การวิเคราะห์ข้อมูล IoT: ประเภท กรณีการใช้งาน และการใช้งาน

ในอีกสองปี ภายในปี 2569 ตลาด IoT จะมีมูลค่าสูงถึง 650.5 พันล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม มีเพียงไม่กี่คนที่ทราบกลไกของเทคโนโลยีว่าเทคโนโลยีรวบรวม ประมวลผล และแบ่งปันข้อมูลอย่างไร

นี่เป็นคำอธิบายโดยย่อสำหรับคุณ

ระบบ IoT ส่วนใหญ่นำเข้าข้อมูลผ่านแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง ซึ่งจะถูกกำจัดสัญญาณรบกวนและตั้งค่าสำหรับการวิเคราะห์ โดยปกติแล้ว แอป IoT จะใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ซึ่งสามารถดำเนินการรวบรวมข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวเร็วปริมาณมากได้ ผลลัพธ์จะถูกแสดงเป็นภาพสำหรับผู้ใช้ปลายทางหรือส่งออกผ่าน API ไปยังแอปพลิเคชันอื่นเพื่อดำเนินการต่อไปโดยการวิเคราะห์ข้อมูล IoT

แม้ว่าระบบ IoT และกรณีการใช้งานจะแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับการใช้งานและการออกแบบ แต่ชุดข้อมูลที่วัดผลทางเทคโนโลยีสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ๆ ได้แก่

• ข้อมูลสถานะ: เป็นชุดข้อมูลดิบพื้นฐานที่สื่อสารสถานะของอุปกรณ์หรือระบบ
• ข้อมูลการทำงานอัตโนมัติ: ข้อมูลประเภทนี้สร้างขึ้นโดยอุปกรณ์และโซลูชันอัตโนมัติ เช่น ระบบไฟอัตโนมัติและตัวควบคุมอุณหภูมิอัจฉริยะ
• ข้อมูลตำแหน่ง: ข้อมูลจะสื่อสารตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของอุปกรณ์หรือโซลูชัน กรณีการใช้งานที่พบบ่อยที่สุดสามารถพบได้ในคลังสินค้า โลจิสติกส์ และการผลิต

แม้ว่าจะดูเหมือนตรงไปตรงมา แต่สิ่งที่โซลูชันการวิเคราะห์ IoT ทำนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย

สิ่งกีดขวางบนถนนบางประการในการวิเคราะห์ข้อมูล IoT

การดำเนินงานทั้งในโลกดิจิทัลและทางกายภาพ ระบบ IoT นำเสนอความท้าทายเฉพาะสำหรับการนำไปใช้และการวิเคราะห์ สิ่งสำคัญอันดับแรกคือความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหน่วยงานกำกับดูแลความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR ของสหภาพยุโรป และกฎหมายความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคแห่งแคลิฟอร์เนียเรียกเก็บบทลงโทษสูงสำหรับการละเมิด ด้วยความกลัวผลลัพธ์เชิงลบ บริษัท IoT หลายแห่งจึงไม่เต็มใจที่จะเปลี่ยนไปใช้ระบบคลาวด์ โดยปล่อยให้พวกเขามีสภาพแวดล้อมแบบ on-premise หรือแบบไฮบริดเต็มรูปแบบ

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือข้อมูลสามารถมีความหลากหลาย ซึ่งทำให้ประมวลผลหรือวิเคราะห์ได้ยาก สิ่งที่แย่กว่านั้นคืออุปกรณ์ IoT ที่แตกต่างกันทำงานบนเฟิร์มแวร์ที่แตกต่างกันและส่งผ่านข้อมูลหลายรูปแบบ ทำให้การจัดการข้อมูล IoT และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์มีความซับซ้อนในการจัดหมวดหมู่และประมวลผลข้อมูล

สุดท้ายนี้ การพัฒนาและการวิเคราะห์แอป IoT จำเป็นต้องมีทักษะเฉพาะตั้งแต่ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความปลอดภัยของข้อมูล ไปจนถึงความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับการบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์ทางกายภาพ

เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายที่ธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญกับแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ IoT ในวงกว้าง จึงมีแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ IoT หลายแพลตฟอร์มเกิดขึ้น

โซลูชันการวิเคราะห์ IoT ทำหน้าที่อะไร?

