İçerik
- IoT ve Real-Time Analytics Kullanım Örneği
- IoT ve Real-Time Analytics'e Yönelik Sektörel Tutum
- Gerçek Zamanlı Analitik ve IoT'ye Yatırım Getirileri
- Maliyetleri Tahmini
- Zorlukları anlayın
- Sonuç
Kaynak: Petrovich11 / Dreamstime.com
Paket servisi:
Nesnelerin İnterneti, sürekli veri akışı sağlayarak gerçek zamanlı analitiği analiz etmek için mükemmel bir araçtır.
Nesnelerin İnterneti (IoT) yaratıcı bir bozulmayı, mevcut süreçleri ve teknolojileri devirmeye başlayan ve tamamen yeni bir çalışma şekli ortaya çıkaran bir şeyi temsil ediyor. IoT, uygun şekilde kullanıldığında, iyileştirilmiş ürün ve hizmetleri, müşteri deneyimini, güvenliği ve sağlık hizmetlerini kullanabilir. Tam gücünden yararlanmanın en iyi yollarından biri gerçek zamanlı analitiktir. IoT ve gerçek zamanlı analitik bir paket oluşturur. Gerçek zamanlı analitik olmadan, IoT'nin sunduğu avantajlardan tam olarak yararlanamazsınız. IoT, gerçek zamanlı analitiği tamamlar ve bunun tersi de geçerlidir. Bununla birlikte, IoT ve gerçek zamanlı analitiği birleştirmek için kuruluşların şu anda iş yapma biçiminde birçok değişiklik yapmaları gerekir.
IoT ve Real-Time Analytics Kullanım Örneği
Sürücüsüz otomobil, gerçek zamanlı analitik ve IoT kombinasyonu için uygun bir kullanım durumu gibi görünüyor. Sürücüsüz bir otomobil birkaç sensöre ve bir IP adresine sahip. Sürücüsüz bir araba yoldan geçtiğinde, trafik işaretleri ve diğer araçlar gibi yoldaki diğer şeylerle nasıl etkileşime girer? Sürücüsüz otomobil, seyahat ederken veri üretecek ve aktaracaktır; bu veriler hız, belirli yerlere ulaşma süresi ve emisyon yüzdesi gibi bilgileri içerir. Aşağıda verilenler, şoförsüz araçlara olası bazı etkileridir:
- Sürücüsüz araç şehirdeki trafik sıkışıklığındaki trafik sinyal noktalarından analitik alacak. Bu raporlara göre, araç en az tıkanıklığa sahip rotayı otomatik olarak seçebilir.
- En yakın trafik sinyali noktaları, sinyal kırmızıya dönmeden önce kalan süre hakkında bilgi verecektir. Verilere dayanarak, sürücüsüz otomobil hızını ayarlayabilir.
- Trafik polisi, araç izin verilen hız sınırlarının üstünde gidiyorsa rapor alabilir. Bu bir bildirim tetikler ve araç bir sonraki kontrol noktasında durdurulur.
- Şehrin kirlilik kontrol otoritesi, emisyon yüzdesi kabul edilebilir sınırların üstünde ise, emisyon verilerini ve araç sahibine bir bildirim alacaktır.
- Sürücüsüz otomobil hedefine ulaştığında ve park yeri ararken, sensörleri varsa boş alanları hızla tarayabilir ve bulabilir.
Peki, yukarıdaki kullanım durumundaki bulgular nelerdir?
- Aracın ürettiği verileri anlamlandırmak için gerçek zamanlı olarak alınması gerekir.
- Verileri gerçek zamanlı olarak alan, işleyen, analizini yapan ve yüksek emisyon seviyesi uyarısı gibi bir eylemi tetikleyen trafik sinyalleri ve kirlilik kontrol ofislerinde olanlar gibi birkaç başka sensörün olması gerekir.
- Gerçek zamanlı analitik altyapısı olmadan, IoT verisi almanın bir anlamı yoktur.
IoT ve Real-Time Analytics'e Yönelik Sektörel Tutum
Endüstrinin IoT ve gerçek zamanlı analizin güçlü birleşimini kucakladığı görülüyor ve çevresinde pek çok iyimserlik var. Gelişmiş bir analitik çözümleri sağlayıcısı olan Vitria tarafından yapılan bir ankette, ankete katılanların% 48'inin IoT ve gerçek zamanlı analitik projeleri üzerinde çalıştığı tespit edildi. Katılımcılar aktif olarak IoT ve gerçek zamanlı analitik yatırım yaptıklarını söylediler. Anketten iki şey çıktı:
- IoT cihazları tarafından üretilen verilerin gerçek zamanlı analizi büyük önem taşıyordu.
