Over view: After the Internet of Things (IoT), die Analytik der Dinge (AoT) ist der nächste logische Schritt für die Unternehmen. In fact, ohne die AoT, es ist schwierig, das volle Potenzial des Internet der Dinge zu erkennen,. Es ist nicht genug, nur eine Menge von Daten von Geräten akkumulieren, aber Unternehmen müssen Sinn aus der Daten zu machen und etwas zu tun, dass diese Geräte effizienter macht. Also, Die erzeugten Daten haben das Potenzial, eine Menge Dinge, über das Geschäft zu verbessern. Dies ist, wo AoT so relevant ist. Unternehmen benötigen Sound Analysen, die die Art und Weise verbessert es das Geschäft läuft und Gesamt, in der unteren Zeile.
Jedoch, wie Unternehmen planen AoT zu drehen, sie sehen sich zahlreichen Herausforderungen auf dem Weg. IoT selbst ist noch in der Entwicklung und AoT ist in den Kinderschuhen, so wird es eine Menge von Verwirrungen und Missverständnisse sein, was zu falschen Investitionen von Geld und Mühe. Die Unternehmen müssen sich auf Technologie und qualifizierte Arbeitskräfte zu investieren, um das Beste aus AoT zu bekommen. Viel Zeit und Geduld auf dem Weg erforderlich. Die Frage wird sein,, Wie viele können das Tempo für die lange aufrechterhalten?
Analytics der Dinge
AOT - Was bedeutet das eigentlich?
Analytics der Dinge ist nichts anderes als das Internet der Dinge Analytik. In einfachen Worten, AoT Erzeugungsmittel Analytik aus den von der IoT erzeugten Daten. IoT bedeutet, dass mehrere Geräte mit dem Internet verbunden sind und Daten werden übertragen irgendwo. Now, nur die Daten zu erhalten, ist der erste Schritt,. Die Unternehmen müssen die Daten zu analysieren, um die Geräte intelligenter zu machen und effizienter. Das Ergebnis von IoT-Analytik wird auch richtigen Entscheidungen in verschiedenen Situationen eingesetzt zu machen.
Now, wenn wir ausschließen die 'Things ' Teil von dem Begriff AoT, dann ist der Rest nur 'Analytics ' ,Das ist ganz ähnlich wie in der Natur zu allen anderen Datenanalyse. Hier das 'Things ' nichts anderes sind als IoT-Geräte.
Ähnlich wie bei anderen Datenanalyse, AoT kann wie deskriptive unterschiedlicher Art sein, diagnostisch, prädiktive oder normativ. For example, Diagnose- und präskriptiver Analytik mit Hilfe von medizinischen Vorrichtungen IoT und Vorhersagen gemacht werden können, die von den Industrie IoT Geräte etc erzeugt basierend auf den Daten durchgeführt werden. Aber, wir dürfen nicht vergessen, dass all diese Formen der IoT Analytik / AOT noch weiterentwickeln und erfordert erhebliche Menge an Zeit und Mühe, echten Mehrwert zu erhalten.
Was sind die Herausforderungen,?
Wenn wir reden über die ‘Analytics of Things‘, gibt es hauptsächlich zwei Teile darin, eine ist die Analytik Teil und die andere ist die Datensammelteil, durch die Dinge / verknüpften Geräte erzeugt. Die Analytik Teil ist recht ausgereift, aber die größte Hürde ist die Datensammlung Teil, was die Analytik Welt ist seit Jahren mit Blick auf. So, wir sind Iterieren eigentlich das gleiche alte Problem während AoT verfolgen. Analytics Leute könnten eine Menge innovativer Ideen haben über die Daten zu analysieren und immer wunderbare Einsichten daraus. Aber der Boden der Realität ist, es sei denn, wir haben eine angemessene Infrastruktur und Fähigkeiten zu erwerben und die notwendigen Daten analysieren, AoT ist sinnlos.
Now, Lassen Sie uns auf die Herausforderungen in zwei große Kategorien unterteilen, ist auf der organisatorischen Seite und der andere auf der Technologie und Umsetzung Seiten.
Fangen wir mit den organisatorischen Herausforderungen beginnen zuerst.
Die wichtigste Herausforderung ist es, eine solide AoT Business Case zu bauen, die Organisation zu überzeugen. Es wird die Investitions- und Zukunfts Pflege der AoT Vision erleichtern. Die erste Investition ist erforderlich, um die IoT-Geräte an den richtigen Stellen mit Sensoren zu implementieren Daten zu erfassen. Nachdem die Geräte bereit sind,, Organisationen müssen die Datenbewegung von Quellen zu ermöglichen, (IoT-Geräte) bis zum Ziel (kann eine Inszenierung DB oder Data Warehouse oder einem anderen Speicher). Endlich, eine richtige Strategie hat gebaut werden die Speicherung und Analyse, um herauszufinden, wie verwaltet werden können.