ซอฟต์แวร์การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล IoT มีหน้าที่ในการประมวลผล จัดเก็บ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มาจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตหลายเครื่อง เพื่อรับข้อมูลเชิงลึก ค้นหารูปแบบ และทำการตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุน

บริการวิเคราะห์ IoT ยุคใหม่มีแนวโน้มที่จะใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลยุคถัดไป เช่น การเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อศึกษาข้อมูลที่มาจากหลายแหล่ง

รายการคุณสมบัติของแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ IoT ทั่วไปอาจรวมถึง –

• การเก็บรวบรวมข้อมูล
• การจัดเก็บข้อมูล
• การประมวลผลข้อมูล
• การแสดงภาพข้อมูล
• การสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

ประเภทของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูล IoT

หนึ่งในคำถามแรกที่ผู้ประกอบการ IoT มีเมื่อต้องค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับการดำเนินงานของพวกเขาคือโซลูชันการวิเคราะห์ IoT ประเภทใดที่จะแนะนำในระบบ ต่อไปนี้คือภาพรวมของประเภทต่างๆ ซึ่งช่วยประสานกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ IoT

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์ IoT แบบพรรณนาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อสรุปเหตุการณ์ในอดีต ช่วยให้องค์กรเข้าใจเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ และมองเห็นแนวโน้มและรูปแบบที่อาจแจ้งการตัดสินใจในอนาคต การวิเคราะห์ประเภทนี้จะสร้างรายงานโดยละเอียดเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น เมื่อเกิดขึ้น และความถี่ของการเกิดหลังจากประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT

ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวช่วยระบุความผิดปกติใดๆ และให้คำตอบที่มีคุณค่าสำหรับคำถามเกี่ยวกับพฤติกรรมของวัตถุหรือบุคคล เพื่อเป็นแนวทางในการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการปรับปรุงการปฏิบัติงาน

การวิเคราะห์การวินิจฉัย

การวิเคราะห์ IoT เพื่อการวินิจฉัยเจาะลึกกว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนาโดยระบุสาเหตุที่ทำให้เกิดเหตุการณ์บางอย่างขึ้น ระบุสาเหตุของปัญหาผ่านการตรวจสอบข้อมูลโดยละเอียด โดยใช้ประโยชน์จากวิธีการต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ เพื่อเปิดเผยรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล

การวิเคราะห์รูปแบบนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ช่วยให้เข้าใจที่มาและผลกระทบของปัญหาเฉพาะ ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น และกลยุทธ์ในการแก้ปัญหา

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตและอัลกอริธึมทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เพื่อสร้างแบบจำลองและคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ เช่น การคาดการณ์สินค้าคงคลังและความต้องการ เทคโนโลยีนี้มีส่วนสำคัญในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ โดยจะใช้การวิเคราะห์และการแจ้งเตือนเพื่อตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของการสึกหรอของอุปกรณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ และอวกาศ

แนวทางนี้ช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบทางกายภาพ ลดเวลาหยุดทำงาน และเร่งการตอบสนองต่อความผิดปกติโดยการเปรียบเทียบข้อมูลเซ็นเซอร์กับอัลกอริธึมการปฏิบัติงานที่กำหนดไว้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานโดยรวมและการดูแลเชิงป้องกัน

การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์ IoT เชิงกำหนดแสดงถึงจุดสุดยอดของการวิเคราะห์ข้อมูล IoT โดยไม่เพียงแต่คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตเท่านั้น แต่ยังให้คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ในขั้นตอนที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ รูปแบบการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนนี้รวมข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวินิจฉัย และเชิงคาดการณ์ เพื่อแนะนำการดำเนินการที่เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมเพื่อกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

นอกจากนี้ ด้วยการรวมข้อมูลของบริษัท เช่น ข้อกำหนดทางเทคนิค คู่มือ และคำถามและคำตอบที่ผ่านมา เข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูล IoT ระบบไม่เพียงแต่ระบุปัญหาแบบเรียลไทม์ แต่ยังใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อแนะนำวิธีแก้ปัญหาที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว อำนวยความสะดวกในการตอบสนองที่รวดเร็วและแม่นยำ และเพิ่มความพยายามในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ แนวทางแบบองค์รวมนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสนับสนุนทางเทคนิคและการตัดสินใจด้านการปฏิบัติงานได้อย่างมาก

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ข้อมูล Internet of Things แบบเรียลไทม์ช่วยให้สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ได้ทันที เพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ และอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึงอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองทางสถิติ วิธีการนี้จะระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติในข้อมูล จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในสาขาต่างๆ

ตัวอย่างเช่น ในการผลิต การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะตรวจสอบและปรับปรุงกระบวนการผลิต ในขณะที่ในการดูแลสุขภาพ พวกเขาประเมินสุขภาพของผู้ป่วยและแจ้งปัญหาที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ ความสามารถนี้ช่วยให้องค์กรปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

การวิเคราะห์ขอบ

Edge Analytics ประมวลผลข้อมูลที่แหล่งที่มาบน Edge ของเครือข่าย ช่วยลดเวลาแฝงได้อย่างมาก และปรับปรุงเวลาตอบสนองโดยขจัดความจำเป็นในการส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง เทคโนโลยีนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อแอปพลิเคชัน IoT ที่มีความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น IoT ในอุตสาหกรรมและระบบยานยนต์ ช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผลข้อมูลและลดภาระบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์

