Conţinut
- Cauza de utilizare a analizelor IoT și în timp real
- Atitudinea industriei față de IoT și Analytics în timp real
- Randamente ale investițiilor pe Analytics în timp real și IoT
- Estimarea costurilor
- Înțelegeți provocările
- Concluzie
Sursa: Petrovich11 / Dreamstime.com
La pachet:
Internet of Things oferă un flux constant de date, făcând din analitica în timp real instrumentul perfect pentru a o analiza.
Internet of Things (IoT) reprezintă o perturbare creatoare, ceva care începe să răstoarne procesele și tehnologiile existente și care oferă un mod de lucru complet nou. IoT poate folosi produse și servicii îmbunătățite, experiență pentru clienți, securitate și asistență medicală, printre altele, dacă este valorificat în mod corespunzător. Una dintre cele mai bune modalități de a valorifica întreaga putere este analitica în timp real. IoT și analizele în timp real constituie un pachet. Fără analize în timp real, nu puteți profita de toate avantajele pe care IoT le are de oferit. IoT completează analitice în timp real și invers. Cu toate acestea, pentru a combina IoT și analiza în timp real, organizațiile trebuie să efectueze o mulțime de schimbări în modul în care se ocupă în prezent.
Cauza de utilizare a analizelor IoT și în timp real
Mașina fără șofer pare a fi un caz de utilizare adecvat pentru combinația de analize în timp real și IoT. O mașină fără șofer este prevăzută cu mai mulți senzori și o adresă IP. Când o mașină fără șoferi circulă pe drum, cum interacționează cu alte lucruri de pe drum, cum ar fi semnalele de trafic și alte vehicule? Mașina fără șofer va genera și transmite date pe măsură ce circulă; aceste date includ informații precum viteza, timpul pentru atingerea anumitor repere și procentul de emisii. Mai jos sunt prezentate câteva posibile influențe asupra mașinilor fără șofer:
- Mașina fără șofer va primi analize din punctele de semnal de trafic pe congestionarea traficului din oraș. Pe baza acestor rapoarte, mașina poate alege automat ruta cu cea mai mică aglomerație.
- Cele mai apropiate puncte de semnal de trafic vor informa despre timpul rămas înainte ca semnalul să se înroșească. Pe baza datelor, mașina fără șofer își poate regla viteza.
- Poliția rutieră poate primi rapoarte dacă mașina circulă peste limitele de viteză admise. Aceasta va declanșa o notificare și mașina va fi oprită la următorul punct de control.
- Autoritatea de control al poluării din oraș va primi datele privind emisiile și o notificare către proprietarul mașinii, dacă procentul de emisie este peste limite acceptabile.
- Când mașina fără șofer ajunge la destinație și caută un loc de parcare, senzorii săi pot scana rapid și găsi spații libere, dacă există.
Deci, care sunt rezultatele din cazul de utilizare de mai sus?
- Pentru a înțelege datele generate de mașină, aceasta trebuie să fie recepționată în timp real.
- Trebuie să existe mai mulți alți senzori, cum ar fi cei din semnalele de trafic și oficiile de control al poluării care primesc datele în timp real, să le prelucreze, să creeze analitice din acestea și să declanșeze o acțiune, cum ar fi o avertizare la nivel ridicat de emisii.
- Fără infrastructura de analiză în timp real, primirea datelor IoT nu are niciun sens.
Atitudinea industriei față de IoT și Analytics în timp real
Se pare că industria a îmbrățișat puternica combinație de IoT și analitice în timp real și există o mulțime de optimism în jurul acesteia. Într-un sondaj realizat de Vitria, un furnizor avansat de soluții de analiză, s-a constatat că 48% dintre respondenți lucrau deja la proiecte IoT și analitice în timp real. Respondenții au răspuns că investesc activ în IoT și în analize în timp real. Din sondaj au apărut două lucruri:
- Analiza în timp real a datelor generate de dispozitivele IoT a avut o importanță primordială.
- Companiile depind foarte mult de informațiile predictive date de analizele în timp real.
Rezultatele importante ale sondajului sunt:
- Dispozitivele mobile (32 la sută), contoarele inteligente, turnurile celulare și senzorii incluși în vehicule și punctele de logistică sunt cele mai mari surse de date IoT.
- 48% dintre respondenți lucrează la proiecte active, în timp ce 15% dintre respondenți au spus că au lucrat la ea în ultimul an.
- 43 la sută dintre respondenți au spus că vor investi în analiză IoT, automatizare și vizualizare, în timp ce pentru fiecare zonă separat, răspunsul a fost analiza IoT (20 la sută), automatizare (8 la sută) și vizualizare (5 la sută).
- Informația de afaceri este zona în care se folosește cel mai mult fluxurile de analiză.
- 18 la sută dintre respondenți au spus că au plătit cea mai mare prioritate pentru întreținerea predictivă, în timp ce 17 la sută au spus că au nevoie de analize în timp real pentru monitorizarea rețelei și asigurarea serviciilor. Doar 8 la sută au spus că au nevoie de soluția pentru gestionarea serviciilor de teren.
- Cei mai mulți investitori privesc IoT și analize în timp real oferind multă valoare în viitor.
Randamente ale investițiilor pe Analytics în timp real și IoT
Paragraful de mai sus pare să picteze o imagine înfiorătoare a analiticii în timp real și a echipei IoT. Mulți experți vorbesc de parcă combinația ar fi un panaceu. Răspunsul nu este atât de simplu. Industria trebuie să vadă trecutul exercițiului și să conștientizeze că o mulțime de muncă grea este pentru a obține profituri semnificative din analiza și combinația IoT în timp real. Asta nu înseamnă că combinația este un balon, pe punctul de a izbucni; există multă substanță, este doar nevoie de multă muncă. Să aruncăm o privire la ceea ce trebuie să facem pentru a maximiza profiturile. Să ne gândim la pașii principali:
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Estimarea costurilor
După ce ați identificat problemele, efectuați o analiză ROI obiectivă, bazată pe date. Ar trebui, printre altele, să vă concentrați pe două lucruri: costul total al dreptului de proprietate și beneficiile pe care este posibil să le obțineți. Cheia unei analize de succes este aceea de a avea rezultate cantitative din analiză, pe cât posibil. De exemplu, analiza IoT și analiza în timp real ar trebui să poată prezice intervalul de timp în care utilajele din fabrica dvs. vor începe să dea randamente diminuate. Aceasta este cunoscută și sub denumirea de întreținere predictivă. În al doilea rând, găsiți costul total de proprietate care include, dar poate să nu fie limitat la persoanele pe care le angajați pentru această misiune, echipamente precum computere și servere, costul și timpul de instruire și întreținerea senzorilor.
Înțelegeți provocările
Implementarea unei analize în timp real și a unui proiect IoT este o întreprindere imensă și extrem de complexă, deoarece pentru majoritatea organizațiilor, aceasta este fără precedent. Este important să faceți o evaluare realistă a sarcinilor și să le împărțiți în bucăți mai mici și ușor de gestionat.
Concluzie
Primul pas către obținerea celor mai bune rezultate din combinația dintre analitice în timp real și IoT este să acceptăm că nu este o baghetă magică. În același timp, nu este un balon. Evitați gândurile extreme. În concept există o mulțime de substanțe, care trebuie valorificate cu atenție. Aveți nevoie de o evaluare realistă și o analiză cantitativă urmată de pași mici. Acesta este un proiect care ar putea redefini afacerea ca niciodată, dacă îl puteți implementa corect, dar va dura timp.