Зміст
- Інтернет використання і використання в реальному часі
- Відношення галузі до IoT та аналітики в реальному часі
- Повернення інвестицій в режимі реального часу Analytics та IoT
- Оцініть витрати
- Розуміти виклики
- Висновок
Джерело: Petrovich11 / Dreamstime.com
Винос:
Інтернет речей забезпечує постійний потік даних, що робить аналітику в реальному часі ідеальним інструментом для їх аналізу.
Інтернет речей (IoT) являє собою творчий зрив, який починає руйнувати існуючі процеси та технології та створює абсолютно новий спосіб роботи. IoT може забезпечити покращення продуктів та послуг, досвід клієнтів, безпеку та охорону здоров'я, серед іншого, якщо вони належним чином використані. Одним з найкращих способів використання повної потужності є аналітика в реальному часі. IoT та аналітика в режимі реального часу складають пакет. Без аналітики в реальному часі ви не можете використати всі переваги, які може запропонувати IoT. IoT доповнює аналітику в реальному часі і навпаки. Однак, щоб поєднати аналітику в Інтернеті та реального часу, організації повинні внести багато змін у спосіб, яким вони займаються в даний час.
Інтернет використання і використання в реальному часі
Автомобіль без водія, здається, є відповідним випадком використання для комбінації аналітики в реальному часі та IoT. Автомобіль без водія оснащений кількома датчиками та IP-адресою. Коли автомобіль без водія їде по дорозі, як він взаємодіє з іншими речами на дорозі, такими як дорожні сигнали та інші транспортні засоби? Автомобіль без водія буде генерувати та ретранслювати дані під час подорожі; ці дані включають таку інформацію, як швидкість, час досягнення певних орієнтирів та відсоток викидів. Нижче наведено кілька можливих впливів на автомобілі без водіїв:
- Автомобіль без водія отримає аналітику з пунктів сигналізації про пробки в місті. На основі цих звітів автомобіль може автоматично вибрати маршрут з найменшими заторами.
- У найближчих точках сигналу дорожнього руху з’являться дані про час, що залишився до того, як сигнал стане червоним. Виходячи з даних, автомобіль без водія може регулювати свою швидкість.
- ДАІ може отримувати повідомлення, якщо автомобіль їде понад допустимі норми швидкості. Це призведе до сповіщення, і автомобіль буде зупинений у наступному контрольному пункті.
- Орган з контролю забруднення міста отримає дані про викиди та повідомлення власнику автомобіля, якщо відсоток викидів вище допустимих меж.
- Коли автомобіль без водія добирається до місця призначення та шукає місце для паркування, його датчики можуть швидко сканувати та знаходити вільні місця, якщо такі є.
Отже, які висновки з вищевказаного випадку використання?
- Щоб мати сенс у даних, генерованих автомобілем, його потрібно отримувати в режимі реального часу.
- Потрібно бути декілька інших датчиків, наприклад, в дорожніх сигналах та службах контролю забруднення, які отримують дані в режимі реального часу, обробляють їх, створюють з них аналітику та ініціюють дії, такі як попередження про високий рівень викидів.
- Без інфраструктури аналітики в реальному часі отримання даних IoT не має сенсу.
Відношення галузі до IoT та аналітики в реальному часі
Схоже, галузь охоплює потужне поєднання IoT та аналітики в реальному часі, і навколо неї є багато оптимізму. Під час опитування, проведеного Vitria, просунутим постачальником рішень для аналітики, було встановлено, що 48% респондентів вже працювали над проектами аналітики IoT та реального часу. Респонденти відповіли, що вони активно вкладають кошти в ІОТ та аналітику в реальному часі. У результаті опитування з'явилися дві речі:
- Аналіз даних, що генеруються пристроями IoT в реальному часі, мав головне значення.
- Компанії багато в чому залежать від прогнозних даних, які дають аналітики в реальному часі.
Найважливішими висновками опитування є:
- Мобільні пристрої (32 відсотки), розумні лічильники, стільникові вежі та датчики, встановлені в транспортних засобах та логістичних пунктах, є найбільшими джерелами даних IoT.
- 48 відсотків респондентів працюють над активними проектами, тоді як 15 відсотків респондентів сказали, що працювали над цим протягом минулого року.
- 43 відсотки респондентів сказали, що інвестуватимуть у аналітику, автоматизацію та візуалізацію IoT, тоді як для кожної області окремо відповідь - аналітика IoT (20 відсотків), автоматизація (8 відсотків) та візуалізація (5 відсотків).
- Бізнес-розвідка - це сфера, де найбільше використовується потокова аналітика.
- 18 відсотків респондентів сказали, що вони надавали найвищий пріоритет передбачуваному технічному обслуговуванню, тоді як 17 відсотків сказали, що їм потрібна аналітика в реальному часі для моніторингу мережі та забезпечення обслуговування. Лише 8 відсотків сказали, що їм потрібно рішення для управління на місцях.
- Більшість інвесторів передбачають, що аналітика в Інтернеті та в реальному часі надасть велику цінність у майбутньому.
Повернення інвестицій в режимі реального часу Analytics та IoT
Пункт вище, здається, малює райдужну картину аналітики в реальному часі та команди IoT. Багато експертів говорять так, ніби поєднання - це панацея. Відповідь не така однозначна. Галузі потрібно пройти повз галасу та усвідомити, що для цього можна отримати багато наполегливих зусиль, щоб отримати значну віддачу від аналітики в реальному часі та комбінації IoT. Це не означає, що комбінація - це бульбашка, яка ось-ось лопне; речовини багато, просто потрібно багато роботи. Давайте подивимось, що нам потрібно зробити, щоб досягти максимальної віддачі. Давайте подумаємо про основні кроки:
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Оцініть витрати
Виявивши проблеми, проведіть об'єктивний аналіз даних на основі рентабельності інвестицій. Крім іншого, слід зосередитися на двох речах: загальній вартості володіння та вигодах, які ви можете отримати. Запорукою успішного аналізу є максимально можливі кількісні результати з аналізу. Наприклад, аналітика в Інтернеті та в режимі реального часу повинна бути спроможна передбачити часові рамки, в яких машини на вашому заводі почнуть зменшувати прибуток. Це також відоме як прогностичне обслуговування. По-друге, знайдіть загальну вартість власності, яка включає, але не обмежується цим, людей, яких ви використовуєте для виконання цього завдання, обладнання, наприклад, комп'ютери та сервери, вартість навчання та час роботи та обслуговування датчиків.
Розуміти виклики
Впровадження аналітики та IoT-проекту в реальному часі - це величезне і надзвичайно складне завдання, оскільки для більшості організацій це безпрецедентно. Важливо зробити реалістичну оцінку завдань і розбити їх на більш дрібні, керовані шматки.
Висновок
Перший крок до отримання найкращого ефекту від комбінації аналітики в реальному часі та IoT - визнати, що це не чарівна паличка. Водночас це не бульбашка. Уникайте крайніх думок. У концепції багато речовини, яку потрібно обережно використовувати. Вам потрібна реалістична оцінка та кількісний аналіз з подальшими невеликими кроками. Це проект, який може переосмислити ваш бізнес, як ніколи, якщо ви зможете правильно його реалізувати, але це займе час.