IoT Veri Analitiği: Türler, Kullanım Durumları ve Uygulama

İki yıl içinde, yani 2026 yılına kadar IoT pazarı 650,5 milyar dolara ulaşacak. Ancak teknolojinin işleyişini, yani verileri nasıl topladığını, işlediğini ve paylaştığını bilen çok az kişi var.

İşte size kısa bir açıklama.

IoT sistemlerinin çoğunluğu verileri bir akış platformu aracılığıyla alır ve bu platform daha sonra gürültüden arındırılır ve analiz için ayarlanır. Genellikle bir IoT uygulaması, yüksek hacimli hızlı hareket eden veriler üzerinde toplamaları yürütebilen gerçek zamanlı analizleri kullanır. Sonuç ya son kullanıcılar için görselleştirilir ya da IoT veri analitiği tarafından daha fazla işlem yapılması için API yoluyla başka bir uygulamaya aktarılır.

Artık IoT sistemleri ve bunların kullanım durumları, uygulamalara ve tasarımlara göre büyük ölçüde değişiklik gösterse de, teknolojinin ölçtüğü veri kümeleri üç ana kategoriye ayrılabilir:

• Durum verileri: Cihaz veya sistem durumunu ileten temel, ham bir veri kümesidir.
• Otomasyon verileri: Bu veri türü, otomatik aydınlatma ve akıllı termostatlar gibi otomatik cihazlar ve çözümler tarafından oluşturulur.
• Konum verileri: Veriler, bir cihazın veya çözümün coğrafi konumunu iletir. En yaygın kullanım durumu depolama, lojistik ve üretimde bulunabilir.

Görünüşte basit olsa da, IoT analiz çözümlerinin yaptığı şey hiç de kolay değildir.

IoT Veri Analizinin Önündeki Bazı Engeller

Hem dijital hem de fiziksel dünyalarda faaliyet gösteren IoT sistemleri, uygulama ve analiz açısından benzersiz zorluklar sunar. Bunlardan en önemlisi veri gizliliği ve güvenliğidir; özellikle de AB'nin GDPR'si ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası gibi gizlilik düzenleyicilerinin ihlallere yüksek cezalar uyguladığı bir dönemde. Olumsuz bir sonuçtan korkan birçok IoT şirketi, buluta geçme konusunda isteksiz davranarak onları tamamen şirket içi veya hibrit ortamlarla bırakıyor.

Diğer bir zorluk ise verilerin çeşitli olabilmesi ve dolayısıyla işlenmesinin veya analiz edilmesinin zor olabilmesidir. Daha da kötüsü, farklı IoT cihazlarının farklı donanım yazılımları üzerinde çalışması ve birden fazla veri formatı iletmesi, IoT veri yönetimi ve analiz platformlarının verileri kategorilere ayırmasını ve işlemesini karmaşık hale getirmesidir.

Son olarak, IoT uygulama geliştirme ve analizi, siber güvenlikten veri güvenliğine ve fiziksel donanım bakımı konusundaki uzmanlığa kadar uzanan benzersiz beceriler gerektirir.

İşletmelerin IoT analitik uygulamasıyla geniş çapta karşılaştığı bu belirgin zorlukların bazılarını çözmek için çeşitli IoT analiz platformları ortaya çıktı.

IoT Analitik Çözümleri Ne İşe Yarar?

Bir IoT veri yönetimi ve analiz yazılımı, içgörü elde etmek, kalıpları bulmak ve veri destekli kararlar vermek için internete bağlı birden fazla cihazdan gelen veri kümelerinin işlenmesinden, depolanmasından ve analiz edilmesinden sorumludur.

Günümüzün IoT analiz hizmetleri, birden fazla kaynaktan gelen verileri incelemek için derin öğrenme, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi yeni nesil veri analizi teknolojilerini kullanma eğilimindedir.

Tipik bir IoT analiz uygulamasının özellikler listesi şunları içerebilir:

• Veri toplama
• Veri depolama
• Veri işleme
• Veri goruntuleme
• Uygulanabilir içgörülerin üretilmesi

IoT Veri Analizi Platformu Türleri

Operasyonları için en iyi çözümü ararken IoT girişimcilerinin aklına gelen ilk sorulardan biri, sisteme ne tür IoT analitik çözümlerinin tanıtılacağıdır. Burada, IoT analitiği kullanım örneklerini güçlendirmeye yardımcı olan türlere genel bir bakış yer almaktadır.

