Содержание
- Что такое интегрированная аналитическая платформа?
- Как выглядят данные IoT?
- Интегрированная аналитическая платформа + данные Интернета вещей
- Тематическое исследование
- Резюме
Источник: Бибрайт / Dreamstime.com
вынос:
Интегрированная аналитическая платформа может обрабатывать неструктурированные данные для получения значимых результатов.
Интернет вещей (IoT) рассматривается отраслью как огромная возможность. Многие считают, что благодаря данным, полученным с устройств IoT, конечные клиенты во многих отраслях могут предоставлять специализированные, улучшенные продукты и услуги. Предприятия могут повысить доходы, сэкономить затраты, энергию и топливо, а также повысить производительность. Для реализации этих преимуществ необходимо надлежащим образом использовать данные IoT, что сложно, главным образом потому, что они неструктурированы и сложны.
Интегрированная аналитическая платформа играет важную роль в предоставлении правильной аналитики из набора неструктурированных данных. Чтобы обеспечить значимую аналитику, вам нужно сочетание инструментов в одном месте, которые могут хранить, запрашивать и обрабатывать сложные данные. Интегрированная аналитическая платформа делает именно это.
Что такое интегрированная аналитическая платформа?
Интегрированная аналитическая платформа - это унифицированное решение, которое обеспечивает содержательную аналитику любых данных, даже неструктурированных и сложных данных. Традиционная система управления реляционными базами данных (RDBMS) не в состоянии обеспечить коническую или специализированную аналитику из сохраненных данных. Крупные компании во многом зависят от значимых и действенных данных для управления своим бизнесом. Интегрированная аналитическая платформа объединяет различные инструменты, такие как механизм исполнения, система управления базами данных (СУБД), возможности и возможности интеллектуального анализа данных для получения и подготовки данных, которых нет в базе данных. И платформа обновлена для обработки сложных и неструктурированных данных, таких как большие данные. Нет необходимости в каком-либо другом инструменте для обработки данных. Эта платформа может поставляться конечным клиентам в виде приложения или на основе модели программного обеспечения как услуги (SaaS). Компании могут подписаться на период, а затем продлить (или нет). В своем отчете Мерв Адриан и Колин Уайт из BeyeNETWORK определили аналитическую платформу как «комплексное и законченное решение для управления данными и генерирования бизнес-аналитики из этих данных, которое предлагает соотношение цена / производительность и время, превосходящее не специализированные предложения. Это решение может поставляться в виде устройства (только для программного обеспечения, в комплекте с аппаратным и программным обеспечением, виртуальным образом) и / или в форме «программного обеспечения как услуги» (SaaS) на основе облака ».
Как выглядят данные IoT?
Данные IoT могут быть чрезвычайно сложными и определенно неструктурированными. Подумайте о миллионах устройств, каждое из которых имеет IP-адрес и взаимодействует друг с другом. Миллионы серверов собирают данные, которые используют эти устройства. Давайте посмотрим на некоторые примеры. Подумайте об умных часах, в которых содержатся данные о состоянии здоровья, такие как пульс и артериальное давление, или устройства, встроенные в электронные приборы, такие как кондиционеры или холодильники, в которых хранятся такие данные, как температура и привычки питания. Общий объем данных огромен, и он увеличивается. Полученные данные являются сложными из-за различных конфигураций устройств и датчиков, анализа, выполняемого на полпути между датчиками и серверами, технологий, используемых для сбора данных, форматов файлов и ряда других факторов. Таким образом, объем и формат данных делают анализ данных IoT чрезвычайно сложной задачей.
В ходе опроса выяснилось, что из общего количества сгенерированных данных 44,6% - это данные XML, 23,8% - неструктурированные данные файлов, 23% - веб-блоги, а остальные - данные приложений пакета, мультимедийные данные и другие типы файлов.
Интегрированная аналитическая платформа + данные Интернета вещей
Ясно, что объем, сложность и неструктурированный формат делают аналитику данных IoT сложной задачей. Проблема состоит в том, что аналитика должна предоставляться быстро. Таким образом, вам нужно решение, которое может не только предоставлять значимые аналитические материалы IoT, но и быстро доставлять их. Это то, что не может быть решено изолированными инструментами и технологиями. Поэтому вам нужно единое решение. Как указывалось ранее, интегрированная аналитическая платформа объединяет систему управления базами данных, систему сбора и хранения данных и возможности обработки в одном месте. Вот несколько причин, по которым интегрированная аналитическая платформа - ваш лучший выбор.
Аналитические платформы способны выполнять расширенную аналитику данных. Например, обычные аналитические инструменты будут изо всех сил пытаться провести простое сравнение прибыльности прошедшей недели десяти ведущих трейдеров в Нью-Йорке из-за гигантского объема данных, которые необходимо обрабатывать в течение ограниченного времени. Комплексная аналитика может сделать это и многое другое. Он может строить прогнозные модели данных, а затем сравнивать модель данных с данными в реальном времени, выполнять географическую визуализацию и многое другое.
Традиционные настройки центров обработки данных и технологии анализа являются дорогостоящим предложением, особенно когда вы пытаетесь предоставить аналитику IoT с этими ресурсами. Вы должны вкладывать больше средств в настройку по мере роста объема данных и требований к анализу. Аналитические платформы могут значительно сократить эти расходы. Стоимость лицензии программного обеспечения с открытым исходным кодом значительно ниже. Эти платформы используют более дешевые процессоры, поэтому оборудование легко модернизировать. Поскольку устройства предварительно интегрированы и предварительно настроены, это снижает затраты на настройку.
Тематическое исследование
является ярким примером того, как интегрированная аналитическая платформа изменила ситуацию. и Google предоставил ограниченную и стандартизированную аналитику. Более глубокий анализ, хотя и возможный, занимал много времени и мог быть дорогостоящим и неэффективным. Решением была интегрированная аналитическая система, которая объединила аналитику, Google Analytics и пользовательскую аналитику с возможностью нарезать и вырезать данные любым необходимым способом. Это создало универсальное, эффективное решение. В результате время анализа было сокращено на 90%, бюджеты для тестовых кампаний и минимальные размеры выборки были сокращены на 75%, коэффициенты конверсии увеличились на 100%, а среднее время приостановки кампании сократилось до одного дня с четырех дней. В приведенной ниже таблице показано, как изолированные показатели из Google и были интегрированы аналитической платформой.
Резюме
Данные IoT представляют веские аргументы в пользу интегрированных аналитических платформ. Для компаний, которые сильно зависят от данных, будет чрезвычайно трудно продолжать использовать традиционные методы и технологии аналитики из-за относительной неэффективности и стоимости. Тем не менее, следует отметить, что переход на интегрированную аналитическую платформу также отражает изменения в мышлении многих предприятий, и изменения обычно происходят медленно. Платформы интегрированной аналитики все еще рассматриваются с большой осторожностью, и сейчас идет много споров о доходности инвестиций. Это естественно, потому что современные платформы находятся на начальной стадии, и потребуется некоторое время, чтобы эти платформы получили более широкое признание. Но вскоре это обещает стать доминирующей платформой для анализа данных.