ด้วยการถือกำเนิดของ 5G และอัตราการถ่ายโอนข้อมูลที่สูงขึ้น การวิเคราะห์แบบ Edge ช่วยให้อุปกรณ์ IoT สามารถประมวลผลข้อมูลที่จำเป็นและการตัดสินใจในพื้นที่ได้ แม้ว่าบางสถานการณ์ยังคงรวม Edge และ Cloud Computing เพื่อจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การวิเคราะห์องค์ความรู้

การวิเคราะห์ข้อมูล Cognitive IoT ใช้ประโยชน์จากการประมวลผลการรับรู้และ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมจากอุปกรณ์ IoT ช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจและระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นโดยการเปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึก แนวทางนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนอื่นๆ เพื่อระบุแนวโน้ม ความผิดปกติ และข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และขับเคลื่อนนวัตกรรม

นอกจากนี้ยังปรับปรุงการบำรุงรักษาและความปลอดภัยของอุปกรณ์ IoT โดยเปิดใช้งานการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์และลดการหยุดทำงานและการแทรกแซงด้วยตนเอง ปูทางสำหรับการจัดการเชิงรุกและเชิงคาดการณ์มากขึ้น

ประโยชน์ทางเทคนิคและด้านธุรกิจของ IoT Analytics

เครือข่ายอุปกรณ์ IoT ที่กำลังเติบโตกำลังต้องการการเชื่อมต่อ ระบบอัตโนมัติ และความอัจฉริยะในระดับใหม่จากแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ IoT พร้อมด้วยการรับประกันว่าเจ้าของธุรกิจจะสามารถใช้ชุดข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดเมื่อต้องเสริมความแข็งแกร่งให้กับการตัดสินใจทางธุรกิจ คำมั่นสัญญาที่ได้นำการวิเคราะห์ Internet of Things มาสู่แผนที่เทคโนโลยี

เจาะลึกการรับประกันเพิ่มเติม ให้เราพิจารณาถึงประโยชน์ทางธุรกิจและทางเทคนิคของโซลูชันการวิเคราะห์ IoT

เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุความไร้ประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็วโดยการพิจารณาข้อมูลที่สร้างโดย IoT อย่างถี่ถ้วน ตัวอย่างเช่น บริษัทโลจิสติกส์สามารถใช้เซ็นเซอร์ IoT เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของยานพาหนะแบบเรียลไทม์ โดยแก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น ความไร้ประสิทธิภาพของเส้นทางหรือเวลาเดินเบาของยานพาหนะได้ทันที ข้อมูลเชิงลึกแบบทันทีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิง

การลดต้นทุน

การใช้ประโยชน์จากโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล IoT สามารถลดต้นทุนได้อย่างมากโดยการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดการใช้พลังงาน และการจัดการสินทรัพย์ที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตสามารถใช้เซ็นเซอร์ IoT เพื่อตรวจสอบสภาพของเครื่องจักร โดยคาดการณ์ความล้มเหลวก่อนที่จะเกิดขึ้น วิธีการยึดถือล่วงหน้านี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงานและยืดอายุของอุปกรณ์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการซ่อมแซมและเปลี่ยนทดแทนได้ในที่สุด

การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Internet of Things ช่วยเพิ่มปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าโดยให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น บริษัทอุปกรณ์สมาร์ทโฮมสามารถวิเคราะห์รูปแบบการใช้งานเพื่อให้คำแนะนำการประหยัดพลังงานที่ปรับแต่งแก่ลูกค้า เพิ่มความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ด้วยเคล็ดลับส่วนบุคคลที่ตอบสนองพฤติกรรมการใช้งานของแต่ละบุคคล

เสริมสร้างความปลอดภัย

การใช้ระบบสามารถปรับปรุงระเบียบปฏิบัติด้านความปลอดภัยโดยการระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ ในภาคการดูแลสุขภาพ โรงพยาบาลสามารถใช้อุปกรณ์ IoT เพื่อตรวจสอบอุปกรณ์ที่สำคัญและสัญญาณชีพของผู้ป่วยได้อย่างต่อเนื่อง ตรวจจับความผิดปกติที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านสุขภาพได้อย่างรวดเร็ว จึงสามารถเข้าแทรกแซงได้ทันทีและปรับปรุงความปลอดภัยของผู้ป่วยอย่างมีนัยสำคัญ