Tanımlayıcı Analitik

Tanımlayıcı IoT analitiği, geçmiş olayları özetlemek için geçmiş veri analizini kullanarak kuruluşların önceki olayları anlamasına ve gelecekteki kararları etkileyebilecek eğilimleri ve kalıpları ayırt etmesine olanak tanır. Bu analiz türü, IoT cihazlarından gelen verileri işleyip analiz ettikten sonra ne olduğu, ne zaman gerçekleştiği ve meydana gelme sıklığı hakkında ayrıntılı raporlar üretir.

Bu tür içgörüler, herhangi bir düzensizliğin belirlenmesine yardımcı olur ve nesnelerin veya insanların davranışları hakkındaki sorulara değerli yanıtlar sağlayarak, stratejik planlamaya ve operasyonel iyileştirmelere yol gösterir.

Teşhis Analitiği

Tanısal IoT analitiği, belirli olayların neden meydana geldiğini ele alarak, verilerin ayrıntılı bir incelemesi yoluyla sorunların temel nedenlerini belirleyerek tanımlayıcı analitikten daha derinlere iner. Verilerdeki gizli kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarmak için veri madenciliği ve istatistiksel analiz gibi metodolojilerden yararlanır.

Bu analiz biçimi, eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlayarak belirli sorunların kökenlerini ve sonuçlarını anlamaya yardımcı olur, daha bilinçli karar alma ve sorun çözme stratejileri sağlar.

Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları modellemek ve tahmin etmek için geçmiş verileri ve çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak envanter ve talep tahmini gibi iş kararlarına yardımcı olur. Bu teknoloji, özellikle sağlık, otomotiv ve havacılık gibi sektörlerde ekipman aşınma ve yıpranmasının erken belirtilerini tespit etmek için analitik ve uyarılardan yararlandığı tahmine dayalı bakım açısından çok önemlidir.

Bu yaklaşım, fiziksel denetim ihtiyacını azaltır, arıza süresini en aza indirir ve sensör verilerini yerleşik operasyonel algoritmalarla sürekli olarak karşılaştırarak anormalliklere müdahaleyi hızlandırır, böylece genel operasyonel verimliliği ve önleyici bakımı artırır.

Kuralcı Analitik

Kuralcı IoT analitiği, yalnızca gelecekteki olayları tahmin etmekle kalmayıp aynı zamanda iş hedeflerine ulaşmak için en uygun adımlara ilişkin eyleme geçirilebilir rehberlik sağlayarak IoT veri analizinin zirvesini temsil eder. Bu gelişmiş analiz biçimi, operasyonları optimize eden eylemler önermek için tanımlayıcı, tanısal ve tahmine dayalı analizlerden elde edilen bilgileri birleştirir. En iyi eylem planlarını belirlemek için optimizasyon algoritmalarını kullanır.

Dahası, teknik spesifikasyonlar, kılavuzlar ve geçmiş soru-cevaplar gibi şirketin kendi verilerini IoT veri analitiğiyle birleştirerek, sistem yalnızca sorunları gerçek zamanlı olarak tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda kanıtlanmış çözümler önermek için geçmiş verilerden yararlanır ve hızlı, doğru yanıtları kolaylaştırır. ve kestirimci bakım çabalarının arttırılması. Bu bütünsel yaklaşım, teknik desteğin ve operasyonel karar vermenin verimliliğini önemli ölçüde artırır.

Gerçek Zamanlı Analiz

Gerçek zamanlı Nesnelerin İnterneti veri analitiği, eyleme geçirilebilir içgörüler sunmak ve bilinçli karar almayı kolaylaştırmak için IoT cihazlarından gelen verilerin anında işlenmesini, analiz edilmesini ve yorumlanmasını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları ve istatistiksel modeller de dahil olmak üzere gelişmiş analitik araçları kullanan bu yaklaşım, verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve anormallikleri tanımlar ve böylece çeşitli alanlardaki operasyonları optimize eder.

Örneğin, üretimde gerçek zamanlı analitikler üretim süreçlerini izler ve iyileştirir, sağlık hizmetlerinde ise hasta sağlığını değerlendirir ve potansiyel sorunları erkenden işaretler. Bu yetenek, kuruluşların verimliliği artırmasına, maliyetleri azaltmasına ve genel etkinliği artırmasına yardımcı olur.

