию данных, масштабируемость, безопасность и поддержку различных протоколов и устройств Интернета вещей.

Вопрос. Каких проблем с аналитикой Интернета вещей мне следует ожидать?

О. Ничего, если вы сотрудничаете с аналитической компанией IoT, такой как Appinventiv. В других случаях проблемы могут заключаться в обработке больших объемов данных, обеспечении безопасности и конфиденциальности данных, интеграции различных источников данных, управлении обработкой данных в реальном времени и поддержании качества и точности данных.