การปรับปรุงการตัดสินใจ

การวิเคราะห์ IoT ช่วยเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจโดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงานและพฤติกรรมของลูกค้า ตัวอย่างเช่น เครือข่ายร้านค้าปลีกสามารถใช้เซ็นเซอร์ IoT เพื่อติดตามจำนวนลูกค้าที่เข้าร้านและพฤติกรรมการซื้อแบบเรียลไทม์ ข้อมูลนี้ช่วยให้พวกเขาปรับระดับพนักงาน เพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงร้านค้า และปรับแต่งโปรโมชันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายและความพึงพอใจของลูกค้า

โอกาสทางธุรกิจใหม่

โดยเปิดช่องทางใหม่สำหรับนวัตกรรมทางธุรกิจโดยการระบุรูปแบบและแนวโน้มในพฤติกรรมผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตอุปกรณ์อัจฉริยะอาจวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานเพื่อระบุความต้องการคุณสมบัติประหยัดพลังงาน ข้อมูลเชิงลึกนี้อาจนำไปสู่การพัฒนากลุ่มผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม เข้าถึงตลาดที่กำลังเติบโตของผู้บริโภคที่คำนึงถึงสิ่งแวดล้อม และสร้างความแตกต่างให้กับแบรนด์ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ Internet of Things ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลได้ทันทีในขณะที่ถูกสร้างขึ้น ด้วยเทคโนโลยีการวิเคราะห์แบบสตรีม ตัวอย่างเช่น บริษัทสาธารณูปโภคสามารถใช้ความสามารถนี้ในการตรวจสอบโหลดไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ โดยปรับการทำงานของโครงข่ายทันทีเพื่อป้องกันไฟฟ้าดับ และเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายพลังงานตามความต้องการในปัจจุบัน ซึ่งปรับปรุงการตอบสนองการปฏิบัติงานอย่างมีนัยสำคัญ

ปรับปรุงความสามารถในการขยายขนาด

ระบบช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ปรับขนาดการดำเนินงานได้อย่างยืดหยุ่นและคุ้มต้นทุน คุณจะจ่ายเฉพาะทรัพยากรที่คุณใช้ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้แบบไดนามิกเพื่อให้ตรงตามความต้องการโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม IoT บนคลาวด์ช่วยให้ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซขยายขนาดการติดตามสินค้าคงคลังในช่วงฤดูท่องเที่ยวและลดขนาดลงในช่วงเวลาที่ช้าลง เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพ

เพิ่มความแม่นยำ

ด้วยการวิเคราะห์ IoT ธุรกิจจะได้รับประโยชน์จากความแม่นยำในระดับสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลเนื่องจากเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้อุปกรณ์ IoT เพื่อรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยที่หลากหลายอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้วางแผนการรักษาได้แม่นยำและเป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยอิงจากการติดตามสถานะสุขภาพแบบเรียลไทม์

การรักษาความปลอดภัยขั้นสูง

ระบบการวิเคราะห์ช่วยปรับปรุงความปลอดภัยโดยการระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาสำคัญ ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถติดตั้งเซ็นเซอร์ IoT เพื่อตรวจสอบศูนย์ข้อมูลและการรับส่งข้อมูลเครือข่ายเพื่อหากิจกรรมที่ผิดปกติ ช่วยให้มาตรการรักษาความปลอดภัยเชิงป้องกันเพื่อป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์

ระบบอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ IoT ยังสนับสนุนกระบวนการอัตโนมัติของกระบวนการที่เดิมต้องใช้การป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ซึ่งช่วยลดต้นทุนด้านแรงงาน และเปลี่ยนการมุ่งเน้นของพนักงานไปสู่งานที่มีมูลค่าสูงกว่า ตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตอาจใช้เซ็นเซอร์ IoT และซอฟต์แวร์อัตโนมัติเพื่อจัดการสายการผลิตทั้งหมด เพื่อให้มั่นใจถึงการจัดการวัสดุ การบำรุงรักษา และการควบคุมคุณภาพที่แม่นยำโดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลโดยมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ระบบอัตโนมัตินี้ไม่เพียงแต่ลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลโดยรวมของการดำเนินงานอีกด้วย

ประโยชน์ของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ IoT นั้นสามารถเข้าใจได้ดีที่สุดโดยพิจารณาจากการใช้งานซอฟต์แวร์ในโลกแห่งความเป็นจริงในหลายอุตสาหกรรม เรามาเข้าเรื่องกันเถอะ

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ IoT ในโลกแห่งความเป็นจริง

โดยที่เราไม่รู้ตัว IoT กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตเราทั้งทางตรงและทางอ้อม แรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังการยอมรับอย่างกว้างขวางนี้คือการวิเคราะห์ IoT ซึ่งทำให้โซลูชันอัจฉริยะสามารถรวบรวม ประมวลผล จัดเก็บ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจได้

