İçerik
- Entegre Analiz Platformu Nedir?
- IoT Verileri Nasıl Görünür?
- Entegre Analiz Platformu + IoT Verileri
- Vaka Analizi
- özet
Kaynak: Beebright / Dreamstime.com
Paket servisi:
Entegre bir analitik platformu, anlamlı sonuçlar üretmek için yapılandırılmamış verileri işleyebilir.
Nesnelerin İnterneti (IoT), endüstri tarafından büyük bir fırsat olarak görülüyor. Birçoğu IoT cihazlarından elde edilen verilerle, uyarlanmış, geliştirilmiş ürün ve hizmetlerin birçok sektördeki son müşterilere sunulacağına inanıyor. İşletmeler, geliri artırabilir, maliyetten, enerjiden ve yakıttan tasarruf sağlamanın yanı sıra verimliliği artırabilir. Bu faydaları gerçekleştirmek için, IoT verilerinin uygun şekilde kullanılması gerekir; bu temel olarak yapılandırılmamış ve karmaşık olduğu için zordur.
Entegre bir analiz platformu, bir dizi yapılandırılmamış veriden doğru analitiğin sağlanmasında önemli bir role sahiptir. Anlamlı analizler sunmak için, karmaşık verileri depolayabilen, sorgulayan ve işleyebilen tek bir yerde bir araç kombinasyonuna ihtiyacınız vardır. Entegre bir analitik platformu tam da bunu yapıyor.
Entegre Analiz Platformu Nedir?
Entegre bir analitik platformu, yapılandırılmamış ve karmaşık veriler dahil olmak üzere tüm verilerden anlamlı analizler sağlayan birleşik bir çözümdür. Geleneksel ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) depolanan verilerden konual veya özel analizler sağlayamaz. Büyük şirketler, işlerini yürütmek için anlamlı ve işlemeye uygun verilere çok güveniyor. Entegre analitik platformu, yürütme motoru, veritabanı yönetim sistemi (DBMS), veri madenciliği yetenekleri ve veritabanında olmayan verileri elde etme ve hazırlama gibi farklı araçları bir araya getirir. Platform, büyük veriler gibi karmaşık ve yapılandırılmamış verileri kullanacak şekilde güncellenmiştir. Başka herhangi bir aracın verileri işlemesine gerek yoktur. Bu platform, son müşterilere bir uygulama olarak veya bir hizmet olarak yazılım (SaaS) modelini temel alarak teslim edilebilir. Şirketler bir süre abone olabilir ve sonra yenileyebilir (ya da değiştiremez). Bir raporda, BeyeNETWORK’lu Merv Adrian ve Colin White, analitik platformu “uzman olmayan tekliflere göre değere değer vermek için fiyat / performans ve zaman sunan, bu veriden veri yönetimi ve iş analitiği oluşturmak için entegre ve eksiksiz bir çözüm” olarak tanımladı. Bu çözüm bir cihaz olarak (yalnızca yazılım, paketlenmiş donanım ve yazılım, sanal görüntü) ve / veya bulut tabanlı bir hizmet olarak yazılım (SaaS) biçiminde sağlanabilir. ”
IoT Verileri Nasıl Görünür?
IoT verileri son derece karmaşık olabilir ve kesinlikle yapılandırılmamıştır. Her biri IP adresli ve birbiriyle konuşan milyonlarca cihazı düşünün. Milyonlarca sunucu bu cihazların topladığı verileri topluyor. Bazı örneklere bakalım. Nabız ve tansiyon gibi sağlık verilerini ya da klima ve buzdolapları gibi elektronik cihazlara takılan cihazları, sıcaklık ve yiyecek alışkanlıkları gibi verileri depolayan akıllı saatleri düşünün. Toplam veri miktarı çok büyük ve çoğalıyor. Alınan veriler, farklı cihaz ve sensör konfigürasyonları, sensörler ve sunucular arasında yapılan ayrıştırma, veri yakalamak için kullanılan teknolojiler, dosya formatları ve diğer birçok faktörden dolayı karmaşıktır. Bu nedenle, veri hacmi ve formatı IoT veri analitiğini son derece zorlu bir görev haline getirir.
Bir ankette, üretilen toplam verilerin% 44,6'sının XML verileri,% 23,8'inin yapılandırılmamış dosya verileri,% 23'ünün web günlükleri ve geri kalanının paket uygulama verilerini, zengin medya verilerini ve diğer dosya türlerini içerdiği bulundu.