Uç Analitiği

Edge analitiği, verileri ağın ucundaki kaynağında işler, gecikmeyi önemli ölçüde azaltır ve merkezi sunuculara veri gönderme ihtiyacını ortadan kaldırarak yanıt sürelerini iyileştirir. Özellikle endüstriyel IoT ve otomotiv sistemleri gibi büyük veri ihtiyacı olan IoT uygulamaları için hayati önem taşıyan bu teknoloji, veri işleme hızlarını artırıyor ve bulut sunucularındaki yükü azaltıyor.

5G ve daha yüksek veri aktarım hızlarının ortaya çıkmasıyla birlikte uç analitiği, IoT cihazlarının temel veri işlemeyi ve karar almayı yerel olarak gerçekleştirmesine olanak tanıyor; ancak bazı senaryolar hâlâ verileri daha etkili bir şekilde yönetmek için uç ve bulut bilişimi birleştiriyor.

Bilişsel Analitik

Bilişsel IoT veri analitiği, IoT cihazlarından gelen kapsamlı verileri analiz etmek için bilişsel bilgi işlem ve yapay zekadan yararlanır, kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkararak daha akıllı karar almayı ve otomasyonu kolaylaştırır. Bu yaklaşım, eğilimleri, anormallikleri ve tahmine dayalı öngörüleri belirlemek için makine öğrenimini, doğal dil işlemeyi ve diğer gelişmiş analitikleri kullanır, böylece operasyonları optimize eder, müşteri deneyimlerini geliştirir ve inovasyonu teşvik eder.

Ek olarak, gerçek zamanlı tehdit algılamayı etkinleştirerek ve kesinti süresini ve manuel müdahaleyi azaltarak IoT cihazlarının bakımını ve güvenliğini geliştirerek daha proaktif ve tahmine dayalı yönetimin önünü açıyor.

IoT Analitiğinin Teknik ve İş Tarafı Avantajları

Büyüyen IoT cihazları ağı, IoT analitik platformlarından yeni düzeylerde bağlantı, otomasyon ve zeka talep etmenin yanı sıra, iş kararlarını güçlendirmek söz konusu olduğunda işletme sahiplerinin veri kümelerinden en iyi şekilde yararlanabilecekleri güvencesini talep ediyor. Nesnelerin İnterneti analitiğini teknoloji haritasına getiren bir söz.

Güvenceleri daha ayrıntılı olarak inceleyerek IoT analitik çözümlerinin ticari ve teknik faydalarını inceleyelim.

Operasyonel Verimliliğin Artırılması

IoT veri analitiği, işletmelerin IoT tarafından oluşturulan verileri inceleyerek verimsizlikleri hızlı bir şekilde belirlemesine olanak tanır. Örneğin bir lojistik şirketi, filo performansını gerçek zamanlı olarak izlemek için IoT sensörleri uygulayabilir ve rota verimsizlikleri veya araç rölanti süreleri gibi sorunları anında çözebilir. Bu anında bilgi, operasyonların optimize edilmesine ve yakıt verimliliğinin artırılmasına yardımcı olur.

Maliyetleri Azaltma

IoT veri analitiği çözümünden yararlanmak, operasyonel verimliliği artırarak, enerji tüketimini azaltarak ve varlık yönetimini iyileştirerek maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir. Örneğin bir üretim tesisi, makinenin durumunu izlemek ve arızaları meydana gelmeden önce tahmin etmek için IoT sensörlerini kullanabilir. Bu önleyici yaklaşım, arıza süresini en aza indirir ve ekipmanın ömrünü uzatır, sonuçta onarım ve değiştirme maliyetlerini azaltır.

Müşteri Deneyimini İyileştirme

Nesnelerin İnterneti veri analitiği, tüketici davranışları ve tercihlerine ilişkin ayrıntılı bilgiler sağlayarak müşteri etkileşimlerini geliştirir. Örneğin, bir akıllı ev cihazı şirketi, müşterilere özelleştirilmiş enerji tasarrufu önerileri sunmak, bireysel kullanım alışkanlıklarına hitap eden kişiselleştirilmiş ipuçlarıyla kullanıcı memnuniyetini ve katılımını artırmak için kullanım modellerini analiz edebilir.

