เนื้อหา
- กรณีการใช้ IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง
- ทัศนคติของอุตสาหกรรมที่มีต่อ IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง
- ผลตอบแทนจากการลงทุนในการวิเคราะห์ตามเวลาจริงและ IoT
- ประเมินค่าใช้จ่าย
- ทำความเข้าใจกับความท้าทาย
- ข้อสรุป
ที่มา: Petrovich11 / Dreamstime.com
Takeaway:
Internet of Things ให้บริการข้อมูลอย่างต่อเนื่องทำให้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบในการวิเคราะห์
Internet of Things (IoT) หมายถึงการหยุดชะงักความคิดสร้างสรรค์สิ่งที่เริ่มโค่นล้มกระบวนการและเทคโนโลยีที่มีอยู่และทำให้เกิดวิธีการทำงานใหม่ที่สมบูรณ์ IoT สามารถนำไปสู่การปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการประสบการณ์ของลูกค้าความปลอดภัยและการดูแลสุขภาพเหนือสิ่งอื่นใดหากได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการควบคุมพลังงานให้เต็มที่คือการวิเคราะห์ตามเวลาจริง IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริงเป็นแพ็คเกจ หากไม่มีการวิเคราะห์ตามเวลาจริงคุณจะไม่สามารถควบคุมผลประโยชน์ทั้งหมดที่ IoT มอบให้ได้ IoT เติมเต็มการวิเคราะห์ตามเวลาจริงและในทางกลับกัน อย่างไรก็ตามในการรวม IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริงองค์กรจำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงมากมายในวิธีที่พวกเขาดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน
กรณีการใช้ IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง
ดูเหมือนจะเป็นกรณีการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับการรวมการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์กับ IoT เข้าด้วยกัน รถยนต์ที่ไม่มีคนขับมีเซ็นเซอร์หลายตัวและที่อยู่ IP เมื่อรถที่ไม่มีคนขับแล่นไปตามถนนจะมีปฏิกิริยาอย่างไรกับสิ่งอื่น ๆ บนท้องถนนเช่นสัญญาณไฟจราจรและยานพาหนะอื่น รถไร้คนขับจะสร้างและถ่ายทอดข้อมูลขณะเดินทาง ข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลเช่นความเร็วเวลาในการเข้าถึงจุดสังเกตและเปอร์เซ็นต์การปล่อยมลพิษ รับด้านล่างมีอิทธิพลที่เป็นไปได้มากกว่ารถคนขับ:
- รถยนต์ที่ไม่มีคนขับจะได้รับการวิเคราะห์จากจุดส่งสัญญาณการจราจรที่ติดขัดในเมือง จากรายงานเหล่านี้รถสามารถเลือกเส้นทางโดยอัตโนมัติด้วยความแออัดน้อยที่สุด
- จุดสัญญาณจราจรที่ใกล้ที่สุดจะเป็นข้อมูลตามเวลาที่เหลือก่อนที่สัญญาณจะเปลี่ยนเป็นสีแดง จากข้อมูลนั้นรถไร้คนขับสามารถปรับความเร็วได้
- ตำรวจจราจรสามารถรับรายงานได้หากรถเดินทางเกินขีด จำกัด ความเร็วที่อนุญาต สิ่งนี้จะทริกเกอร์การแจ้งเตือนและรถจะหยุดที่จุดควบคุมถัดไป
- หน่วยงานควบคุมมลพิษของเมืองจะได้รับข้อมูลการปล่อยและแจ้งเตือนไปยังเจ้าของรถหากเปอร์เซ็นต์การปล่อยก๊าซอยู่เหนือขีด จำกัด ที่ยอมรับได้
- เมื่อรถไร้คนขับมาถึงที่หมายและค้นหาที่จอดรถเซ็นเซอร์ของมันจึงสามารถสแกนและหาที่ว่างได้อย่างรวดเร็วถ้ามี
ดังนั้นสิ่งที่ค้นพบจากกรณีการใช้งานข้างต้นคืออะไร?
- เพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยรถยนต์จำเป็นต้องได้รับในเวลาจริง
- จำเป็นต้องมีเซ็นเซอร์อื่น ๆ อีกหลายตัวเช่นเซ็นเซอร์สัญญาณไฟจราจรและสำนักงานควบคุมมลภาวะที่รับข้อมูลแบบเรียลไทม์ประมวลผลสร้างการวิเคราะห์ออกมาและเริ่มดำเนินการเช่นการเตือนระดับสูง
- หากไม่มีโครงสร้างพื้นฐานการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์การรับข้อมูล IoT ก็ไม่สมเหตุสมผล
ทัศนคติของอุตสาหกรรมที่มีต่อ IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง
ดูเหมือนว่าอุตสาหกรรมได้รับการผสมผสานที่มีประสิทธิภาพของ IoT และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และมีแง่ดีมากมายรอบตัวมัน ในการสำรวจที่จัดทำโดย Vitria ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงพบว่า 48% ของผู้ตอบแบบสอบถามได้ทำงานกับ IoT และโครงการการวิเคราะห์ตามเวลาจริงแล้ว ผู้ตอบแบบสอบถามตอบว่าพวกเขาลงทุนอย่างจริงจังใน IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริง สองสิ่งเกิดขึ้นจากการสำรวจ:
- การวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอุปกรณ์ IoT ตามเวลาจริงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
- บริษัท ต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์จากการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
ผลการสำรวจที่สำคัญ ได้แก่ :
- อุปกรณ์มือถือ (32 เปอร์เซ็นต์), มิเตอร์อัจฉริยะ, เสาเซลล์และเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งในยานพาหนะและจุดลอจิสติกส์เป็นแหล่งข้อมูล IoT ที่ใหญ่ที่สุด
- 48% ของผู้ตอบแบบสอบถามกำลังทำงานในโครงการที่ใช้งานอยู่ในขณะที่ 15% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าพวกเขาได้ทำงานในปีที่ผ่านมา
- 43 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าพวกเขาจะลงทุนในการวิเคราะห์ IoT ระบบอัตโนมัติและการสร้างภาพในขณะที่แต่ละพื้นที่แยกจากกันการตอบสนองคือการวิเคราะห์ IoT (20 เปอร์เซ็นต์) อัตโนมัติ (8 เปอร์เซ็นต์) และการสร้างภาพ (5 เปอร์เซ็นต์)
- ข่าวกรองธุรกิจเป็นพื้นที่ที่มีการใช้การวิเคราะห์สตรีมมิ่งมากที่สุด
- 18 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าพวกเขาให้ความสำคัญสูงสุดกับการบำรุงรักษาเชิงทำนายในขณะที่ 17 เปอร์เซ็นต์กล่าวว่าพวกเขาต้องการการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์สำหรับการตรวจสอบเครือข่ายและการประกันบริการ มีเพียง 8 เปอร์เซ็นต์เท่านั้นที่บอกว่าพวกเขาต้องการโซลูชันสำหรับการจัดการบริการภาคสนาม
- นักลงทุนส่วนใหญ่คาดการณ์ IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริงซึ่งให้คุณค่าอย่างมากในอนาคต
ผลตอบแทนจากการลงทุนในการวิเคราะห์ตามเวลาจริงและ IoT
ย่อหน้าข้างต้นดูเหมือนว่าจะวาดภาพสีดอกกุหลาบของทีมวิเคราะห์และทีม IoT ตามเวลาจริง ผู้เชี่ยวชาญหลายคนกำลังพูดคุยราวกับว่าการรวมกันเป็นยาครอบจักรวาล คำตอบนั้นไม่ตรงไปตรงมา อุตสาหกรรมต้องการเห็น hype ที่ผ่านมาและตระหนักว่าการทำงานหนักมากมายเพื่อรับผลตอบแทนที่สำคัญจากการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการรวมกันของ IoT ไม่ได้หมายความว่าการรวมกันเป็นฟองกำลังจะระเบิด มีสารจำนวนมากเป็นเพียงงานจำนวนมากที่ต้องการ มาดูสิ่งที่เราต้องทำเพื่อเพิ่มผลตอบแทนให้สูงสุด ให้คิดเกี่ยวกับขั้นตอนหลัก:
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
ประเมินค่าใช้จ่าย
หลังจากที่คุณระบุปัญหาแล้วให้ดำเนินการวิเคราะห์ ROI ตามวัตถุประสงค์โดยใช้ข้อมูล คุณควรมุ่งเน้นที่สองสิ่ง: ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของและผลประโยชน์ที่คุณน่าจะได้รับ กุญแจสู่การวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จคือการให้ผลลัพธ์เชิงปริมาณจากการวิเคราะห์มากที่สุด ตัวอย่างเช่น IoT และการวิเคราะห์ตามเวลาจริงควรสามารถคาดการณ์ระยะเวลาที่เครื่องจักรในโรงงานของคุณจะเริ่มให้ผลตอบแทนลดลง สิ่งนี้เรียกว่าการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า ประการที่สองค้นหาค่าใช้จ่ายโดยรวมในการเป็นเจ้าของซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะผู้ที่คุณจ้างงานนี้อุปกรณ์เช่นคอมพิวเตอร์และเซิร์ฟเวอร์ค่าฝึกอบรมและเวลาและการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์
ทำความเข้าใจกับความท้าทาย
การใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และโครงการ IoT เป็นงานที่ใหญ่และซับซ้อนมากเพราะสำหรับองค์กรส่วนใหญ่มันเป็นประวัติการณ์ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทำการประเมินผลที่เป็นจริงของงานและแบ่งออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ที่จัดการได้
ข้อสรุป
ขั้นตอนแรกสู่การได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรวมกันของการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และ IoT คือการยอมรับว่ามันไม่ใช่ไม้กายสิทธิ์ ในเวลาเดียวกันมันไม่ได้เป็นฟอง หลีกเลี่ยงความคิดสุดโต่ง มีสารจำนวนมากในแนวคิดซึ่งจำเป็นต้องควบคุมอย่างระมัดระวัง คุณต้องมีการประเมินจริงและการวิเคราะห์เชิงปริมาณตามด้วยขั้นตอนเล็ก ๆ นี่เป็นโครงการที่สามารถกำหนดธุรกิจของคุณได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนหากคุณสามารถใช้งานได้อย่างถูกต้อง แต่ต้องใช้เวลา