Зміст
- Що таке інтегрована платформа Analytics?
- Як виглядають дані IoT?
- Інтегрована платформа Analytics + дані IoT
- Приклад
- Підсумок
Джерело: Beebright / Dreamstime.com
Винос:
Інтегрована платформа аналітики може обробляти неструктуровані дані для отримання значущих результатів.
Інтернет речей (IoT) сприймається галуззю як величезна можливість. Багато хто вважає, що за допомогою даних, створених на пристроях IoT, спеціалізовані, вдосконалені продукти та послуги можуть бути доставлені кінцевим споживачам у багатьох галузях. Підприємства можуть покращити дохід, заощадити витрати, енергію та паливо, а також підвищити продуктивність. Щоб усвідомити ці переваги, дані IoT повинні бути належним чином використані, що важко, головним чином тому, що вони неструктуровані та складні.
Інтегрована платформа аналітики відіграє важливу роль у наданні правильної аналітики з набору неструктурованих даних. Для надання значущої аналітики вам потрібна комбінація інструментів в одному місці, яка може зберігати, запитувати та обробляти складні дані. Інтегрована платформа аналітики робить саме це.
Що таке інтегрована платформа Analytics?
Інтегрована платформа аналітики - це єдине рішення, яке забезпечує змістовну аналітику з будь-яких даних, навіть неструктурованих і складних даних. Традиційна система управління реляційними базами даних (RDBMS) не в змозі забезпечити кон'юнктурну або індивідуальну аналітику із збережених даних. Великі компанії багато залежать від змістовних та корисних даних для розвитку свого бізнесу. Інтегрована платформа аналітики інтегрує різні інструменти, такі як механізм виконання, система управління базами даних (СУБД), можливості майнінгу даних та можливості отримання та підготовки даних, яких немає в базі даних. А платформа оновлюється для обробки складних і неструктурованих даних, як великих даних. Немає необхідності в будь-якому іншому інструменті для обробки даних. Ця платформа може бути доставлена кінцевим споживачам як додаток або на основі моделі програмного забезпечення (SaaS). Компанії можуть підписатися на певний період, а потім поновити (чи ні). У звіті Мерв Едріан та Колін Уайт з BeyeNETWORK визначили аналітичну платформу як "інтегроване і повне рішення для управління даними та генерування бізнес-аналітики з цих даних, яка пропонує ціні / продуктивності та часу, які перевершують неспеціалізовані пропозиції. Це рішення може поставлятися як пристрій (лише програмне забезпечення, упаковане обладнання та програмне забезпечення, віртуальне зображення) та / або у формі хмарного програмного забезпечення як послуга (SaaS). "
Як виглядають дані IoT?
Дані IoT можуть бути надзвичайно складними і, безумовно, неструктурованими. Подумайте про мільйони пристроїв, кожен з IP-адресою, що спілкуються один з одним. Мільйони серверів збирають дані, якими користуються ці пристрої. Розглянемо деякі приклади. Подумайте про розумні годинники із медичними даними, такими як пульс і артеріальний тиск, або пристроями, встановленими в електронних приладах, таких як кондиціонери або холодильники, які зберігають дані, такі як температура та харчові звички. Загальна кількість даних величезна, і вона множиться. Отримані дані є складними через різні конфігурації пристроїв та датчиків, аналіз, зроблений посередині між датчиками та серверами, технології, що використовуються для збору даних, формати файлів та ряд інших факторів. Отже, обсяг та формат даних роблять аналітику даних IoT надзвичайно складним завданням.
В ході опитування було встановлено, що із загальної кількості генерованих даних 44,6% - це дані XML, 23,8% - це неструктуровані файлові дані, 23% - це веб-журнали, а решта містить дані програмних пакетів, мультимедійні дані та інші типи файлів.
Інтегрована платформа Analytics + дані IoT
Зрозуміло, що обсяг, складність та неструктурований формат роблять аналітику даних IoT складною пропозицією. Що є складним завданням, це вимога, що аналітику потрібно швидко доставити. Отже, вам потрібне рішення, яке може не лише доставити змістовну аналітику IoT, але і швидко їх доставити. Це те, чого неможливо вирішити ізольованими інструментами та технологіями. Тому вам потрібне єдине рішення. Як було сказано раніше, інтегрована платформа аналітики поєднує в одному місці систему управління базами даних, систему збору та зберігання даних та можливості обробки. Ось кілька причин, через які інтегрована платформа аналітики - найкраща ставка.
Платформи Analytics здатні робити розширену аналітику даних. Наприклад, звичайні інструменти аналітики намагатимуться просте порівняння рентабельності минулого тижня з десятки найкращих торговців Нью-Йорка через гігантський обсяг даних, який він повинен обробляти протягом обмеженого часу. Інтегрована аналітика може зробити це та багато іншого. Він може будувати прогнозні моделі даних, а потім порівнювати модель даних із даними в режимі реального часу, робити географічні візуалізації тощо.
Традиційні налаштування центрів обробки даних та технології аналізу - дорога пропозиція, тим більше, коли ви намагаєтеся забезпечити аналітику IoT за допомогою цих ресурсів. Вам потрібно більше інвестувати в налаштування в міру збільшення обсягу даних та вимог до аналізу. Платформи Analytics можуть значно зменшити ці витрати. Ліцензійні витрати на програмне забезпечення з відкритим кодом значно нижчі. Ці платформи використовують дешевші товарні процесори, тому апаратне забезпечення легко оновити. Оскільки прилади попередньо інтегровані та попередньо налаштовані, це зменшує витрати на налаштування.
Приклад
- це видатне тематичне дослідження того, як інтегрована платформа аналітики змінила значення. і Google надала обмежену та стандартизовану аналітику. Хоча можливий більш глибокий аналіз забирав багато часу і може бути дорогим та неефективним.Рішення являло собою інтегровану систему аналітики, яка поєднувала аналітику, Google Analytics та користувацьку аналітику з можливістю нарізати та рубати дані будь-яким необхідним способом. Це створило універсальне, ефективне рішення. В результаті час аналізу було скорочено на 90%, бюджети для тестових кампаній та мінімальний розмір вибірки зменшено на 75%, коефіцієнт конверсії збільшився на 100%, а середній час паузи кампанії зменшився до одного дня з чотирьох днів. У таблиці нижче показано, наскільки окремі показники від Google та інтегруються платформою аналітики.
Підсумок
Дані IoT є вагомим приводом для інтегрованих платформ аналітики. Для підприємств, які багато залежать від даних, буде надзвичайно важко зберігатись із традиційними методами та технологіями аналітики через відносну неефективність та проблеми з витратами. Однак потрібно зазначити, що перехід на інтегровану платформу аналітики також відображає зміну настрою для багатьох підприємств, і зміни зазвичай повільні. Інтегровані аналітичні платформи все ще переглядаються з великою обережністю, і багато дискусій триває щодо рентабельності інвестицій. Це природно, тому що сучасні платформи знаходяться на стадії зародження, і пройде певний час, щоб ці платформи отримали ширше сприйняття. Але незабаром це обіцяє стати домінуючою платформою для аналізу даних.