Güvenliği Artırma

Sistemin kullanılması potansiyel riskleri erken tespit ederek güvenlik protokollerini geliştirebilir. Sağlık sektöründe hastaneler, kritik ekipmanları ve hastaların yaşamsal bilgilerini sürekli olarak izlemek, sağlık risklerine yol açabilecek anormallikleri hızlı bir şekilde tespit etmek, böylece anında müdahaleye izin vermek ve hasta güvenliğini önemli ölçüde artırmak için IoT cihazlarını kullanabilir.

Karar Vermeyi İyileştirme

IoT analitiği, operasyonlara ve müşteri davranışlarına ilişkin derinlemesine bilgiler sunarak karar verme yeteneklerini geliştirir. Örneğin bir perakende zinciri, müşteri trafiğini ve satın alma davranışlarını gerçek zamanlı olarak izlemek için IoT sensörlerini kullanabilir. Bu veriler, satış verimliliğini ve müşteri memnuniyetini artırmak için personel düzeylerini ayarlamalarına, mağaza düzenlerini optimize etmelerine ve promosyonları uyarlamalarına yardımcı oluyor.

Yeni İş Fırsatları

Tüketici davranışındaki kalıpları ve eğilimleri belirleyerek iş inovasyonu için yeni yollar açar. Örneğin bir akıllı cihaz üreticisi, enerji tasarruflu özelliklere yönelik talebi belirlemek için kullanım verilerini analiz edebilir. Bu anlayış, çevreye duyarlı tüketicilerden oluşan büyüyen pazardan faydalanarak ve markayı rekabetçi bir pazarda farklılaştırarak yeni bir çevre dostu ürün serisinin geliştirilmesine yol açabilir.

Gerçek Zamanlı Veri Analizi

Nesnelerin İnterneti analitiği, akış analitiği teknolojileri sayesinde verilerin oluşturulduğu anda anında analiz edilmesini kolaylaştırır. Örneğin, bir kamu hizmeti şirketi bu yeteneği elektrik yüklerini gerçek zamanlı olarak izlemek, kesintileri önlemek için şebeke operasyonlarını anında ayarlamak ve mevcut talebe göre enerji dağıtımını optimize etmek için kullanabilir, böylece operasyonel yanıt verme yeteneğini önemli ölçüde artırabilir.

Geliştirilmiş Ölçeklenebilirlik

Sistemler işletmelerin operasyonlarını esnek ve uygun maliyetli bir şekilde ölçeklendirmelerine olanak tanır. Yalnızca, gereksiz maliyetlere maruz kalmadan talebi karşılamak üzere dinamik olarak ayarlanabilen, kullandığınız kaynaklar için ödeme yaparsınız. Örneğin, bulut tabanlı bir IoT platformu, bir e-ticaret perakendecisinin yoğun sezonlarda envanter takibini artırmasına ve daha yavaş dönemlerde küçültmesine olanak tanıyarak kaynakların verimli kullanılmasını sağlayabilir.

Artırılmış Doğruluk

IoT analitiği ile işletmeler, gelişmiş analitik teknikler sayesinde veri analizlerinde yüksek düzeyde hassasiyetten yararlanır. Bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, geniş bir yelpazedeki hasta verilerini sürekli olarak toplamak için IoT cihazlarını kullanabilir, bu da gerçek zamanlı sağlık durumu izlemeye dayalı daha doğru ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarına olanak tanır.

Arttırılmış güvenlik

Analitik sistemi, potansiyel tehditleri önemli sorunlara dönüşmeden önce tespit ederek güvenliğin artırılmasına yardımcı olur. Örneğin bir finans kurumu, veri merkezlerini ve ağ trafiğini olağandışı faaliyetlere karşı izlemek için IoT sensörlerini konuşlandırabilir ve böylece siber tehditleri engellemek için önleyici güvenlik önlemleri alabilir.

Otomasyon

IoT analitiği aynı zamanda geleneksel olarak manuel giriş gerektiren süreçlerin otomasyonunu da destekleyerek işgücü maliyetlerini azaltır ve çalışanların odağını daha yüksek değerli görevlere kaydırır. Örneğin bir üretim tesisi, tüm üretim hattını yönetmek için IoT sensörlerini ve otomasyon yazılımını uygulayabilir ve sürekli insan denetimi olmadan hassas malzeme taşıma, bakım ve kalite kontrolü sağlayabilir. Bu otomasyon yalnızca hata olasılığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda operasyonların genel verimliliğini ve üretkenliğini de artırır.