- Şirketler, gerçek zamanlı analitik tarafından verilen öngörü tahminlerine çok bağlıdır.
Ankette göze çarpan bulgular:
- Mobil cihazlar (yüzde 32), akıllı sayaçlar, taşıtlara takılan hücre kuleleri ve sensörler ve lojistik noktaları IoT verilerinin en büyük kaynaklarıdır.
- Ankete katılanların yüzde 48'i aktif projeler üzerinde çalışırken, yüzde 15'i geçen yıl üzerinde çalıştığını söyledi.
- Ankete katılanların yüzde 43'ü IoT analitik, otomasyon ve görselleştirmeye yatırım yapacaklarını söylerken, her alan için ayrı ayrı cevaplar IoT analitik (yüzde 20), otomasyon (yüzde 8) ve görselleştirme (yüzde 5) oldu.
- İş zekası, akış analitiklerinin en çok kullanıldığı alandır.
- Ankete katılanların yüzde 18'i, öngörücü bakıma en yüksek önceliği verdiklerini söylerken, yüzde 17'si ağ izleme ve servis güvencesi için gerçek zamanlı analitik gerektirdiğini söyledi. Sadece yüzde 8'i saha servis yönetimi için çözüme ihtiyaç duyduklarını söyledi.
- Çoğu yatırımcı, gelecekte çok fazla değer sağlayan IoT ve gerçek zamanlı analitiği öngörmektedir.
Gerçek Zamanlı Analitik ve IoT'ye Yatırım Getirileri
Yukarıdaki paragraf gerçek zamanlı analitik ve IoT ekibinin pembe bir resmini çiziyor gibi görünüyor. Birçok uzman, kombinasyon bir derde deva gibi konuşuyor. Cevap çok basit değil. Endüstri, yutturmaca geçmişini görmeli ve gerçek zamanlı analitik ve IoT kombinasyonundan önemli miktarda geri dönüş elde etmek için çok çalışmanın zor olduğunu anlamalıdır. Bu, kombinasyonun patlamak üzere olduğu bir balon olduğu anlamına gelmez; çok fazla madde var, sadece çok fazla çalışmaya ihtiyaç var. İadeleri en üst düzeye çıkarmak için ne yapmamız gerektiğine bir bakalım. Birincil adımları düşünelim:
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Maliyetleri Tahmini
Sorunları belirledikten sonra, nesnel, veri tabanlı bir ROI analizi yapın. Diğer şeylerin yanı sıra iki şeye odaklanmalısınız: toplam sahip olma maliyeti ve elde etmeniz muhtemel faydalar. Başarılı bir analizin anahtarı, analizden mümkün olduğunca nicel çıktılar elde etmektir. Örneğin, IoT ve gerçek zamanlı analitik, fabrikanızdaki makinelerin azalan getiri sağlamaya başlayacağı zaman dilimini tahmin edebilmelidir. Bu aynı zamanda kestirimci bakım olarak da bilinir. İkincisi, bu görev için istihdam ettiğiniz kişileri, bilgisayar ve sunucular gibi ekipmanları, eğitim maliyetini ve süresini ve sensörlerin bakımını içeren ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere toplam sahip olma maliyetini bulun.
Zorlukları anlayın
Gerçek zamanlı bir analitik ve IoT projesi uygulamak çok büyük ve son derece karmaşık bir girişimdir çünkü çoğu kuruluş için benzeri görülmemiştir. Görevlerin gerçekçi bir değerlendirmesini yapmak ve bunları daha küçük, yönetilebilir parçalara bölmek önemlidir.
Sonuç
Gerçek zamanlı analitik ve IoT kombinasyonundan en iyi şekilde yararlanmaya doğru atılan ilk adım, bunun sihirli değnek olmadığını kabul etmektir. Aynı zamanda, bir balon değil. Aşırı düşüncelerden kaçının. Konseptte dikkatle kullanılması gereken çok fazla madde var. Gerçekçi bir değerlendirmeye ve nicel analizlere ve ardından küçük adımlara ihtiyacınız var. Bu, düzgün bir şekilde uygulayabiliyorsanız, işinizi daha önce hiç olmadığı gibi yeniden tanımlayabilecek bir projedir, ancak zaman alacaktır.