Аналитика интернета вещей (IoT)

Интернет вещей (IoT) — это сеть взаимосвязанных устройств и гаджетов, которые могут самостоятельно собирать и обмениваться данными. Аналитика данных Интернета вещей — это процедура сбора, изучения и расшифровки данных, создаваемых этими устройствами, для принятия правильных бизнес-решений и дальнейшего анализа данных. Она использует совокупность аппаратных средств, программного обеспечения и методов обработки данных для сбора точной информации из огромных данных, созданных устройствами. Кроме того, она позволяет выявлять закономерности в наборах данных, включая как текущие состояния, так и исторические данные, которые можно использовать для прогнозирования и корректировки будущих событий. 

Виды анализа данных Интернета вещей

Аналитику Интернета вещей выполняется можно разделить на четыре основных типа:
Описательная
Описательная аналитика Интернета вещей в основном фокусируется на том, что произошло в прошлом. Исторические данные, собранные с устройств, обрабатываются и анализируются для создания отчета, описывающего, что произошло, когда это произошло и как часто это происходило. Этот тип анализа полезен для получения ответов на конкретные вопросы о поведении вещей или людей, а также может использоваться для обнаружения любых аномалий.
Диагностическая
В отличие от описательной, диагностическая аналитика делает еще один шаг вперед и отвечает на вопрос, почему что-то произошло, путем детализации данных для определения основной причины конкретной проблемы. В ней используются такие методы, как интеллектуальный анализ данных и статистический анализ, для выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей в данных, которые могут дать полезную информацию о причинах конкретных проблем.
Прогнозная
Как следует из названия, прогнозная аналитика Интернета вещей используется для прогнозирования будущих событий путем анализа исторических данных и тенденций. Этот тип аналитики использует различные статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения для построения моделей, которые можно использовать для прогнозирования будущих событий. Она играет важную роль в поддержке бизнес-решений, связанных с управлением запасами, прогнозированием спроса и т. д.
Предписывающая
Предписывающая аналитика Интернета вещей — это самый продвинутый тип аналитики, который не только предсказывает, что произойдет в будущем, но и дает рекомендации о том, что следует сделать для достижения желаемых бизнес-результатов. Она использует алгоритмы оптимизации для определения наилучшего варианта действий, который следует предпринять для достижения конкретной цели. 

Бизнес-преимущества аналитики Интернета вещей 

1. Оптимизация производства и бизнес-процессов. Анализируя данные, генерируемые устройствами Интернета вещей, предприятия могут выявлять проблемы, которые приводят к снижению эффективности, а затем принимать меры для их устранения. Аналитика IoT позволяет собирать, анализировать и интерпретировать данные, собранные от умных устройств и датчиков. Это помогает компаниям оптимизировать производственные процессы, улучшать качество продукции и управлять ресурсами более эффективно. 
2. Сокращение затрат. Аналитика IoT может помочь предприятиям сэкономить средства разными способами, например, за счет снижения энергопотребления, минимизации времени простоя.  Например, анализируя данные об использовании энергии, температуре и эффективности оборудования, предприятия могут определить области, где потребление энергии можно сократить. Кроме того с её помощью можно предсказывать отказы оборудования и улучшать общую производительность предприятия. 
3. Улучшение качества обслуживания клиентов. Аналитику данных Интернета вещей можно использовать для сбора и анализа данных о клиентах, чтобы понять их потребности и предпочтения. Это, в свою очередь, может помочь предприятиям разрабатывать более качественные продукты и услуги, отвечающие потребностям их клиентов. 
4. Повышение безопасности. Анализируя данные различных датчиков, встроенных в оборудование, предприятия могут выявлять закономерности указывающие на отказ оборудования и потенциальные угрозы безопасности и принимать превентивные меры, чтобы их избежать. 

 Проблемы анализа данных Интернета вещей 

1. Безопасность данных. Устройства Интернета вещей генерируют конфиденциальные данные, которые могут быть уязвимы для кибератак. Каждая организация должна обеспечить безопасное хранение таких данных. 
2. Конфиденциальность данных. Устройства IoT собирают личные данные, такие как местоположение, здоровье и поведение. Организации должны проверить, что все эти данные должны быть храниться и использоваться в соответствии с правилами конфиденциальности. 
3. Масштабируемость — данные Интернета вещей генерируются в огромных масштабах. Предприятиям необходимо убедиться, что их инфраструктура может масштабироваться для обработки больших объемов данных. 
4. Совместимость. Устройства Интернета вещей производятся разными производителями и имеют разные протоколы и стандарты. Все это затрудняет интеграцию и анализ данных из разных источников. Проблемы совместимости могут привести к разрозненным данным, снижению эффективности и увеличению затрат. Организациям необходимо убедиться, что их инфраструктура анализа может беспрепятственно интегрировать данные из разных источников и платформ.  

Заключение 

Аналитика Интернета вещей — это новая область, которая может преобразовать различные отрасли. Это быстро развивающаяся область, которая будет приобретать все более важное значение по мере развития и расширения Интернета вещей, а компании, которые инвестируют в эту технологию, будут иметь конкурентное преимущество на рынке.