Содержание
- Использование Интернета вещей и аналитики в реальном времени
- Отношение отрасли к IoT и аналитике в реальном времени
- Возврат инвестиций на аналитику в реальном времени и IoT
- Оцените затраты
- Поймите вызовы
- Заключение
Источник: Петрович11 / Dreamstime.com
вынос:
Интернет вещей обеспечивает постоянный поток данных, что делает аналитику в реальном времени идеальным инструментом для анализа.
Интернет вещей (IoT) представляет собой творческое нарушение, то, что начинает разрушать существующие процессы и технологии и создает совершенно новый способ работы. IoT может предложить улучшенные продукты и услуги, опыт работы с клиентами, безопасность и здравоохранение, среди прочего, если его правильно использовать. Один из лучших способов использовать все его возможности - это аналитика в реальном времени. IoT и аналитика в реальном времени составляют пакет. Без аналитики в реальном времени вы не сможете использовать все преимущества, которые может предложить IoT. IoT дополняет аналитику в реальном времени и наоборот. Однако, чтобы объединить IoT и аналитику в реальном времени, организациям необходимо внести множество изменений в то, как они в настоящее время ведут бизнес.
Использование Интернета вещей и аналитики в реальном времени
Автомобиль без водителя, кажется, является подходящим вариантом использования для комбинации аналитики в реальном времени и IoT. Автомобиль без водителя оснащен несколькими датчиками и IP-адресом. Когда автомобиль без водителя едет по дороге, как он взаимодействует с другими вещами на дороге, такими как светофоры и другие транспортные средства? Автомобиль без водителя будет генерировать и передавать данные во время движения; эти данные включают в себя такую информацию, как скорость, время достижения определенных ориентиров и процент выбросов. Ниже приведены некоторые возможные влияния на автомобили без водителя:
- Автомобиль без водителя будет получать аналитику от точек светофора о пробках в городе. На основании этих отчетов автомобиль может автоматически выбирать маршрут с наименьшим затором.
- Ближайшие точки светофора сообщат о времени, оставшемся до того, как сигнал станет красным. На основании полученных данных автомобиль без водителя может регулировать свою скорость.
- Дорожная полиция может получать отчеты, если автомобиль движется сверх допустимых скоростей. Это вызовет уведомление, и автомобиль будет остановлен на следующей контрольной точке.
- Орган по борьбе с загрязнением города получит данные о выбросах и уведомление владельца автомобиля, если процент выбросов превышает допустимые пределы.
- Когда автомобиль без водителя достигает места назначения и ищет парковочное место, его датчики могут быстро сканировать и находить свободные места, если таковые имеются.
Итак, каковы выводы из приведенного выше варианта использования?
- Чтобы разобраться в данных, сгенерированных автомобилем, их нужно получать в режиме реального времени.
- Должно быть несколько других датчиков, таких как датчики в светофорах и офисах контроля загрязнения, которые получают данные в реальном времени, обрабатывают их, создают из них аналитику и запускают такие действия, как предупреждение о высоком уровне выбросов.
- Без аналитической инфраструктуры реального времени получение данных IoT не имеет никакого смысла.
Отношение отрасли к IoT и аналитике в реальном времени
Похоже, что отрасль использует мощную комбинацию IoT и аналитики в реальном времени, и вокруг нее много оптимизма. В ходе опроса, проведенного компанией Vitria, поставщиком передовых аналитических решений, было установлено, что 48% респондентов уже работали над проектами IoT и аналитики в реальном времени. Респонденты ответили, что они активно инвестируют в IoT и аналитику в реальном времени. В результате опроса выяснились две вещи:
- Анализ данных, генерируемых устройствами IoT, в режиме реального времени имел первостепенное значение.
- Компании во многом зависят от прогнозирующих данных аналитики в реальном времени.
Существенные результаты опроса:
- Мобильные устройства (32 процента), интеллектуальные счетчики, вышки сотовой связи и датчики, установленные в транспортных средствах и пунктах логистики, являются крупнейшими источниками данных IoT.
- 48 процентов респондентов работают над активными проектами, в то время как 15 процентов респондентов заявили, что работали над этим в течение прошлого года.
- 43 процента респондентов заявили, что будут инвестировать в аналитику IoT, автоматизацию и визуализацию, в то время как для каждой области в отдельности ответом была аналитика IoT (20 процентов), автоматизация (8 процентов) и визуализация (5 процентов).
- Бизнес-аналитика - это та область, где потоковая аналитика используется чаще всего.
- 18 процентов респондентов заявили, что они уделяют первостепенное внимание прогностическому обслуживанию, а 17 процентов сказали, что им необходим анализ в реальном времени для мониторинга сети и обеспечения обслуживания. Только 8 процентов сказали, что им нужно решение для управления услугами на местах.
- Большинство инвесторов предвидят IoT и аналитику в реальном времени, обеспечивающую большую ценность в будущем.
Возврат инвестиций на аналитику в реальном времени и IoT
Вышеприведенный абзац, кажется, рисует радужную картину аналитики в реальном времени и команды IoT. Многие эксперты говорят, что комбинация является панацеей. Ответ не так прост. Индустрия должна преодолеть эту шумиху и понять, что много тяжелой работы нужно для того, чтобы получить значительную отдачу от комбинации аналитики в реальном времени и IoT. Это не означает, что комбинация - это пузырь, который вот-вот лопнет; здесь много вещества, просто нужно много работы. Давайте посмотрим, что нам нужно сделать, чтобы максимизировать отдачу. Давайте подумаем об основных шагах:
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Оцените затраты
После определения проблем проведите объективный анализ рентабельности инвестиций на основе данных. Вы должны, среди прочего, сосредоточиться на двух вещах: общая стоимость владения и выгоды, которые вы, вероятно, получите. Ключом к успешному анализу является получение количественных результатов анализа, насколько это возможно. Например, IoT и аналитика в реальном времени должны иметь возможность прогнозировать временные рамки, в которые оборудование на вашем предприятии начнет давать убывающую отдачу. Это также известно как профилактическое обслуживание. Во-вторых, найдите общую стоимость владения, которая включает, но не ограничивается, людьми, которых вы нанимаете для выполнения этого задания, таким оборудованием, как компьютеры и серверы, затратами на обучение и временем, а также обслуживанием датчиков.
Поймите вызовы
Реализация аналитики в реальном времени и проекта IoT является огромным и чрезвычайно сложным мероприятием, потому что для большинства организаций это беспрецедентно. Важно сделать реалистичную оценку задач и разбить их на более мелкие, управляемые куски.
Заключение
Первый шаг к тому, чтобы извлечь максимальную выгоду из комбинации аналитики в реальном времени и Интернета вещей, - это признать, что это не волшебная палочка. В то же время это не пузырь. Избегайте экстремальных мыслей. В концепции много сущности, которую нужно тщательно использовать. Вам нужна реалистичная оценка и количественный анализ с небольшими шагами. Это проект, который может переопределить ваш бизнес, как никогда раньше, если вы сможете правильно его реализовать, но это займет время.