Nesnelerin İnterneti için veri analitiğini uygulamanın yararları, yazılımın birden fazla sektördeki gerçek dünya uygulamalarına bakılarak en iyi şekilde anlaşılabilir. Hadi konuya girelim.

Gerçek Dünya IoT Analitiği Kullanım Durumları

Biz farkına bile varmadan IoT hem doğrudan hem de dolaylı olarak hayatımızın bir parçası haline geliyor. Bu yaygın benimsemenin arkasındaki itici güç, akıllı çözümlerin iş etkileyen içgörüler toplamasını, işlemesini, depolamasını ve oluşturmasını mümkün kılan IoT analitiğidir.

Kuyruk Yönetim Sistemleri

Nesnelerin İnterneti sensörleri, kuyruk yönetimi sistemlerinde gerçek zamanlı müşteri hareketini tespit etmeye ve analiz etmeye yardımcı olur. Müşterilerin hareketleri, belirli bir alana giriş ve çıkış zamanları ve kuyrukların uzunluğu ile ilgili verileri topluyorlar. Bu veriler daha sonra IoT analitiği tarafından incelenerek daha sonra yoğun zamanları tahmin etmek için kullanılabilecek kalıplar ortaya çıkarılır, böylece işletmelerin personel değişiminin yanı sıra bekleme süresini de azaltmasına olanak sağlanır. Örneğin, süpermarketteki kuyruk uzarsa, bu ekipman yeni ödeme noktaları açmak için kullanılabilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir.

Örnek: Müşteri varış oranı ve ödeme zamanlaması gibi bir dizi veri noktası, etkili kuyruk yönetimi için IoT analitiği kullanılarak tüm Walmart mağazalarında izleniyor. Personel dağıtımı ve ödemelerin kullanılabilirliği gerçek zamanlı veri öngörülerine bağlı olduğundan, bu, müşteri hizmetleri kapasitesi açısından verimli bir operasyonel yönetim sistemine katkıda bulunur.

Kusursuz Alışveriş Deneyimleri

IoT destekli hemen çıkış teknolojisinin güzelliği, eski tarz ödeme işlemlerinin ortadan kaldırılmasıdır. AI ile birlikte çalışan IoT sensörleri, alışveriş yapanların RFID etiket bilgilerini, rafların yanına yerleştirilen ağırlık sensörlerini ve hatta bilgisayarlı görüş teknolojisini kullanarak seçtiği ürünleri takip eder. Arka uçta çalışan mekanizmalar, mobil uygulama aracılığıyla mağazanın doğru şekilde faturalandırılmasından önce verilerin IoT analitiği yoluyla analiz edilmesini gerektirir, böylece müşteriler çıkışta otomatik olarak ödeme yapar.

Örnek: Amazon Go mağazaları, alışveriş yapanların faaliyetlerini izlemek için IoT sensörleri ve bilgisayarlı görüş teknolojisiyle donatılmıştır. Gerçek zamanlı olarak raflardan hangi öğelerin alındığını takip etmeye ve sorunsuz alışveriş için sanal sepeti güncellemeye yardımcı olur.

Akıllı Su Kaynağı Yönetimi

Kullanım şekli analizi ve sızıntının gerçek zamanlı tespiti, IoT sensörleriyle donatılmış Akıllı Su Yönetimi sistemlerinin anahtarıdır. Su akış hızları hakkında bilgi toplarlar; basınç seviyelerinin yanı sıra öncelikli olarak tüketim kalıplarına ilişkin diğer önemli göstergeler.

Sonuç olarak, bu bilgilerdeki anormallikleri tespit etmek için IoT analitiğini kullanmak, potansiyel sızıntılara karşı erken alarmlar oluşturur. Ayrıca suyun fazla israf edilmeden en iyi şekilde nasıl kullanılabileceği ve dolayısıyla işletme maliyetinden nasıl tasarruf edilebileceği konusunda fikir verir.

