Съдържание
- Случай за използване на IoT и Google Анализ в реално време
- Отношение към индустрията към IoT и Анализ в реално време
- Връща инвестиции в Анализ в реално време и IoT
- Оценка на разходите
- Разберете предизвикателствата
- заключение
Източник: Petrovich11 / Dreamstime.com
За вкъщи:
Интернет на нещата осигурява постоянен поток от данни, което прави анализа в реално време идеалният инструмент за анализирането му.
Интернет на нещата (IoT) представлява творческо смущение, нещо, което започва да сваля съществуващите процеси и технологии и създава напълно нов начин на работа. IoT може да въведе подобрени продукти и услуги, клиентско изживяване, сигурност и здравеопазване, освен всичко друго, ако е използван правилно. Един от най-добрите начини да се използва пълната му мощност е анализа в реално време. IoT и анализа в реално време представляват пакет. Без анализи в реално време не можете да използвате пълните предимства, които IoT може да предложи. IoT допълва анализа в реално време и обратно. Въпреки това, за да комбинират IoT и анализа в реално време, организациите трябва да направят много промени в начина, по който в момента работят.
Случай за използване на IoT и Google Анализ в реално време
Колата без шофьори изглежда е подходящ случай за използване за комбинация от анализи в реално време и IoT. Автомобилът без водач е оборудван с няколко сензора и IP адрес. Когато автомобил без шофьор се движи по пътя, как взаимодейства с други неща по пътя, като сигнали за движение и други превозни средства? Автомобилът без шофьор ще генерира и препредава данни, докато пътува; тези данни включват информация като скорост, време за достигане на определени ориентири и процент на емисиите. Посочено по-долу са някои възможни влияния върху автомобилите без водач:
- Автомобилът без шофьор ще получава анализи от пунктовете за пътни сигнали за задръстванията в града. Въз основа на тези отчети автомобилът може автоматично да избере маршрута с най-малко задръствания.
- Най-близките точки на сигнала за трафик ще предоставят данни за оставащото време, преди сигналът да стане червен. Въз основа на данните автомобилът без шофьор може да регулира скоростта си.
- Пътната полиция може да получава сигнали, ако автомобилът пътува над допустимите граници на скоростта. Това ще задейства известие и автомобилът ще бъде спрян на следващата контролна точка.
- Органът за контрол на замърсяването в града ще получи данните за емисиите и уведомление до собственика на автомобила, ако процентът на емисиите е над допустимите граници.
- Докато автомобилът без шофьор достига местоназначението си и търси място за паркиране, сензорите му могат бързо да сканират и да намерят свободни места, ако има такива.
И така, какви са констатациите от горния случай на употреба?
- За да има смисъл от данните, генерирани от автомобила, те трябва да бъдат получени в реално време.
- Трябва да има няколко други датчика, като тези в пътните сигнали и бюрата за контрол на замърсяването, които получават данните в реално време, обработват ги, създават анализи от него и задействат действие, като например предупреждение за високо ниво на емисии.
- Без инфраструктура за анализи в реално време получаването на IoT данни няма смисъл.
Отношение към индустрията към IoT и Анализ в реално време
Изглежда, че индустрията използва мощната комбинация от IoT и анализа в реално време и има много оптимизъм около нея. В проучване, проведено от Vitria, доставчик на решения за модерни аналитични решения, беше установено, че 48% от анкетираните вече са работили по проекти за анализи в интернет и в реално време. Респондентите отговориха, че активно инвестират в IoT и анализи в реално време. От проучването се появиха две неща:
- Анализът в реално време на данните, генерирани от IoT устройства, беше от първостепенно значение.
- Компаниите зависят много от прогнозните прозрения, дадени от анализа в реално време.
Ярките констатации от проучването са:
- Мобилните устройства (32 процента), интелигентните измервателни уреди, куличките и сензорите, монтирани в превозни средства и логистични точки, са най-големите източници на данни за IoT.
- 48 процента от анкетираните работят по активни проекти, докато 15 процента от анкетираните са казали, че са работили по него през последната година.
- 43 процента от анкетираните казват, че ще инвестират в IoT анализа, автоматизация и визуализация, докато за всяка област поотделно отговорът е IoT анализа (20 процента), автоматизация (8 процента) и визуализация (5 процента).
- Бизнес разузнаването е областта, в която най-много се използва поточната анализа.
- 18 процента от анкетираните са казали, че са отдали най-висок приоритет на прогнозната поддръжка, докато 17 процента са отговорили, че се нуждаят от анализи в реално време за мониторинг на мрежата и осигуряване на услуги. Само 8 процента казаха, че се нуждаят от решението за управление на услуги на място.
- Повечето инвеститори предвиждат IoT и анализи в реално време, осигуряващи много полза в бъдеще.
Връща инвестиции в Анализ в реално време и IoT
Параграфът по-горе изглежда рисува розова картина на анализа в реално време и екипа на IoT. Много експерти говорят така, сякаш комбинацията е панацея. Отговорът не е толкова прям. Индустрията трябва да види миналото на свръх и да осъзнае, че е много усилена работа, за да извлече значителна възвръщаемост от анализите в реално време и комбинацията IoT. Това не означава, че комбинацията е балон, на път да се спука; има много субстанция, просто е необходимо много работа. Нека разгледаме какво трябва да направим, за да увеличим максимално възвръщаемостта. Нека помислим за основните стъпки:
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Оценка на разходите
След като идентифицирате проблемите, извършете обективен, базиран на данни анализ на възвръщаемостта на инвестициите. Освен всичко друго, трябва да се съсредоточите върху две неща: общите разходи за собственост и ползите, които вероятно ще получите. Ключът към успешния анализ е колкото е възможно повече количествени резултати от анализа. Например, анализите на IoT и в реално време трябва да могат да предвидят времевата рамка, в която машините във вашата фабрика ще започнат да намаляват възвръщаемостта. Това е известно още като прогнозна поддръжка. Второ, намерете общата цена на собственост, която включва, но не може да бъде ограничена до хората, които работите за това задание, оборудване като компютри и сървъри, разходи за обучение и време и поддръжка на сензори.
Разберете предизвикателствата
Изпълнението на аналитичен и IoT проект в реално време е огромно и изключително сложно начинание, тъй като за повечето организации това е безпрецедентно. Важно е да направите реалистична оценка на задачите и да ги разбиете на по-малки, управляеми парчета.
заключение
Първата стъпка към постигане на най-доброто от комбинацията от анализи в реално време и IoT е да приемем, че това не е магическа пръчка. В същото време не е балон. Избягвайте крайни мисли. В концепцията има много вещество, което трябва да се използва внимателно. Имате нужда от реалистична оценка и количествен анализ, последвани от малки стъпки. Това е проект, който може да предефинира вашия бизнес, както никога досега, ако можете да го реализирате правилно, но ще отнеме време.