Cos'è l'analisi IoT?

L'analisi Internet of Things (IoT) è uno strumento di analisi dei dati che esamina la vasta gamma di dati raccolti dai dispositivi IoT. L'analisi IoT valuta grandi quantità di dati ricavandone informazioni utili.

L'analisi IoT è solitamente discussa in tandem con l'Industrial IoT (IIoT). I dati vengono raccolti da una vasta gamma di sensori su infrastrutture di produzione, stazioni meteorologiche, contatori intelligenti, camion per le consegne e tutte le forme di macchinari. L'analisi IoT può essere applicata alla gestione dei centri di elaborazione dati e alle applicazioni che gestiscono la vendita al dettaglio e l'assistenza sanitaria.

Per molti versi, i dati IoT sono simili ai big data. La differenza principale tra i due non è solo la quantità di dati, ma la gamma di fonti da cui sono ottenuti. Tutti questi dati devono essere elaborati in un unico flusso di dati comprensibile. Considerando i diversi tipi di fonti di informazione, l' integrazione dei dati diventa piuttosto difficile ed è qui che l'analisi IoT fa la differenza, anche se può essere impegnativa da sviluppare e implementare.

Dispositivi che alimentano l'analisi IoT

Esiste una vasta gamma di dispositivi IoT che raccolgono dati:

Dispositivi indossabili

I rilevatori dedicati come Fitbit o altri smartwatch sono andati oltre il monitoraggio dei passi. Puoi tracciare le attività di fitness dei tuoi amici, fare a gara con loro, mandare messaggi e persino rispondere al telefono collegando i tuoi dispositivi attraverso Internet. Queste informazioni sono tracciate dalle aziende di fitness, consentendo loro, se ci si iscrive, di creare pacchetti personalizzati. Sono inclusi piani di allenamento, dieta, obiettivi e altro. I più recenti orologi intelligenti monitorano persino la frequenza e il ritmo cardiaco e hanno diagnosticato con precisione problemi cardiaci in chi li indossa.

Casa intelligente

Le case intelligenti hanno sistemi di sicurezza a cui si può accedere e controllare quando si è lontani da casa, agli elettrodomestici che si possono accendere e spegnere con assistenza digitale. Esiste una vasta gamma di dispositivi che è possibile incorporare nella propria casa e una vasta gamma di dati che possono essere raccolti per valutare i pattern di utilizzo, l'efficacia dei sistemi e altro ancora.

Sanità

Nell'ambito del settore sanitario troviamo una vasta gamma di dispositivi IoT. La tecnologia Bluetooth crea apparecchi acustici, registra la pressione cardiaca e sanguigna, e controlla i sistemi di allarme basati sul polso che possono chiamare aiuto. Ciò ha contribuito in larga misura a migliorare l'assistenza sanitaria. I dati raccolti sono inestimabili in termini di creazione di nuove e migliori tecnologie.

Tutto ad attivazione vocale

Gli assistenti digitali sono una forma di dispositivi IoT. Alexa, Siri e Google prendono appunti, trovano informazioni, trasmettono musica, ordinano taxi, dicono il tempo, impostano sveglie e tutto il resto. Internet aggiorna regolarmente questi assistenti digitali per migliorarne la funzionalità. I loro dati aiutano le aziende a personalizzare i propri servizi per te, basandosi sulla tua interazione quotidiana con gli assistenti digitali.

Come funzionano le analisi IoT e le applicazioni

Con una vasta gamma di dispositivi, c'è un flusso infinito di dati in quantità enormi. L'analisi IoT aiuta ad analizzare questi dati attraverso tutti i dispositivi connessi senza hardware o infrastrutture. Man mano che le esigenze della tua organizzazione cambiano, la potenza di calcolo e l'archiviazione dei dati aumentano o diminuiscono di conseguenza, garantendo che la tua analisi IoT abbia la capacità necessaria.

1. Il primo passo è raccogliere i dati aggregati da varie fonti, in una gamma di formati e a più frequenze.
2. Questi dati vengono quindi elaborati con una vasta gamma di fonti esterne.
3. Le informazioni sono poi memorizzate in una serie temporale per l'analisi.
4. L'analisi può essere effettuata in diversi modi: con sistemi di analisi personalizzati, con query SQL standard o con tecniche di analisi di machine learning. I risultati possono essere usati per fare un'ampia gamma di previsioni.
5. Con le informazioni ricevute, le organizzazioni possono costruire diversi sistemi e applicazioni per facilitare i processi aziendali.

