Введение в IoT Analytics
В эпоху Интернета, когда к сети подключено более 6 миллиардов устройств, а данные в петабайтном масштабе передаются за считанные секунды, аналитикой IoT или Internet of Things является следующая большая вещь. Прежде чем мы поговорим об аналитической части, давайте посмотрим на определение IoT из Википедии «Интернет вещей (IoT)» - это система взаимосвязанных вычислительных устройств, механических и цифровых машин, объектов, животных или людей, которым предоставляются уникальные идентификаторы (UID). ) и возможность передачи данных по сети, не требуя взаимодействия между людьми или людьми. Теперь данные, собранные этими устройствами, также можно использовать для принятия решений без ручного вмешательства или приложений на основе правил. Давайте обсудим, как они проходят в отрасли.
Почему мы используем IoT Analytics и ее реальные приложения?
Это область науки о данных, где данные от датчиков и подключенных электромеханических систем анализируются и преобразуются в ценные бизнес-идеи. Приложения IoT промышленного уровня называются IIot (Промышленный Интернет вещей). Давайте обсудим промышленные приложения аналитики IoT.
1. Обрабатывающая промышленность
Это меняет отраслевой ландшафт для производственных секторов. Интеллектуальные сенсорные данные используются для предотвращения ошибок или поломок, анализа требований и оптимизации ресурсов. Решения IoT помогают организациям в интеллектуальном управлении активами, мониторинге производительности, что с точки зрения сокращения времени простоя активов и увеличения срока службы оборудования. Это также позволяет производителям с меньшим временем выхода на рынок и крупномасштабной настройки. Например, IoT помогла производителю велосипедов Harley Davidson сократить время на производство полного велосипеда с нескольких дней до нескольких часов.
2. Здравоохранение
Популярность умных носимых устройств растет день ото дня. Это позволяет исследователям, получающим все больше и больше данных, использовать решения IoT. Данные от носимых используются для предотвращения сердечных приступов. Решения на основе IoT с нанотехнологиями даже используются для мониторинга раковых клеток в организме.
3. Домашняя автоматизация
Включение кондиционера до приезда домой или выключение света из другого места - это уже не научная фантастика, это уже коммерчески доступно. IoT-аналитика используется для автоматического принятия решений и оптимизации энергопотребления. Google Home, Amazon echo и т. Д. Являются примерами некоторых устройств домашней автоматизации на основе IoT, в которых интенсивно используются аналитика и машинное обучение.
4. Автомобиль и транспорт
В эпоху Интернета автомобили также считаются гаджетами, где обновления могут производиться по требованию. IoT-аналитика используется для предотвращения столкновений, интеллектуальной парковки и даже для автомобилей с самостоятельным вождением. Вся область исследований автомобилей с автоматическим управлением основана на моделях глубокого обучения, основанных на данных, полученных от устройств IoT, таких как LIDER и датчики изображения.
5. Страхование
Как индустрия страхования мест на золотой рудник данных. Страховщики постепенно начали придерживаться аналитики в своих отраслевых решениях. Согласно отчету Gartner, аналитика IoT изменит отраслевой ландшафт к 2020 году. Решения IoT могут использоваться для автоматической обработки заявок, автоматической настройки резерва, оценки ущерба и т. Д. В случае заявок на автомобили данные об изображении, основанные на решениях для глубокого обучения, включены.
6. Прогноз погоды
Один из наиболее важных случаев использования аналитики IoT в прогнозировании погоды. Метеостанции и спутники собирают атмосферные данные каждую секунду. Эти данные могут быть использованы для прогнозирования экстремальных погодных условий, таких как наводнения, засухи намного раньше. Решения IoT также используются для автоматического контроля уровня воды в плотинах.
7. Энергетический сектор
Аналитика IoT помогает энергетическим секторам получить ценную информацию о потреблении энергии, автоматизированном обслуживании оборудования, динамическом ценообразовании и т. Д. Извлечение выгод не только от традиционных источников энергии и энергии, но также от сравнительно новых секторов, таких как солнечная энергия, энергия ветра и переработка отходов. Это.
8. Телекоммуникации
Затраты на развертывание и обслуживание оборудования для телекоммуникационного сектора всегда являются проблемой для телекоммуникационной отрасли. IoT-аналитика помогает телекоммуникационным игрокам анализировать потребление полосы пропускания, управление вышками, анализ неисправностей, автоматизированное техническое обслуживание оборудования практически без ручного вмешательства.
Тенденции в IoT Analytics
После бума .com и роста числа подключенных устройств использование аналитики IoT также расширяется. Давайте посмотрим на глобальные тенденции Google в аналитике IoT с 2004 по 2019 год.
Источник: https://trends.google.com/trends/?geo=US.
Типичный поток аналитики IoT
Типичная аналитика IoT использует следующие шаги:
1. Сбор данных
Сбор данных из источников IoT, таких как аудио, изображения, датчики света. Обработка потоковых данных является большой проблемой для приложений IoT.
2. Предварительная обработка данных
Предварительная обработка собранных данных является сложной частью сценариев использования машинного обучения. Предположим, что разработка функций для данных датчика сердцебиения будет сильно отличаться от данных, собранных на метеостанциях. Но в этом и заключается художественная часть науки о данных / аналитики.
3. Анализ данных
На этом этапе варианта использования IoT-аналитики проводится тщательный анализ данных.
4. Обучай и проверяй
После предварительной обработки и EDA, различные модели машинного обучения и глубокого обучения обучаются в соответствии с вариантом использования и бизнес-требованиями. Бизнес и технические KPI определяются на индивидуальной основе. Основанная на модели модель выбирается путем перекрестной проверки, автономного и онлайн-тестирования.
5. Развертывание и прогнозирование
Это та часть, где системы воздействуют на идеи, полученные из аналитического решения. В зависимости от характеристик модели она проходит переподготовку или повторную калибровку.
Ход типичного случая использования IoT-аналитики.
Вывод
В этой статье мы обсудили общий взгляд на аналитику IoT, ее примеры промышленного использования, глобальные тенденции в аналитике IoT и пример рабочего процесса варианта использования аналитики IoT. Несмотря на растущий спрос и применение аналитики IoT, есть и другое лицо. Забота о неприкосновенности частной жизни не может быть отвергнута вообще. Сильное и сбалансированное управление данными необходимо для создания и поддержания устойчивой сквозной экосистемы IoT.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по IoT Analytics. Здесь мы обсуждаем введение и использование IoT Analytics и ее реальных приложений. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше-
- IoT Framework
- Приложения для интеллектуального анализа данных
- IoT Интервью Вопросы
- Что такое аналитика данных
- Преимущества IoT
- KPI в Power BI
- Топ-3 недостатков IoT в деталях