ระบบการจัดการคิว

เซ็นเซอร์ Internet of Things ช่วยตรวจจับและวิเคราะห์ความเคลื่อนไหวของลูกค้าแบบเรียลไทม์ในระบบการจัดการคิว พวกเขารวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของลูกค้า เวลาที่พวกเขาเข้าและออกจากพื้นที่เฉพาะ และความยาวของคิว จากนั้นข้อมูลนี้จะได้รับการศึกษาโดยการวิเคราะห์ IoT เพื่อเปิดเผยรูปแบบที่สามารถนำมาใช้คาดการณ์เวลาเร่งด่วนได้ในภายหลัง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถลดการหมุนเวียนของพนักงานและเวลารอคอยได้ ตัวอย่างเช่น หากคิวในซูเปอร์มาร์เก็ตยาวขึ้น อุปกรณ์นี้สามารถใช้เพื่อเปิดจุดชำระเงินใหม่ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงระดับความพึงพอใจของลูกค้า

ตัวอย่าง: จุดข้อมูลจำนวนหนึ่ง เช่น อัตราการมาถึงของลูกค้าและเวลาเช็คเอาต์ จะได้รับการตรวจสอบในร้านค้า Walmart ทุกแห่งโดยใช้การวิเคราะห์ IoT เพื่อการจัดการคิวที่มีประสิทธิภาพ สิ่งนี้มีส่วนช่วยในระบบการจัดการการปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพในแง่ของความสามารถในการบริการลูกค้าเนื่องจากการปรับใช้พนักงานและความพร้อมในการชำระเงินขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

ประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ไร้รอยต่อ

ความงามของเทคโนโลยีที่เพิ่งเดินออกไปที่ขับเคลื่อนด้วย IoT คือการกำจัดการชำระเงินแบบเก่า เซ็นเซอร์ IoT ทำงานควบคู่กับ AI เพื่อติดตามผลิตภัณฑ์ที่ผู้ซื้อเลือกโดยใช้ข้อมูลแท็ก RFID เซ็นเซอร์น้ำหนักที่วางอยู่ข้างชั้นวาง หรือแม้แต่เทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ กลไกที่ทำงานบนแบ็กเอนด์จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการวิเคราะห์ IoT ก่อนที่จะเรียกเก็บเงินร้านค้าอย่างแม่นยำผ่านแอปมือถือ เพื่อให้ลูกค้าชำระเงินโดยอัตโนมัติเมื่อออกจากร้าน

ตัวอย่าง: ร้านค้า Amazon Go ได้รับการติดตั้งเซ็นเซอร์ IoT และเทคโนโลยีการมองเห็นคอมพิวเตอร์เพื่อติดตามกิจกรรมของนักช้อป ช่วยในการติดตามว่าสินค้าใดถูกนำออกจากชั้นวางแบบเรียลไทม์ และอัปเดตตะกร้าสินค้าเสมือนเพื่อการช้อปปิ้งที่ไร้ปัญหาในการชำระเงิน

การจัดการทรัพยากรน้ำอัจฉริยะ

การวิเคราะห์รูปแบบการใช้งานและการตรวจจับการรั่วไหลแบบเรียลไทม์ถือเป็นหัวใจสำคัญของระบบการจัดการน้ำอัจฉริยะที่ติดตั้งเซ็นเซอร์ IoT พวกเขารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการไหลของน้ำ ระดับความดันตลอดจนข้อบ่งชี้ที่สำคัญอื่น ๆ เกี่ยวกับรูปแบบการบริโภคเป็นหลัก

ด้วยเหตุนี้ การใช้การวิเคราะห์ IoT เพื่อตรวจจับความผิดปกติภายในข้อมูลนี้จะตั้งค่าการแจ้งเตือนล่วงหน้าต่อการรั่วไหลที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้น้ำที่ดีที่สุดโดยไม่สิ้นเปลืองมากนัก จึงช่วยประหยัดต้นทุนการดำเนินงาน

ตัวอย่าง: Barcelona บูรณาการการใช้ IoT เข้ากับระบบการจัดการน้ำเพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจสอบและอาจควบคุมการใช้น้ำมากเกินไป ซอฟต์แวร์วิเคราะห์วิเคราะห์ข้อมูลจากจุดเซ็นเซอร์ต่างๆ เพื่อตรวจจับการรั่วไหล เพิ่มประสิทธิภาพการกระจายน้ำ และปรับปรุงการอนุรักษ์น้ำโดยทั่วไปในเมือง

เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการเกษตร

อีกด้านที่การวิเคราะห์ IoT ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและข้อมูลสภาพภูมิอากาศเพื่อวัตถุประสงค์ทางการเกษตร เซ็นเซอร์สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับระดับความชื้นในดิน อัตราอุณหภูมิ และความสมดุลของค่า pH ในตัวอย่างดินที่นำมาจากส่วนต่างๆ ของทุ่งนาของคุณในช่วงเวลาหนึ่งของวัน