Örnek: Barselona, ​​suyun aşırı kullanımını kontrol etmek ve muhtemelen engellemek amacıyla Nesnelerin İnterneti kullanımını su yönetim sistemlerine entegre ediyor. Analitik yazılımı, sızıntıları tespit etmek, su dağıtımını optimize etmek ve şehirdeki genel su tasarrufunu geliştirmek için farklı sensör noktalarından gelen bilgileri analiz eder.

Tarımsal Optimizasyon Araçları

IoT analitiğinin yaygın olarak kullanıldığı diğer alan ise tarımsal amaçlı toprak analizi ve iklim verilerini içeriyor. Sensörler, günün belirli saatlerinde tarlanızın farklı yerlerinden alınan toprak örneklerinde toprağın nem seviyesi, sıcaklık oranları ve pH dengesi hakkında bilgi toplayabilmektedir.

Bu çerçevede bilgiler IoT veri analitiğine tabi tutuluyor, böylece çiftçiler sürdürülebilir arazi kullanımı uygulamalarına ilişkin bilinçli kararlar yoluyla daha yüksek verim sağlayan ekim önerileri alabiliyor.

Örnek: John Deere traktörleri gibi tarım makinelerine bağlanan cihazlar toprağın durumu hakkında bilgi topluyor. Bu bilgi, çiftçilere bulundukları yerde ne tür mahsullerin yetiştirilmesi gerektiği konusunda karar vermelerinde yardımcı olan bir analiz sistemine beslenir.

Optimize Edilmiş Enerji Kullanımı

IoT cihazları sayesinde enerji tüketiminin yönetimi ve kontrolü kolaylaşıyor. Akıllı şebekeler, IoT sensörleri aracılığıyla güç kullanımı, arz ve talepten gerçek zamanlı enerji verilerini toplar. Bilgi daha sonra bir IoT analiz platformundan geçirilir ve bu platform daha sonra uyarlanabilir enerji dağıtımını stratejik olarak planlar, bu da önemli miktarda maliyet düşüşüne yol açar ve aynı zamanda çevreye daha az zararlı emisyonun önünü açar.

Örnek: Enerji kullanımını sürdürülebilir bir şekilde yönetmek için Kopenhag halihazırda akıllı şebekeleri kullanıyor. İnternete bağlı birçok cihazdan gelen verileri kullanan analiz sistemi, yenilenebilir kaynaklar ve genel olarak idari konular da dahil olmak üzere enerji gereksinimlerine dayalı olarak enerji dağıtımını optimize edebiliyor.

Akıllı Trafik Sistemleri

Entegre trafik sinyalleri ve sokak işaretleri, trafik ışıklarına ve sokak tabelalarına kurulu IoT cihazlarından aldıkları gerçek zamanlı trafik verileriyle çalışır. Arabaların hareketi, trafik sıkışıklığı seviyeleri ve diğer veri türleri, çeşitli yollara yerleştirilen IoT sensörleri tarafından toplanır; bu sensörler, analitik destekli bir enerji yönetim sistemi tarafından analiz edildiğinde, trafik sinyallerini ayarlamaya ve trafik sıkışıklığını azaltarak kentsel enerji verimliliğine yardımcı olur. .

Örnek: Singapur, mobiliteyi geliştirmek için trafik yönetimi sisteminin bir parçası olarak Nesnelerin İnterneti'ni kullanıyor. Sistemin analitiği, tüm araba hareketleri ve yaya faaliyetleri hakkında canlı yayın bilgilerini alarak tıkanıklığın en çok meydana geldiği belirli kavşaklarda trafik ışıklarının döngü süresini ayarlar.

Uzaktan Sağlık İzleme

IoT cihazları, sağlık hizmetlerinde hastanın sağlık durumlarının geleneksel tıbbi ortamlardan uzakta sürekli olarak izlenmesini sağlamak için kullanılır. Belirli bir bireyin nasıl hissettiğini bilmek isteyen herhangi bir sağlık profesyonelinin ihtiyaç duyduğu parametreler olarak tanımlanabilecek hayati belirtileri, fiziksel aktivite verilerini ve vücudun diğer fonksiyonlarını, onlarla anında bire bir etkileşime girmeden toplayabilirler. günlük olarak.

Bunu mümkün kılmak için, toplanan bilgilerin IoT veri analitiği yoluyla işlenmesi gerekir; böylece kişiselleştirilmiş bakım planlarına ek olarak gerçek zamanlı bilgiler sağlar ve zamanında müdahaleyi kolaylaştırır.

