Over view: After the Internet of Things (IdO), Analytics de choses (AoT) est la prochaine étape logique pour les entreprises. In fact, sans AoT, il est difficile de réaliser le plein potentiel de l'IdO. Il ne suffit pas de simplement accumuler une grande quantité de données à partir de périphériques, mais les entreprises ont besoin de donner un sens à des données et faire quelque chose qui rend ces dispositifs plus efficaces. Also, les données générées ont le potentiel d'améliorer beaucoup de choses à propos de l'entreprise. Ceci est où AoT est si pertinente. Les entreprises ont besoin d'analyse sonore qui améliore la manière dont elle gère l'entreprise et dans l'ensemble, la ligne de fond.
Cependant, que les entreprises envisagent de se tourner vers AoT, ils font face à de nombreux défis sur le chemin. IdO lui-même est encore en évolution et AoT est à ses débuts, donc il y aura beaucoup de confusions et d'idées fausses menant à mauvais investissements d'argent et d'efforts. Les entreprises ont besoin d'investir sur la technologie et la main-d'œuvre qualifiée pour tirer le meilleur parti de l'AOT. Beaucoup de temps et de patience est nécessaire sur le chemin. La question sera, combien peuvent maintenir le tempo pour ce long?
Analytics de choses
AOT - Qu'est-ce que cela signifie réellement?
Analytics des choses est rien, mais l'analyse IdO. En termes simples, AoT signifie analyse de production à partir des données générées par l'IdO. IdO signifie que plusieurs appareils sont connectés à Internet et transmettent des données à un endroit. Now, seulement l'obtention des données est la première étape. Les entreprises ont besoin d'analyser les données pour rendre les dispositifs plus intelligents et plus efficaces. Le résultat de l'analyse de l'IdO est également utilisé pour prendre les bonnes décisions dans des situations différentes.
Now, si l'on exclut le 'Des choses' une partie du terme AoT, puis le reste est seulement 'Analytique' ,ce qui est tout à fait de même nature que toute autre analyse de données. Ici le 'Des choses' ne sont que des dispositifs IdO.
Semblable à d'autres analyses de données, AoT peut être de différents types comme descriptive, diagnostique, prédictive ou prescriptive. For example, analyse de diagnostic et de prescription peut être fait avec l'aide de dispositifs et de prédictions IdO médicaux peuvent être faites sur la base des données générées par les dispositifs industriels IdO etc.. Mais, nous devons nous rappeler que toutes ces formes d'analyse IdO / AOT sont encore en évolution et nécessite beaucoup de temps et d'efforts pour obtenir une réelle valeur commerciale.
Quels sont les défis?
Lorsque nous parlons de la ‘Analytics of Things‘, il existe principalement deux parties dans ce, on est le analytics partie et l'autre est le la collecte de données partie, généré par les choses / périphériques connectés. La partie analytique est raisonnablement mûri, mais le plus gros obstacle est la partie de la collecte des données, que le monde d'analyse est confrontée depuis des années. So, nous sommes effectivement itérer le même vieux problème tout en poursuivant AoT. les gens Analytics peuvent avoir beaucoup d'idées novatrices sur l'analyse des données et d'obtenir un aperçu merveilleux de lui. Mais la réalité du terrain est, à moins que nous disposons d'une infrastructure et la compétence appropriée pour acquérir et analyser les données nécessaires, AoT n'a pas de sens.
Now, divisons les défis en deux grandes catégories, on se trouve sur le côté de l'organisation et l'autre du côté de la technologie et de la mise en œuvre.
Commençons par les défis organisationnels premier.
Le défi le plus important est de construire une analyse de rentabilisation AoT solide pour convaincre l'organisation. Elle facilitera l'investissement et l'éducation future de la vision AoT. Le premier investissement est nécessaire pour déployer les dispositifs IdO dans des endroits appropriés avec des capteurs pour capturer des données. Une fois que les appareils sont prêts, les organisations ont besoin pour permettre le déplacement des données à partir de sources (dispositifs IdO) à la destination (peut être un DB de transit ou de l'entrepôt de données ou d'un autre stockage). finalement, une stratégie appropriée doit être construit pour comprendre comment le stockage et l'analyse peuvent être gérés.