ในกรณีนี้ ข้อมูลจะอยู่ภายใต้การวิเคราะห์ข้อมูล IoT เพื่อให้เกษตรกรได้รับคำแนะนำในการเพาะปลูกที่นำไปสู่ผลผลิตที่สูงขึ้นผ่านการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติในการใช้ที่ดินอย่างยั่งยืน

ตัวอย่าง: อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับเครื่องจักรการเกษตร เช่น รถแทรกเตอร์ John Deere รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพดิน ข้อมูลนี้จะถูกป้อนเข้าสู่ระบบการวิเคราะห์ที่ช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจว่าควรปลูกพืชชนิดใดในพื้นที่ที่พวกเขาอยู่

การใช้พลังงานให้เกิดประโยชน์สูงสุด

การจัดการและควบคุมการใช้พลังงานจะง่ายขึ้นผ่านอุปกรณ์ IoT กริดอัจฉริยะรวบรวมข้อมูลพลังงานแบบเรียลไทม์จากการใช้พลังงาน อุปทาน และอุปสงค์ผ่านเซ็นเซอร์ IoT จากนั้นข้อมูลจะถูกส่งผ่านแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ IoT ซึ่งจะวางแผนการกระจายพลังงานแบบปรับเปลี่ยนได้อย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งนำไปสู่การลดต้นทุนอย่างมาก และยังปูทางสำหรับการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เป็นอันตรายน้อยลงสู่สิ่งแวดล้อม

ตัวอย่าง: เพื่อจัดการการใช้พลังงานอย่างยั่งยืน โคเปนเฮเกนได้ใช้กริดอัจฉริยะแล้ว ด้วยการใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตจำนวนมาก ระบบการวิเคราะห์จึงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายพลังงานตามความต้องการด้านพลังงาน รวมถึงแหล่งพลังงานหมุนเวียน และปัญหาด้านการบริหารจัดการโดยทั่วไป

ระบบจราจรอัจฉริยะ

สัญญาณไฟจราจรและป้ายถนนแบบบูรณาการทำงานบนข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์ที่ได้รับจากอุปกรณ์ IoT ที่ติดตั้งที่สัญญาณไฟจราจรและป้ายถนน การเคลื่อนที่ของรถยนต์ ระดับความแออัดควบคู่ไปกับข้อมูลรูปแบบอื่นๆ จะถูกรวบรวมโดยเซ็นเซอร์ IoT ที่วางอยู่บนถนนต่างๆ ซึ่งเมื่อวิเคราะห์ด้วยระบบการจัดการพลังงานที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ จะช่วยในการปรับสัญญาณไฟจราจร และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในเมืองโดยการลดปัญหาการจราจรติดขัด .

ตัวอย่าง: สิงคโปร์ใช้ IoT เป็นส่วนหนึ่งของระบบจัดการจราจรเพื่อเพิ่มความคล่องตัว การวิเคราะห์ของระบบจะนำข้อมูลสตรีมสดเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของรถยนต์และกิจกรรมคนเดินเท้าทั้งหมดมาเพื่อปรับรอบเวลาของสัญญาณไฟจราจรที่ทางแยกเฉพาะซึ่งมีแนวโน้มที่จะเกิดความแออัดมากที่สุด

การตรวจสอบสุขภาพระยะไกล

อุปกรณ์ IoT ถูกนำมาใช้ในการดูแลสุขภาพเพื่อให้สามารถติดตามสภาวะสุขภาพของผู้ป่วยได้อย่างต่อเนื่อง ห่างไกลจากสภาพแวดล้อมทางการแพทย์แบบเดิมๆ พวกเขาสามารถรวบรวมสัญญาณชีพ ข้อมูลการออกกำลังกาย และการทำงานอื่นๆ ของร่างกาย ซึ่งสามารถอธิบายได้ว่าเป็นพารามิเตอร์ที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพที่ต้องการทราบว่าบุคคลใดรู้สึกอย่างไร โดยไม่จำเป็นต้องโต้ตอบแบบตัวต่อตัวในทันที รายวัน

เพื่อเปิดใช้งานสิ่งนี้ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล IoT เพื่อให้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และอำนวยความสะดวกในการแทรกแซงได้ทันท่วงที นอกเหนือจากแผนการดูแลส่วนบุคคล

ตัวอย่าง: Philips นำเสนออุปกรณ์ที่ใช้เพื่อการดูแลสุขภาพจากระยะไกล อุปกรณ์เหล่านี้สามารถตรวจจับอุณหภูมิของร่างกายหรือใช้ในการติดตามการเต้นของหัวใจได้

การวิจัยทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

แอปพลิเคชัน IoT เป็นเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลสุขภาพจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ เช่น อุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ตรวจสอบ เพื่อวัตถุประสงค์ในการทำวิจัยทางการแพทย์ การรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุมในระดับนี้ทำให้การวิเคราะห์ IoT กลายเป็นเรื่องสำคัญ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพระยะยาวที่สามารถนำไปใช้ในสาขาวิชาการแพทย์ต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการปรับปรุงการวิจัยทางการแพทย์

ตัวอย่าง: การใช้ IoT เป็นเครื่องมือวิจัยส่งผลให้มีข้อมูลจำนวนมากที่สามารถรับได้ง่ายในภาคการแพทย์ ช่วยให้สามารถตรวจสอบคุณภาพสูงผ่านอุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการติดตามแนวโน้มสุขภาพของผู้ป่วย

ระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรม

การตรวจสอบสิ่งอำนวยความสะดวกอย่างแม่นยำซึ่งส่วนใหญ่ทำงานร่วมกับเครื่องจักรอุตสาหกรรมเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้ผ่านเทคโนโลยี IoT ด้วยการใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์เพื่อศึกษาข้อมูลที่รวบรวมจากการทำงานของอุปกรณ์ เช่น – สถานะการทำงาน ประสิทธิภาพของเครื่องจักร และเงื่อนไข ทำให้สามารถวางแผนการดำเนินการแก้ไขแบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและลดการหยุดทำงานระหว่างการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน

ตัวอย่าง: Tesla ใช้ IoT ขั้นสูงและระบบอัตโนมัติในโรงงานของตน เชื่อว่าระบบการวิเคราะห์ที่พวกเขาใช้จะประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT เพื่อตรวจสอบเครื่องจักร คาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ในท้ายที่สุด

ปรับปรุงการจัดการอาคาร

โซลูชันอาคารอัจฉริยะ IoT ได้สร้างชื่อในพื้นที่ดิจิทัลในการปรับปรุงประสิทธิภาพของอาคารและความสะดวกสบายของผู้อยู่อาศัยแล้ว สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ผ่านการใช้เซ็นเซอร์ IoT ที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับแสงสว่าง การควบคุมอุณหภูมิ การใช้พลังงาน และสถานะการเข้าใช้

บทบาทของโซลูชันการวิเคราะห์ในที่นี้คือการประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติและปรับระบบของอาคาร เช่น ไฟหรือ HVAC โดยขึ้นอยู่กับการใช้พลังงานหรือสภาพความเป็นอยู่ที่สะดวกสบาย

ตัวอย่าง: The Edge ในอัมสเตอร์ดัม เป็นที่รู้จักในฐานะอาคารที่ฉลาดที่สุดแห่งหนึ่งของโลก โดยใช้ IoT เพื่อการจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ

การก้าวไปสู่ความสำเร็จในระดับเดียวกันในอุตสาหกรรมของคุณนั้นจะขึ้นอยู่กับองค์ประกอบสองประการอย่างมาก ได้แก่ พันธมิตรด้านเทคโนโลยีของคุณ และคุณนำโซลูชันไปใช้ในองค์กรของคุณได้ดีเพียงใด

องค์ประกอบของพันธมิตรด้านเทคโนโลยีสามารถแก้ไขได้โดยการร่วมมือกับเรา ที่ Appinventiv เรามีประสบการณ์มากมายในการทำงานกับโซลูชันที่เชื่อมต่อโดยเฉพาะ ซึ่งสอดคล้องกับการสร้างระบบนิเวศของการส่งข้อมูลและอุปกรณ์ทั้งหมด

นอกจากการพัฒนาระบบนิเวศแล้ว เรายังได้สร้างชุดโซลูชันการวิเคราะห์ IoT อัจฉริยะที่ช่วยให้ร้านค้าปลีก บริษัทด้านการดูแลสุขภาพ โรงแรม และบริษัทผู้ให้บริการจัดการการดำเนินงานได้ดีขึ้นและตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบได้อย่างง่ายดาย

เรามาพูดถึงองค์ประกอบที่สองในตอนนี้ – การใช้งานการวิเคราะห์ IoT ในองค์กรของคุณ

กระบวนการที่เรามักปฏิบัติตามและแนะนำแก่ลูกค้าของเรามีลักษณะดังนี้

กระบวนการปรับใช้การวิเคราะห์ IoT

การกำหนดเป้าหมาย

ขั้นตอนแรกสู่การนำการวิเคราะห์ IoT ไปใช้คือการทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ทางธุรกิจหลักของคุณ ซึ่งจะรวมถึงการค้นหาปัญหา ขอบเขตของการปรับปรุง และพื้นที่ที่ไม่ได้รับการสำรวจเนื่องจากขาดวิธีแก้ปัญหานี้

ความชัดเจนในประเด็นเหล่านี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจนำไปใช้ได้ดีที่สุดในที่สุด