Örnek: Philips, sağlık hizmetleri amacıyla kullanılan cihazları uzaktan sunuyor. Bu cihazlar vücut ısısını algılayabildiği gibi kalp takibinde de kullanılabiliyor.

Veriye Dayalı Tıbbi Araştırma

IoT uygulamaları, tıbbi araştırmaların yürütülmesi amacıyla giyilebilir cihazlar ve izleme cihazları gibi farklı kaynaklardan büyük miktarlarda sağlık verilerinin toplanmasında etkili olmuştur. Bu düzeyde kapsamlı veri toplama, özellikle tıbbi araştırmaların iyileştirilmesinde çeşitli tıbbi disiplinlerde benimsenebilecek boylamsal sağlık verilerinin analiz edilmesi için IoT analitiğinin dahil edilmesini önemli kılmaktadır.

Örnek: IoT'nin bir araştırma aracı olarak kullanılması, tıp sektöründe büyük miktarda kolayca elde edilebilir verinin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Giyilebilir cihazlar ve hastaların sağlık eğilimlerinin takibiyle ilgili diğer cihazlar aracılığıyla yüksek kaliteli araştırmalar yapılmasına olanak tanır

Endüstriyel Otomasyon

Çoğunlukla endüstriyel makinelerle çalışan tesislerin hassas bir şekilde izlenmesi, IoT teknolojisi sayesinde mümkün olan bir şeydir. Operasyonel durumlar, makinelerin performansı ve koşulları gibi ekipmanların işleyişinden toplanan verileri incelemek için analitik yazılımı kullanılarak, önleyici bakım sırasında verimliliği artırmak ve arıza süresini azaltmak için gerçek zamanlı düzeltme eylemleri planlanabilir.

Örnek: Tesla, fabrikalarında gelişmiş IoT ve otomasyon kullanıyor. Kullandıkları analitik sistemlerinin, makineleri izlemek, bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek ve üretim süreçlerini optimize etmek için IoT sensörlerinden gelen verileri işleyerek sonuçta üretim verimliliğini ve ürün kalitesini artırdığına inanılıyor.

Gelişmiş Bina Yönetimi

IoT akıllı bina çözümleri, binaların verimliliğini ve bina sakinlerinin konforunu artırmak için dijital alanda şimdiden bir isim yarattı. Bu, aydınlatma, sıcaklık kontrolü, enerji tüketimi ve doluluk durumu hakkında veri toplayan IoT sensörlerinin kullanılmasıyla mümkün olur.

Analitik çözümünün buradaki rolü, verileri otomatik olarak işlemek ve binanın aydınlatma veya HVAC gibi sistemlerini enerji kullanımına veya konforlu yaşam koşullarına göre ayarlamaktır.

Örnek: Dünyanın en akıllı binalarından biri olarak bilinen Amsterdam'daki The Edge, kaynaklarının verimli yönetimi için IoT'den yararlanıyor.

Sektörünüzde aynı düzeyde başarı elde etmek büyük ölçüde iki unsura bağlı olacaktır: teknoloji ortaklarınıza ve çözümü kuruluşunuzda ne kadar iyi uyguladığınıza.

Teknoloji ortağı unsuru bizimle ortaklık kurarak çözülebilir. Appinventiv olarak, özellikle veri ve cihaz aktarımından oluşan eksiksiz bir ekosistem oluşturmaya yönelik bağlantılı çözümlerle çalışma konusunda geniş deneyime sahibiz.

Ekosistem gelişiminin yanı sıra perakende satış mağazalarının, sağlık firmalarının, otellerin ve hizmet şirketlerinin operasyonlarını daha iyi yönetmelerini ve bilinçli kararlar vermelerini kolaylaştıran bir dizi akıllı IoT analiz çözümü de geliştirdik.

Şimdi ikinci unsur hakkında konuşalım: IoT analitiğinin kuruluşunuzda uygulanması.

Genellikle takip ettiğimiz ve müşterilerimize önerdiğimiz süreç buna benzer.

IoT Analitik Uygulama Süreci

Hedef Tanımlama

IoT analitiğini uygulamaya yönelik ilk adım, temel iş hedefinizi anlamaktır. Bu, sorunun bulunmasını, iyileştirme kapsamını ve bu çözümün bulunmaması nedeniyle araştırılmayan alanları içerecektir.

