Интернет вещей или Интернет вещей - это термин, впервые введенный Кевином Эштоном в 1999 году. Интернет вещей превратился в самые популярные модные словечки. Интернет вещей похож на термостат, который каждый день начинает выяснять ваш распорядок дня и действует соответствующим образом. Интернет вещей учится и адаптирует свой интеллект в соответствии с нашими потребностями. В сегодняшнюю эпоху цифрового Интернета вещей все оборудование и устройства, на которые мы так хлопаем глазом, работают на основе Интернета вещей.
Статистика IoT Analytics Research за 2018 год показывает, что количество подключенных устройств составляет 17,5 миллиардов. По прогнозам Cisco, к концу 2020 года эта сумма вырастет до 50 миллиардов устройств.
Эти статистические данные являются предвестником развития цифровых технологий, изменяющих тенденции, поскольку, основываясь на этих цифрах, эти устройства генерируют терабайты важных данных. Но согласно Harvard Business Review, 99 процентов данных (неструктурированных данных) теряются и не учитываются.
Чтобы обеспечить полное использование собранных данных, это зависит от используемой аналитической платформы. При внедрении больших данных Интернета вещей и при извлечении данных для предприятий необходимо учитывать три ключевых фактора. Вот они:
- Размер инфраструктуры.
- Прогноз компании по масштабируемости.
- Производительность компании.
На основе этого компании могут решить, требуется ли им физический сервер с одним арендатором или гибридные облачные решения. Первое определяет производительность компании, а второе обеспечивает размер инфраструктуры, а также рост компании.
Как только это будет принято, бизнес сможет внедрить большие данные Интернета вещей, но понимание того, что делать, а чего не делать, также не менее важно. Давайте теперь рассмотрим основные ошибки, возникающие при работе с большими данными Интернета вещей, и способы их избежать:
- Проблема с чрезмерным сбором данных: решена с помощью пограничных вычислений
Интернет вещей генерирует огромные объемы данных. «К 2020 году более 35% всех данных можно было бы считать полезными благодаря росту данных из Интернета вещей, но компании должны будут использовать эти данные», - говорится в сообщении EMC Research.
«Сегодня, если бы байт данных был галлоном воды, всего за 10 секунд было бы достаточно данных, чтобы заполнить средний дом. В 2020 году это займет всего 2 секунды ». Вот как исследование EMC показало объем сгенерированных данных.
Всегда существует заблуждение, что чем больше данных извлечено, тем лучше для вашего бизнеса. Таким образом, компании пытаются извлекать данные (как структурированные, так и неструктурированные) с помощью своих многочисленных аналитических инструментов, но они по-прежнему не представляют потенциальной ценности для их бизнеса.
Для этого необходимо иметь стратегию больших данных Интернета вещей, которая поможет вам выбрать лучшие источники Интернета вещей для вашего бизнеса. Это поможет вам сосредоточиться только на релевантных данных. Другой сценарий - когда у вас есть функциональная система. Именно здесь Edge Computing может помочь вам составить более широкую картину.
Edge Computing избавляет вас от необходимости постоянно передавать данные в облако и представляет собой интеллектуальный способ предварительной обработки данных. Сначала он определяет и извлекает лучшее из сгенерированных данных и только затем отправляет их вверх по течению для дальнейшего анализа.
Это не только помогает расширить понимание, но и является экономичным решением.
- Проблемы с обработкой неструктурированных данных: решаются алгоритмами машинного обучения, когнитивными вычислениями
Когда ежедневно собираются потоки данных, как вы сможете определить, какие данные важны для успеха компании? Межотраслевые исследования показывают, что они анализируют или используют менее 1 процента данных.
При наличии такого количества функций управления данными и CDO (директоров по данным) 70 процентов пользователей имеют доступ к данным, которые не используются в первую очередь, и большинство аналитиков тратят 80 процентов своего драгоценного времени на поиск данных.
Неструктурированные большие данные Интернета вещей могут эффективно обрабатываться алгоритмами машинного обучения в дополнение к таким технологиям, как когнитивные вычисления, распознавание образов, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Эти технологии имеют тенденцию нормализовать неструктурированные данные, собирать их и преобразовывать данные в действенные идеи либо автоматически, либо наоборот.
Существует множество фреймворков и платформ больших данных Интернета вещей, которые помогают в обработке данных и позволяют анализировать данные для получения информации. Эти комплексные системы, на которые вы должны рассчитывать, должны иметь возможность работать в режиме реального времени, а также делать их доступными через интуитивно понятные и информативные информационные панели.
- Облачная потоковая передача всех данных Интернета вещей: решена за счет децентрализации аналитики данных Интернета вещей (пограничная аналитика, облачные вычисления, туманные вычисления)
Иногда пользователи сомневаются, что их личная информация, такая как GPS, финансовая информация и т. Д., Может быть взломана. Направляя многочисленные потоки данных в облако через устройства IoT, организациям следует ограничивать совместное использование данных ограниченными и заслуживающими доверия участниками, чтобы избежать мошеннических действий. Кроме того, качество интернет-соединения имеет значение, когда аналитика данных IoT делегирована в облако для анализа данных в реальном времени.
Решение заключается в необходимости распределенной экосистемы, чтобы в облако отправлялись только необходимые данные. Чтобы избежать риска взлома, вы можете убедиться, что большая часть данных не покидает ваше интеллектуальное устройство. Для этого необходимо сначала нормализовать необработанные данные. После завершения предварительной обработки данных с последующими процедурами обеспечения конфиденциальности, эти данные затем отправляются в облако, что также улучшает целостность данных.
Поощрение частой синхронизации может избежать необходимости, чтобы ваши устройства IoT были свободны от поддержания соединения с облачной платформой каждый раз, и, таким образом, получить эффективный анализ в реальном времени.
Ссылки по теме: Роль аналитики данных в Интернете вещей (IoT)
- Медленный анализ больших данных Интернета вещей: решается путем обработки больших данных Интернета вещей в режиме реального времени
Получение аналитической информации из собранных данных - ключ к максимальному увеличению ценности. Получение немедленного контроля над аналитическими данными на основе данных и возможность автоматического запуска действий на их основе требует интроспективной и немедленной пакетной обработки. Это не только увеличивает ценность собранных данных, но и позволяет принимать упреждающие бизнес-решения с использованием аналитических платформ в реальном времени, а также больших вычислительных ресурсов.
Короче говоря, оптимизация инфраструктуры вашего смартфона или модернизация существующей системы больших данных Интернета вещей - это секрет того, как избежать ошибок при работе с ней. Более того, создание эффективной системы IoT - это не только накопление всех возможных данных, но и их полное использование для повышения ценности для бизнеса!
Биография автора:
Vinod разработал концепцию и поставил нишевые мобильные продукты, которые обслуживают различные области, включая логистику, средства массовой информации и некоммерческие организации. Он возглавляет, наставляет и тренирует команду координаторов проектов и аналитиков в Fingent, компании по разработке программного обеспечения.