Casi d'uso aziendali dell'analisi IoT

Agricoltura intelligente: con l'analisi IoT, i macchinari agricoli connessi funzionano in base alle informazioni derivate dall'analisi IoT. I fattori di analisi includono il tempo, la posizione geografica, le condizioni atmosferiche, l'altitudine e le condizioni ambientali locali. Per esempio, i sistemi di irrigazione possono essere ottimizzati per fornire l'esatta quantità di acqua in base alle previsioni di precipitazioni.

Rifornimento regolare delle scorte: monitorare le scorte in tempo reale. Una società di distribuzione alimentare, con macchine collegate, può far sì che le macchine richiedano il rifornimento in base all'esaurimento dei prodotti. Questo può essere attivato quando le scorte nella macchina raggiungono un livello particolare.

Manutenzione predittiva: le infrastrutture variabili hanno bisogno di una manutenzione regolare. Con l'analisi IoT, template preimpostati possono aiutare a determinare modelli di manutenzione predittiva di qualità applicati per esigenze specifiche. Per esempio, nei veicoli di trasporto su lunga distanza con sistemi di riscaldamento e raffreddamento, l'analisi IoT può determinare quando i veicoli hanno bisogno di una revisione per garantire che i carichi non siano danneggiati.

Punteggio di efficienza dei processi: ogni azienda lavora con una serie di processi in atto. L'analisi IoT può misurare l'efficienza di questi processi e apportare le modifiche necessarie. I risultati dell'analisi IoT possono individuare i colli di bottiglia, sia attuali che potenziali, e aumentare l'efficienza.

I vantaggi e le sfide dell'analisi IoT

L'analisi IoT porta una vasta gamma di vantaggi, come l'intelligenza utilizzabile e conoscenze inestimabili. Queste possono determinare:

• Maggiore visibilità e migliore controllo, con conseguente processo decisionale più rapido
• Scalabilità flessibile delle esigenze di business ed espansione in nuovi mercati
• Riduzione dei costi operativi grazie all'automazione e al migliore utilizzo delle risorse
• Nuovi flussi di entrate, risultanti dall'eliminazione delle sfide operative
• Soluzioni più rapide grazie a un'individuazione accurata dei problemi
• Risoluzione più rapida dei problemi, prevenendo le recidive
• Miglioramento dell'esperienza del cliente in base all'analisi dello storico degli acquisti
• Sviluppo del prodotto più rapido e pertinente.

Sfide nell'implementazione

Pur essendo i molti benefici dell'analisi IoT abbastanza chiari, essa non rinuncia alla sua parte di difficoltà di implementazione. Alcune delle principali sfide dell'analisi IoT includono:

Accertamento di serie temporali e strutture di dati: i sensori sono una parte dell'analisi IoT e spesso si ritrovano addosso una raffica di dati statici. Questi dati rimangono gli stessi finché non succede qualcosa che li cambia. Ciò che influenza il cambiamento durante questi lunghi periodi è difficile da accertare e il suo impatto sull'analisi non può sempre essere determinato. Questo può avere un impatto sugli sforzi diagnostici e predittivi.

Bilanciare la velocità e l'archiviazione: le aziende spesso lottano con l'archiviazione della giusta quantità di dati e la loro rapida analisi. Estendere questi due processi, in particolare nel caso di dati sensibili al tempo, può essere una sfida, specialmente quando sono necessari dati storici per fare confronti. Con i dati storici, è essenziale archiviare i dati per un lungo periodo, il che aumenta il costo di archiviazione, mettendo a dura prova le risorse finanziarie.

Trovare i professionisti giusti: per eseguire l'analisi IoT, un'azienda ha bisogno di assumere professionisti in diversi campi. Avrai bisogno di sviluppatori, specialisti di database e data scientist così come di specialisti nell'elaborazione dei dati e di altre serie di competenze specifiche, a seconda della tua organizzazione e del tipo di lavoro che svolge.

Con l'aumento della popolarità dei dispositivi IoT, i dati sono abbondanti. Le organizzazioni hanno dati che fluiscono continuamente da dispositivi personali, dispositivi di case intelligenti, automobili e altro ancora. Per le organizzazioni che cercano di sfruttare la cosa al meglio, costruire un robusto sistema basato sull'analisi IoT è la chiave. L'analisi IoT può sbloccare il vero potenziale dei dati IoT, aprendo diverse opportunità che un'azienda può sfruttare per superare la concorrenza.