Bu noktalara açıklık getirmek sonuçta en iyi uygulama kararlarını vermenize yardımcı olacaktır.

Veri Kaynağı Tanımlaması

Bu aşama, mevcut veri işleme süreciniz için çok fazla ödev gerektirir. Sahip olduğunuz verilerin türünü, bunların nerede bulunduğunu, nasıl toplandıklarını ve kullanıldığını anlamak, yanıtını bulmanız gereken sorulardan yalnızca birkaçıdır.

Analiz Aracı Seçimi

Veri kaynaklarını belirledikten sonra bir sonraki adım en iyi analiz aracını bulmak olacaktır. IoT analiz platformu türleriyle ilgili daha önce ele aldığımız bölüm burada kullanışlı olabilir, ancak birden fazla veri türünü işleyebilecek ve analiz edebilecek bir platforma ihtiyaç duyacağınız bir olay da olabilir. Bu gibi durumlarda en iyi seçenek özel bir çözüm oluşturmak olacaktır.

Analitik Altyapı Geliştirme

Artık tüm veri kaynaklarınız ve araçlarınız kolaylaştırıldığında analiz altyapısını oluşturmaya başlayabiliriz. Bu aynı zamanda veri depolama, bulut altyapıları, ölçeklenebilirlik özellikleri ve güvenlik sistemleri de dahil olmak üzere planlı bir donanım ve yazılım kurulumunu da içerecektir.

Test Et ve Doğrula

Tüm işlevleri test ederek amaçlandığı gibi çalıştıklarından emin olmak son derece önemlidir. Bu aşamada IoT geliştiricilerimiz, ürettiği içgörülerin doğru olduğundan emin olmak için bir veri alt kümesi üzerinde analitik algoritmalar çalıştırma eğilimindedir. Ek olarak, pazarda kabul edilmesini garanti altına almak için sistemi düzenleyici ve güvenlik mikroskoplarına göre doğruluyoruz.

Dağıtın ve İzleyin

Analitik sistemi hem teknik hem de kullanıcı açısından test edilip doğrulandıktan sonra yazılımı çözümünüzde dağıtabilirsiniz. Burada önemli olan performansı sürekli takip etmek ve iş hedefinize ulaşılıncaya kadar gerekli ayarlamaları yapmaktır.

Nihai Analiz

IoT analitiği, bağlantılı bir ekosistem oluşturmak isteyen kuruluşlara sayısız faydalar sunarken, planlama ve uygulama aşamasında oldukça fazla düşünmeyi gerektirir. Bir işletme sahibi olarak yanıtlamanız gereken bir numaralı soru, veri güvenliği ve entegrasyonları sizin kontrolünüzde olmayan hazır bir çözümü mü tercih edeceğiniz yoksa sıfırdan kişiselleştirilmiş bir şey mi oluşturacağınızdır.

Uzun vadeli maliyet fayda analizi her zaman özel IoT yazılım geliştirme hizmetlerine yatırım yapmayı tercih edecektir. Ancak karar bütçenize ve gereksinimlerinize bağlıdır.

Makalenin size aradığınız bilgileri verdiğini umuyoruz. İşletmenizin özel bir veri analizi yazılımına ihtiyacı olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçin.

SSS

S. IoT veri analitiği nedir?

C. IoT analitiği, değerli bilgiler elde etmek, operasyonları optimize etmek ve karar almayı desteklemek için Nesnelerin İnterneti cihazları tarafından oluşturulan verilerin toplanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini içerir.

S. IoT analiz yazılımının temel özellikleri nelerdir?

C. IoT analitik yazılımının temel özellikleri arasında veri toplama ve entegrasyon, gerçek zamanlı işleme, gelişmiş analitik (örneğin, makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik), veri görselleştirme, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve çeşitli IoT protokolleri ve cihazları için destek yer alır.

S. Hangi IoT analitiği zorluklarını beklemeliyim?

C. Appinventiv gibi bir IoT analiz şirketiyle ortaklık kurarsanız hiçbir şey olmaz. Diğer durumlarda zorluklar, büyük hacimli verileri işlemek, veri güvenliği ve gizliliğini sağlamak, çeşitli veri kaynaklarını entegre etmek, gerçek zamanlı veri işlemeyi yönetmek ve veri kalitesini ve doğruluğunu korumakla ilgili olabilir.