การระบุแหล่งข้อมูล

ขั้นตอนนี้ต้องอาศัยการบ้านอย่างมากในกระบวนการจัดการข้อมูลปัจจุบันของคุณ การทำความเข้าใจประเภทของข้อมูลที่คุณมี ตำแหน่งข้อมูล วิธีการรวบรวม และใช้เป็นเพียงคำถามสองสามข้อที่คุณจะต้องค้นหาคำตอบ

การเลือกเครื่องมือวิเคราะห์

หลังจากที่คุณระบุแหล่งที่มาของข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการค้นหาเครื่องมือวิเคราะห์ที่ดีที่สุด แม้ว่าหัวข้อที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้เกี่ยวกับประเภทของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ IoT จะมีประโยชน์ที่นี่ แต่อาจมีเหตุการณ์ที่คุณต้องการแพลตฟอร์มที่สามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายประเภท ในกรณีเหล่านั้น ทางออกที่ดีที่สุดคือการสร้างโซลูชันแบบกำหนดเอง

การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของการวิเคราะห์

ด้วยแหล่งข้อมูลและเครื่องมือทั้งหมดของคุณที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นแล้ว เราจึงสามารถเริ่มสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ได้ นอกจากนี้ยังจะเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่วางแผนไว้ รวมถึงการจัดเก็บข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ คุณสมบัติการขยายขนาด และระบบรักษาความปลอดภัย

ทดสอบและตรวจสอบ

การทดสอบฟังก์ชันการทำงานทั้งหมดเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เพื่อให้มั่นใจว่าฟังก์ชันการทำงานต่างๆ ทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้ ในขั้นตอนนี้ นักพัฒนา IoT ของเรามีแนวโน้มที่จะเรียกใช้อัลกอริธึมการวิเคราะห์บนชุดย่อยของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นนั้นมีความแม่นยำ นอกจากนี้เรายังตรวจสอบระบบโดยเทียบกับกล้องจุลทรรศน์ตามกฎระเบียบและความปลอดภัยเพื่อรับประกันการยอมรับของตลาด

ปรับใช้และตรวจสอบ

เมื่อระบบการวิเคราะห์ได้รับการทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องทั้งด้านเทคนิคและด้านผู้ใช้แล้ว คุณสามารถปรับใช้ซอฟต์แวร์ในโซลูชันของคุณได้ สิ่งสำคัญคือการติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นจนกว่าจะบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ

การวิเคราะห์ขั้นสุดท้าย

การวิเคราะห์ IoT แม้จะมอบประโยชน์มากมายให้กับองค์กรที่ต้องการสร้างระบบนิเวศที่เชื่อมต่อกัน แต่ก็ต้องอาศัยการพิจารณาอย่างรอบคอบทั้งในด้านการวางแผนและการใช้งาน คำถามอันดับหนึ่งที่คุณในฐานะเจ้าของธุรกิจจะต้องตอบคือ เลือกใช้โซลูชันสำเร็จรูปที่ความปลอดภัยของข้อมูลและการผสานรวมไม่ได้อยู่ในการควบคุมของคุณ หรือสร้างสิ่งที่เป็นส่วนตัวตั้งแต่ต้นจนจบ

การวิเคราะห์ผลประโยชน์ด้านต้นทุนในระยะยาวจะสนับสนุนการลงทุนในบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ IoT แบบกำหนดเองเสมอ แต่การตัดสินใจขึ้นอยู่กับงบประมาณและความต้องการของคุณ

เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการ หากคุณพบว่าธุรกิจของคุณต้องการซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลแบบกำหนดเอง โปรดติดต่อเรา

คำถามที่พบบ่อย

ถามการวิเคราะห์ข้อมูล IoT คืออะไร

ตอบ การวิเคราะห์ IoT เกี่ยวข้องกับการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างโดยอุปกรณ์ Internet of Things เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และสนับสนุนการตัดสินใจ

ถาม: คุณสมบัติหลักของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ IoT คืออะไร

A. คุณสมบัติหลักของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ IoT ได้แก่ การรวบรวมและบูรณาการข้อมูล การประมวลผลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ขั้นสูง (เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์) การแสดงภาพข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และการสนับสนุนโปรโตคอลและอุปกรณ์ IoT ต่างๆ

ถาม ฉันควรคาดหวังความท้าทายด้านการวิเคราะห์ IoT อะไรบ้าง

A. จะไม่มีอะไรเกิดขึ้นหากคุณเป็นพันธมิตรกับบริษัทวิเคราะห์ IoT เช่น Appinventiv ในกรณีอื่นๆ ความท้าทายอาจอยู่ที่การจัดการข้อมูลปริมาณมาก การรับรองความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว การบูรณาการแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย การจัดการการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการรักษาคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล