Вступ до IoT Analytics
В епоху Інтернету, де існує більше 6 мільярдів підключених пристроїв, а дані в масштабах петабайт перетікають за секунди, аналітика IoT або Internet of Things - наступна велика річ. Перш ніж ми обговоримо інформацію про аналітичну частину, давайте розглянемо визначення IoT з Вікіпедії «Інтернет речей (IoT) - це система взаємопов'язаних обчислювальних пристроїв, механічних і цифрових машин, предметів, тварин або людей, які надаються унікальними ідентифікаторами (UID) ) та можливість передачі даних по мережі без необхідності взаємодії людина-людина чи людина-комп'ютер. Тепер дані, зібрані цими пристроями, також можуть використовуватися для прийняття рішень без ручного втручання або застосованих на основі програм застосувань. Давайте обговоримо, як вони проходять у галузі.
Чому ми використовуємо IoT Analytics та його додатки в реальному світі?
Це поле науки про дані, де дані з датчиків та підключених електромеханічних систем аналізуються та перетворюються на цінні ділові уявлення. Програми IoT для галузевих класів називаються IIot (Індустріальний Інтернет речей). Давайте обговоримо Промислові додатки аналітики IoT.
1. Обробна промисловість
Це змінило галузевий пейзаж для виробничих галузей. Розумні сенсорні дані використовуються для запобігання несправностей або поломок, аналізу вимог та оптимізації ресурсів. Рішення IoT допомагають організаціям у інтелектуальному управлінні активами, моніторинг ефективності яких скорочує час простою активів та збільшує довговічність обладнання. Це також дозволяє виробникам з меншим часом збутової торгівлі та налаштуваннями великого масштабу. Наприклад, IoT допомогла виробнику велосипедів Харлі Девідсону скоротити час на виготовлення повного велосипеда з днів на години.
2. Охорона здоров'я
Популярність розумних носіїв зростає з кожним днем. Це дає можливість дослідникам все більше даних включати IoT-рішення. Дані з зношених матеріалів використовуються для запобігання інфарктів. Розчини на основі IoT з нанотехнологіями навіть використовуються для контролю ракових клітин всередині організму.
3. Домашня автоматизація
Увімкнення кондиціонера перед приїздом додому або вимкнення світла з іншого місця - це довша наукова фантастика. Це вже доступно у продажу. IoT-аналітика використовується для автоматичного прийняття рішень та оптимізації споживання енергії. Google Home, Amazon echo тощо є прикладами деяких пристроїв домашньої автоматизації на основі IoT, де сильно використовуються аналітика та машинне навчання.
4. Автомобільний транспорт
В епоху Інтернету автомобілі також розглядаються як гаджети, де можна модернізувати за потребою. IoT-аналітика використовується для запобігання зіткнень, розумної парковки і навіть для самостійного керування автомобілями. Весь напрямок досліджень автомобілів, що керують самостійно, базується на моделях глибокого навчання, заснованих на даних, отриманих від таких пристроїв IoT, як LIDER та датчики зображення.
5. Страхування
Як галузеве страхування сидить на золотій шахті даних. Страховики повільно почали дотримуватися аналітики у своїх галузевих рішеннях. Відповідно до звіту Gartner, аналітика IoT змінить галузевий пейзаж до 2020 року. Рішення IoT можуть бути використані для автоматизованої обробки претензій, автоматичного встановлення резервів, оцінки збитків тощо. У випадку з претензіями на автомобіль дані про зображення на основі глибоких навчальних рішень є включено.
6. Прогноз погоди
Один з найважливіших випадків використання аналітики IoT при прогнозуванні погоди. Метеостанції та супутники щосекунди збирають атмосферні дані. Ці дані можуть бути використані для прогнозування екстремальних погодних умов, таких як повені, посуха значно раніше. Розчини IoT також використовуються для автоматичного контролю рівня води в дамбах.
7. Енергетичний сектор
IoT-аналітика допомагає енергетичним секторам отримати цінну інформацію про споживання електроенергії, автоматизоване технічне обслуговування обладнання, динамічне ціноутворення тощо. Не тільки традиційні джерела енергії та енергії, але й порівняно новіші сектори, такі як сонячна енергія, енергія вітру та переробка відходів це.
8. Телекомунікації
Витрати на обладнання та технічне обслуговування для телекомунікаційного сектору - це завжди біль для телекомунікаційної галузі. IoT analytics допомагає телекомунікаційним програвачам проаналізувати споживання пропускної здатності, управління вежею, аналіз несправностей, автоматизоване технічне обслуговування обладнання з дуже невеликими або відсутніми втручаннями вручну.
Тенденції в IoT Analytics
Після буму .com та підйому підключених пристроїв також збільшується використання аналітики IoT. Давайте подивимося на світові тенденції google щодо аналітики IoT з 2004 по 2019 рік.
Джерело: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Типовий потік IoT Analytics
Типова аналітика IoT використовує такі кроки:
1. Збір даних
Збір даних із джерел IoT, таких як аудіо, зображення, датчики світла. Поводження з потоковими даними - великий виклик для програм IoT.
2. Попередня обробка даних
Попередня обробка зібраних даних є складною частиною випадків використання машинного навчання. Припустимо, особливості інженерії даних датчиків серцебиття будуть сильно відрізнятися від даних, зібраних на метеостанціях. Але саме тут лежить мистецька частина науки про дані / Analytics.
3. Аналіз даних
Ретельний аналіз даних проводиться на цьому етапі випадку використання аналітики IoT.
4. Тренуйтесь і випробуйте
Після попередньої обробки та EDA, різні моделі машинного навчання та глибокого навчання проходять навчання відповідно до випадку використання та вимог бізнесу. Ділові та технічні показники KPI визначаються залежно від конкретного випадку. Вибирається базова модель за допомогою перехресної перевірки та проводиться тестування в режимі офлайн та онлайн.
5. Розгортання та прогнозування
Це частина, в якій системи діють на думку, зібрану з рішення аналітики. Виходячи з продуктивності моделі, вона перекваліфікована або повторно відкалібрована.
Потік типового випадку для аналітики IoT.
Висновок
У цій статті ми обговорили високу точку зору аналітики IoT, це випадки промислового використання, глобальні тенденції в аналітиці IoT та зразковий робочий процес у випадку використання аналітики IoT. Незважаючи на зростаючий попит та застосування IoT-аналітики, існує ще одне обличчя. Занепокоєння конфіденційності взагалі не можна заперечувати. Для створення та підтримання стійкої екосистеми IoT в цілому необхідне чітке та збалансоване управління даними.
Рекомендовані статті
Це посібник для IoT Analytics. Тут ми обговорюємо впровадження та використання IoT Analytics та її програм у реальному світі. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- IoT Framework
- Додатки для обміну даними
- Питання для інтерв'ю IoT
- Що таке аналітика даних
- Переваги IoT
- КПІ в Power BI
- Топ-3 недоліків IoT в деталях