Maintenant, nous allons parler de quelques-uns des défis sur le plan de la technologie et de mise en œuvre.
- défi des données: Le volume de données chaque capteur génère est énorme. Mais, La question est, sont toutes ces données d'une valeur de transmission? La réponse est non', nous avons donc besoin de comprendre, comment intelligemment nous pouvons transmettre uniquement les données nécessaires et utiles. Il en résultera une analyse propre, sans traitement de données d'ordure.
- Challenge de sécurité: Sécurité et confidentialité des données de capteur généré est très important. Spécialement, lorsque ces données sont générées à partir des dispositifs sensibles installés dans les zones confidentielles ou critiques. For example, les données peuvent être viennent de certains appareils équipés d'une unité de soins intensifs (Unité de soins intensifs) ou d'un aéroport ou il peut être d'une certaine infrastructure industrielle critique. Dans tous ces cas,, la sécurité des données doit être assurée pour protéger l'intégrité du système.
- Analytics défi: Il est plus liée à filtrer l'ensemble du processus d'analyse. Le défi est – où nous pouvons faire toutes ces analyses? Peut être, une partie peut être effectuée dans les dispositifs, de sorte que les données provenant de ces dispositifs sont filtrés dans une certaine mesure. Ou, nous pouvons concevoir des couches d'analyse séparées une fois les données atteint inchangé, puis effectuer les filtrations étape par étape. et enfin, faire les analyses avec les données propres.
- Normalisation / défi de protocole: La normalisation et le protocole est l'un des plus grands défis pour la réussite AoT. Nous avons besoin de normaliser le protocole de communication entre les appareils. Il vous aidera à tous les appareils de communiquer entre eux de façon transparente.
Outre les questions ci-dessus, nous allons également faire face à un grand nombre de nouveaux défis dans les prochains jours. Alors que nous avançons, nous aurons de nouveaux appareils IdO, nouveau format de données, de nouveaux protocoles et beaucoup plus. So, elle finira par apporter de nouveaux obstacles à surmonter.
Quelles sont les promesses?
Comme toute nouvelle vision, AoT a aussi beaucoup de promesses à remplir. Although, la valeur de l'AOT ne peut être réalisé avec le temps, mais nous avons déjà quelques exemples en place qui sont vraiment prometteurs. Les analyses prédictives de l'AOT a fait ses preuves dans beaucoup d'endroits comme distributeur automatique de billets, système de réseau informatique, etc.. voitures auto-conduite, système d'information de trafic sont les autres domaines où AoT est déjà en place. Il conclut également l'industrie médicale, Industrie pétrolière, secteur du fitness etc.
Le AoT se développera comme IdO grandit. According to Gartner prediction ‘6.4 Billion Connecté “Des choses” Sera utilisé dans 2016, en haut 30 pour cent De 2015’. So, AoT est soupçonné d'avoir beaucoup de potentiel et il va bientôt devenir une partie de notre vie.
La voie à suivre
From the above discussion, nous pouvons facilement comprendre que, dans l'environnement complexe de l'IdO, AoT est un nouveau venu et vient de commencer à évoluer. So, les défis évidents de la mise en œuvre seront là pour surmonter. Certains des défis sont sur le côté de l'entreprise, qui peut être géré avec un cas d'utilisation appropriée et justification. And, les défis technologiques peuvent être résolus avec la stratégie appropriée, plate-forme technologique et de ressources qualifiées.
Les organisations ont besoin pour réaliser le potentiel de l'AOT et de mettre l'infrastructure appropriée IdO en place. Si nous regardons en arrière, alors nous pouvons facilement comprendre que les adopteurs précoces de grandes données ont gagné sensiblement. Ils ont été en mesure de prendre les avantages compétitifs et de gagner dans les affaires. La même chose est vraie pour l'IdO suivie par AoT. AoT va être dans le courant dominant dans deux ou trois prochaines années. So, il est le bon moment pour franchir le pas et faire une vision AoT en place avec succès, sinon, il peut être trop tard pour rejoindre la course.