Nun wollen wir einige der Herausforderungen, etwa auf der Technologie und Umsetzung Seite sprechen.
- Daten Herausforderung: Das Datenvolumen jeder Sensor erzeugt ist riesig. Aber, die Frage ist, Übertragen werden alle diese Daten im Wert von? Die Antwort ist nein', so müssen wir herausfinden,, Wie intelligent können wir nur notwendige und sinnvolle Daten zu übertragen. Es wird eine saubere Analytik ohne Verarbeitung von Datenmüll führen.
- Sicherheitsherausforderung: Sicherheit und Privatsphäre der Sensor erzeugten Daten ist sehr wichtig,. Speziell, wenn diese Daten von empfindlichen Geräten erzeugt in vertraulichen oder kritischen Bereichen ausgestattet. For example, die Daten können von manchen Geräten auf einer Intensivstation ausgestattet werden kommen (Intensivstation) oder von einem Flughafen oder kann es von einigen kritischen industriellen Infrastruktur sein. In all diesen Fällen, Datensicherheit muss gewährleistet werden, um die Integrität des Systems zu schützen.
- Analytics Herausforderung: Es ist mehr im Zusammenhang mit Filtern des gesamten Analyseprozesses. Die Herausforderung ist, – wo wir können alle diese Analysen tun? Könnte sein, ein Teil kann in den Vorrichtungen durchgeführt werden,, so dass die Daten von diesen Vorrichtungen kommen, zu einem gewissen Grad gefilterten. Oder, wir können separate Analyse Layer anlegen, sobald die Daten unverändert erreicht ist, und führen Sie dann die Filterungen Schritt für Schritt. Und schlussendlich, tun, um die Analytik mit der sauberen Daten.
- Standardisierung / Protokoll Herausforderung: Standardisierung und Protokoll ist eine der größten Herausforderungen für AoT Erfolg. Wir brauchen das Kommunikationsprotokoll zwischen den Geräten zu standardisieren. Es wird helfen, alle Geräte miteinander kommunizieren nahtlos.
Abgesehen von den oben genannten Problemen, werden wir auch viele neue Herausforderungen in den kommenden Tagen stehen. Wie bewegen wir uns vorwärts, wir werden neue IoT-Geräte haben, neue Datenformat, neue Protokolle und viele mehr. So, es wird schließlich neue Hürden bringen zu überwinden.
Was sind die Versprechen?
Wie jede neue Vision, AoT hat auch eine Menge Versprechen zu erfüllen. Obwohl, der Wert von AoT kann nur mit der Zeit realisiert werden, aber wir haben bereits einige Beispiele an Ort und Stelle, die wirklich viel versprechend sind. Die Predictive Analytics von AoT hat sich in vielen Orten wie Geldautomaten bewährt, Computer-Netzwerk-System usw.. Selbstfahrende Autos, Verkehrsinformationssystem sind einige der anderen Bereiche, in denen AoT ist bereits vorhanden. Er dringt auch in die medizinische Industrie, Öl Industrie, Fitness-Bereich usw..
Die AoT wird wachsen, wie das Internet der Dinge wächst. According to Gartner prediction ‘6.4 Milliarden Verbunden “Dinge” Im Einsatz sein in 2016, Oben 30 Prozent 2015’. So, AoT wird angenommen, dass eine Menge Potenzial zu haben, und es wird bald ein Teil unseres Lebens geworden.
Der Weg nach vorn
Aus der obigen Diskussion, wir können das in der komplexen Umgebung von IoT leicht verstehen, AoT ist ein neuer Anbieter und gerade erst begonnen sich zu entwickeln. So, die offensichtlichen Herausforderungen der Umsetzung wird es zu überwinden. Einige der Herausforderungen sind auf der Business-Seite, die mit einem geeigneten Anwendungsfall und Rechtfertigung verwaltet werden. And, die technologischen Herausforderungen können mit der richtigen Strategie gelöst werden, Technologie-Plattform und qualifizierte Ressourcen.
Unternehmen müssen das Potenzial der AoT und stellen geeignete IoT Infrastruktur im Ort zu realisieren. Wenn wir zurückblicken, verstehen, dann können wir leicht, dass die Early Adopters von großen Datenmengen erheblich gewonnen haben. Sie konnten die Wettbewerbsvorteile zu nehmen und gewinnen in der Wirtschaft. Dasselbe gilt für IoT gefolgt von AoT. AoT wird in den Mainstream in nächsten paar Jahren zu sein. So, it’s the right time to take the plunge and make a successful AoT vision in place, sonst kann es zu spät sein, um das Rennen zu verbinden.