Entegre Analiz Platformu + IoT Verileri
Hacim, karmaşıklık ve yapılandırılmamış formatın IoT veri analitiğini zorlu bir teklif haline getirdiği açıktır. Buradaki zorluk, analitiklerin hızlı bir şekilde sunulması gerektiği gereksinimidir. Bu nedenle, yalnızca anlamlı IoT analitiği sunmakla kalmayıp, aynı zamanda hızlı bir şekilde dağıtabilen bir çözüme ihtiyacınız var. Bu, yalıtılmış araçlar ve teknolojiler tarafından ele alınamayan bir şeydir. Bu nedenle, birleşik bir çözüme ihtiyacınız var. Daha önce de belirtildiği gibi, entegre bir analiz platformu bir veritabanı yönetim sistemini, veri toplama ve depolama sistemini ve işleme yeteneklerini tek bir yerde birleştirir. Entegre bir analitik platformunun sizin en iyi seçiminiz olmasının sebeplerinden bazıları şunlardır.
Analytics platformları, veriler üzerinde gelişmiş analitikler yapabilir. Örneğin, düzenli analitik araçlar, sınırlı bir süre içinde işlemesi gereken devasa veri hacmi nedeniyle New York'taki ilk on tüccarın geçmiş haftasının karlılıklarının basit bir karşılaştırmasını yapmakta zorlanacak. Entegre analitik, bunu ve daha fazlasını yapabilir. Tahmini veri modelleri oluşturabilir ve ardından veri modelini gerçek zamanlı verilerle karşılaştırabilir, coğrafi görselleştirmeler yapabilir ve daha fazlasını yapabilir.
Geleneksel veri merkezi kurulumları ve analiz teknolojileri pahalı bir öneridir, bu yüzden IoT analitiğini bu kaynaklarla sunmaya çalıştığınızda. Veri hacmi ve analiz gereksinimleri arttıkça kuruluma daha fazla yatırım yapmanız gerekir. Analytics platformları bu maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir. Açık kaynaklı yazılımların lisans maliyetleri önemli ölçüde düşüktür. Bu platformlar daha ucuz emtia işlemcileri kullanır, böylece donanımın yükseltilmesi kolaydır. Cihazlar önceden entegre edildiğinden ve önceden yapılandırıldığından kurulum maliyetlerini düşürür.
Vaka Analizi
Entegre bir analitik platformunun nasıl bir fark yarattığı konusunda öne çıkan bir vaka çalışmasıdır. ve Google sınırlı ve standartlaştırılmış analitik sağladı. Daha derin analizler mümkün olsa bile, zaman alıcıydı ve maliyetli ve etkisiz olabilirdi. Çözüm, analitiği, Google Analytics'i ve özel analitiği, verileri gereken şekilde dilimleme ve kesme yeteneğiyle birleştiren entegre bir analiz sistemi idi. Bu çok yönlü, etkili bir çözüm yarattı. Sonuç olarak, analiz süresi% 90, test kampanyaları için bütçeler ve minimum örneklem büyüklükleri% 75, dönüşüm oranları% 100, ortalama kampanya duraklatma süresi ise dört günden bir güne geriledi. Aşağıdaki tablo, Google’dan gelen ve Google’dan gelen metriklerin analitik platform tarafından nasıl birleştirildiğini göstermektedir.
özet
IoT verileri, entegre analitik platformları için güçlü bir durum sunar. Verilere çok fazla bağımlı olan işletmelerin göreceli verimsizlikler ve maliyet sorunları nedeniyle geleneksel analitik yöntem ve teknolojilerle devam etmesi son derece zor olacaktır. Bununla birlikte, entegre bir analitik platformuna taşınmanın aynı zamanda birçok işletme için zihniyetteki bir değişikliği yansıttığı ve değişimin genellikle yavaş olduğu belirtilmelidir. Entegre analitik platformları hala çok dikkat edilmekte ve yatırım getirileri hakkında çok fazla tartışma devam etmektedir. Bu doğaldır çünkü modern platformlar yeni bir aşamadadır ve bu platformların daha geniş kabul görmesi biraz zaman alacaktır. Ancak çok geçmeden bu, baskın veri analitiği platformu olmayı vaat ediyor.