К 2022 году на Интернет вещей (IoT) будет приходиться 56 миллиардов подключенных вещей, и ожидается, что доход рынка IoT достигнет 520 миллиардов долларов. Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) также должны стимулировать будущий рост цифровой трансформации по мере того, как внедрение 5G ускоряется и развивается. В этой статье рассматривается, как 5G будет способствовать развитию этих инноваций, позволяя организациям масштабировать аналитические системы, повышать эффективность, улучшать возможности принятия решений и создавать новые потоки доходов.
Ожидается, что сети 5G будут в 20 раз быстрее, чем сети 4G, что позволит использовать новые варианты использования, такие как автономные транспортные средства, которым требуется видео с малой задержкой с нескольких углов одновременно. Это коренным образом изменит способ сбора и анализа данных с появлением Интернета вещей и автономных транспортных средств, которые могут собирать информацию о различных факторах, таких как условия движения или состояние дорог.
Ожидается также, что сети 5G значительно улучшат время автономной работы и энергопотребление, что позволит размещать датчики в миллионах точек, тем самым сокращая время на анализ данных и открывая новые сценарии, которые в противном случае были бы невозможны.
Цифровой прорыв ускоряется из-за конвергенции новых технологий, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, Интернет вещей и 5G, которые опираются на большие данные, аналитику и облачные решения. Ценность можно раскрыть, объединив множество технологий в соответствии с их уникальными характеристиками, и приложения в корпоративном пространстве будут продолжать развиваться по мере роста цифровой экономики.
Ожидается, что сетевые услуги 5G будут запущены с миллиардами подключенных устройств, огромными объемами данных и такими инновациями, как граничные вычисления, которые обеспечат новые варианты использования. Эти новые разработки имеют огромный потенциал в различных отраслях, включая здравоохранение, производство, энергетику, транспорт, умные города и многое другое. Кроме того, ожидается значительный рост спроса на центры обработки данных из-за увеличения количества подключенных устройств и датчиков, которым потребуются беспроводные сети с малой задержкой для сетевых услуг.
Кроме того, эти разработки вызовут потребность в передовых аналитических решениях, позволяющих анализировать данные, поступающие от всех миллиардов подключенных устройств. Ожидается, что носимые, интеллектуальные устройства и автономные автомобили будут генерировать более триллиона наборов данных в день, и аналитика потребуется, чтобы помочь компаниям понять, как они могут использовать данные, собранные с помощью этих устройств.
Для ряда вариантов использования с поддержкой IoT потребуются возможности обнаружения с малой задержкой, которые могут собирать данные из любого места, не прерывая непрерывные операции. Именно здесь необходимы новые решения, которые предоставляют информацию в режиме реального времени о различных факторах, таких как условия движения и состояние дорог, которые могут помочь в получении бизнес-идеи для таких компаний, как автономные транспортные средства, виртуальные помощники и умные города.
С 5G произойдут огромные изменения в способах сбора, анализа и использования данных для создания ценности, поскольку миллиарды датчиков развернуты для анализа различных факторов, таких как условия движения, дорожные условия, погода и другие факторы.
Ожидается также, что аналитические решения будут играть важную роль в разработке автономных транспортных средств, которые будут в значительной степени полагаться на информацию, предоставляемую окружающими их датчиками. Эти данные могут помочь улучшить характеристики безопасности автономных автомобилей, а также помочь улучшить маршруты для дальних поездок, которые в противном случае были бы невозможны для людей-водителей. Это также может помочь уменьшить заторы на дорогах за счет принятия более эффективных решений и оптимизации планирования маршрутов для автономных транспортных средств.
Существует ряд новых вариантов использования аналитики, включая автономные транспортные средства и умные города со всеми устройствами с датчиками, которым потребуется расширенная аналитика, чтобы иметь возможность обрабатывать и собирать информацию, поступающую от миллионов датчиков, развернутых по всему городу.
