Аналитика данных Интернета вещей и способы извлечения пользы из данных Интернета вещей

Аналитика помогает вывести развертывание Интернета вещей за рамки базового подключения, чтобы принимать более разумные решения, повышать эффективность, снижать затраты и создавать новые продукты и услуги с расширенными возможностями данных. Методы описательной, диагностической и прогнозной аналитики выявляют важные закономерности и тенденции, которые в противном случае остались бы скрытыми в данных. Это позволяет организациям оптимизировать операции, повышать производительность, заранее прогнозировать проблемы, минимизировать время простоев и приносить больше пользы клиентам. В конечном итоге, сильная аналитическая основа превращает системы Интернета вещей из реактивных в предписывающие, позволяя принимать бизнес-решения на основе данных по всем функциям. Таким образом, инвестиции в масштабируемую аналитику и квалифицированный персонал для интерпретации данных Интернета вещей могут создать сегодня значительное конкурентное преимущество для бизнеса.

Сбор и хранение данных Интернета вещей

Данные обычно включают телеметрию от IoT-устройства датчик, журналы оборудования, показатели производительности, показания неисправностей и многое другое. Для хранения этих высокоскоростных данных требуются масштабируемые базы данных, такие как базы данных NoSQL или базы данных временных рядов, которые могут обрабатывать объем и скорость. Облачные платформы предоставляют практически неограниченное хранилище с возможностью обработки потоковых данных IoT.

Предварительная обработка данных Интернета вещей

Необработанные данные IoT обычно не могут использоваться для непосредственного получения информации. Данные нуждаются в предварительной обработке и очистке, чтобы подготовить их к аналитике. К задачам предварительной обработки относятся:

Очистка данных: Обработка пропущенных значений, уменьшение шума, обнаружение выбросов

Преобразование данных: Нормализация данных, агрегирование, интеграция из разрозненных источников

Сжатие и сокращение данных: Сокращение требований к хранению при сохранении важной информации

Эти задачи делают данные единообразными, что упрощает масштабное применение аналитики. Периферийную аналитику можно применять для фильтрации и обработки данных, находящихся рядом с устройствами Интернета вещей, перед дальнейшим анализом.

Аналитика для практической информации

Интегрируя удаленное наблюдение Благодаря возможностям анализа данных Интернета вещей организации могут эффективно извлекать полезную информацию и извлекать максимальную выгоду из своих потоков данных. Обработанные данные Интернета вещей затем можно проанализировать, чтобы получить полезную информацию. Некоторые ключевые аналитические подходы включают в себя:

Описательная аналитика: Выявляет закономерности для понимания поведения устройства, его использования и производительности системы. Использует методы агрегирования и анализа данных для получения базовой описательной статистики и сводных данных.

Диагностическая аналитика: Применяет различные алгоритмы статистики, кластеризации и классификации для обнаружения аномалий в данных, которые могут указывать на основные проблемы. Помогает выявить неисправности или ошибки.

Прогнозная аналитика: Прогнозирует ожидаемые показания, события сбоев, исключения и т. д. на основе исторических данных с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, нейронные сети и т. д. Помогает оптимизировать обслуживание.

Предписывающая аналитика: Предлагает возможные действия/решения по использованию данных датчиков. Использует алгоритмы оптимизации, имитационные модели и деревья/правила принятия решений для предложения автоматизированных интеллектуальных действий.

Эта аналитика предоставляет функциональную, операционную и бизнес-информацию на основе данных Интернета вещей, помогая предприятиям принимать более разумные решения в режиме реального времени.

Визуализация и бизнес-аналитика

Большинство аналитических методов генерируют статистические результаты запросов. Им необходима интуитивная визуализация с использованием инструментов BI для преобразования в читаемые диаграммы, графики и отчеты для руководителей. Ученые, работающие с данными, используют блокноты Jupyter для создания визуальных информационных панелей, которые бизнес-команды могут понять и использовать. Это помогает стимулировать удешевление операций, новые возможности получения дохода, улучшение продуктов/услуг и снижение рисков.

Данные Интернета вещей и экспертиза предметной области

Глубокие знания предметной области необходимы для выбора подходящих аналитических подходов для конкретного варианта использования Интернета вещей в таких секторах, как производство, транспорт, энергетика и т. д. Эксперты определяют правильные модели данных, взаимосвязи, алгоритмы и параметры. Сочетание опыта ОТ/ИТ с наукой о данных обеспечивает максимальную рентабельность инвестиций в аналитику Интернета вещей.

Заключение

Аналитика Интернета вещей открывает огромную потенциальную ценность данных устройств Интернета вещей, которые в противном случае остаются неиспользованными. Собирая, храня, обрабатывая и анализируя огромные объемы потоковых данных датчиков, предприятия могут ускорить цифровую трансформацию за счет повышения операционной эффективности, снижения затрат, повышения производительности, новых услуг на основе данных и в целом более разумного принятия решений во всем бизнесе. Эксперты в области данных, которые понимают ключевые движущие силы бизнеса, имеют решающее значение для предоставления аналитической информации, адаптированной к различным отраслевым областям.

Ключевым моментом является выход за рамки просто подключения и инфраструктуры, инвестируя в масштабируемые аналитические платформы для анализа данных как в реальном времени, так и в долгосрочной перспективе. Это позволяет предприятиям переходить от реактивных к упреждающим решениям на основе данных во всех сферах деятельности. Применение правильных методов аналитики преобразует необработанные данные Интернета вещей в значимую информацию, которая создает конкурентное преимущество для роста бизнеса.