Подключенные автомобили также могут помочь генерировать миллиарды потоков данных в день, и эти данные будут анализироваться аналитическим решением, которое может помочь в создании передовых приложений, таких как передовые системы помощи водителю, которые позволяют автомобилям избегать потенциальных опасностей на дороге во время вождения. Например, если автомобиль приближается к препятствию, он автоматически снизит скорость, затормозит или свернет, чтобы избежать потенциальных аварий и спасти жизни. Это также может помочь уменьшить заторы на дорогах за счет более эффективного движения автомобилей по дороге.
Аналитическое решение также может помочь прогнозировать схемы движения в «умном» городе с миллионами подключенных датчиков, собирающих информацию о дорожных условиях, погоде и других факторах, которые люди-эксперты не могут понять или предсказать. Это может помочь свести к минимуму заторы на дорогах, принимая более эффективные решения и позволяя автономным транспортным средствам избегать потенциальных опасностей. Это решение также может использоваться автономными автомобилями для планирования оптимальных маршрутов с другими транспортными средствами и обеспечения максимальной эффективности при движении по загруженным дорогам, тем самым снижая выбросы и повышая эффективность.
Прогнозирование погоды — еще один вариант использования, который, как ожидается, изменится из-за увеличения объема данных, поступающих от миллионов датчиков, развернутых по всему миру. Это может помочь свести к минимуму заторы на дорогах за счет того, что умные города будут принимать более эффективные решения о дорожных условиях и использовать расширенную аналитику для прогнозирования погодных условий с помощью датчиков с поддержкой IoT, подключенных по всему городу.
Такие устройства, как смартфоны, носимые устройства, умные бытовые устройства и другие подключенные устройства, также будут генерировать множество данных, для обработки которых потребуются передовые аналитические решения. Это может генерировать достаточно данных для приложений машинного обучения, которые могут идентифицировать признаки болезни пациента в режиме реального времени, а также точно диагностировать их, что будет иметь решающее значение для автономных автомобилей как для шоссе, так и для города.
Беспроводным сетям также потребуется аналитическое решение, способное обрабатывать этот огромный объем данных и помогающее компаниям выявлять потенциальные риски и фокусироваться на критических проблемах, одновременно смягчая другие аспекты, которые могут не влиять на работу. Это позволит удаленным или укомплектованным операционным группам в штаб-квартире компании принимать решения без необходимости немедленно реагировать.
Кроме того, эти передовые аналитические решения также смогут выявлять потенциальные угрозы и риски безопасности для корпоративных приложений, поскольку миллионы устройств IoT подключаются к производственным сетям, которые могут генерировать миллионы точек данных от различных датчиков в сети. Эти устройства могут включать промышленных роботов, складские устройства, интеллектуальные устройства и многое другое, что связано с высокой степенью риска, поскольку они удаленно подключены к конфиденциальным данным.
Данные с устройств IoT также будут использоваться для прогнозирования будущих событий или тенденций, которые могут быть связаны или не связаны с основным бизнесом компании. Например, если устройство «умный дом» генерирует поток данных о температуре в доме, это может обеспечить раннее предупреждение о возможном возгорании. Это может быть использовано такими компаниями, как коммунальные предприятия, которым необходимо защитить свои активы и клиентов от возможности пожаров. Здесь аналитическое решение может помочь снизить риски при сохранении бизнес-операций.
Чтобы воспользоваться этими новыми разработками и новыми технологиями, позволяющими создавать более мощные решения, организации теперь обращаются к стартапам, которые специализируются на решениях IoT, таких как Applied Intelligence (AI) и Nervana, которые специализируются на создании решений с использованием технологий IoT и AI в масштабе. Эти стартапы могут помочь согласовать бизнес-цели с расширенной аналитикой, которая работает в масштабе и экономичным образом.
Настало время сосредоточиться на более разумном использовании аналитики, которая будет иметь решающее значение для компаний, чтобы оставаться конкурентоспособными и получать конкурентные преимущества за счет повышения эффективности, повышения безопасности и снижения затрат. Достижения в этих технологиях и растущая потребность в большем количестве данных при меньших затратах создадут огромный спрос на высококачественные программные решения для расширенной аналитики.
Если вы найдете эту историю полезной, пожалуйста, нажмите кнопку «Подписаться», чтобы увидеть больше историй.
