Introduktion till IoT Analytics
I Internet-eraen, där det finns mer än 6 miljarder anslutna enheter och petabyte-skala data flyter på några sekunder, är IoT eller Internet of Things-analys den nästa stora saken. Innan vi diskuterar om analysdelen låt oss titta på definitionen av IoT från Wikipedia 'Internet of Things (IoT) är ett system med sammanhängande datorenheter, mekaniska och digitala maskiner, objekt, djur eller människor som är försedda med unika identifierare (UID: er) ) och förmågan att överföra data över ett nätverk utan att kräva interaktion mellan människa och människa eller dator. Nu kan de data som samlas in av dessa enheter också användas för att fatta beslut utan manuellt ingripande eller regelbaserade applikationer. Låt oss diskutera hur de sker i branschen.
Varför använder vi IoT Analytics och dess verkliga applikationer?
Det är ett område inom datavetenskap där data från sensorer och anslutna elektromekaniska system analyseras och omvandlas till värdefull affärsinsikter. IoT-applikationer i industriklass kallas IIot (Industrial Internet of Things). Låt oss diskutera de industriella applikationerna för IoT-analys.
1. Tillverkningsindustri
Det har förändrat industrilandskapet för tillverkningssektorerna. Smarta sensoriska data används för att förhindra fel eller haverier, kravanalys och resursoptimering. IoT-lösningar hjälper organisationer inom smart tillgångshantering, prestationsövervakning som i termer minskar tillgångens drifttid och ökar maskinvarans livslängd. Det gör det också möjligt för tillverkare med lägre marknadsföringstid och stora anpassningar. Till exempel hjälpte IoT cykeltillverkaren Harley Davidson att minska tiden för att producera en komplett cykel från dagar till timmar.
2. Sjukvård
Populariteten för smarta wearables ökar dag för dag. Detta gör det möjligt för forskare med mer och mer data att integrera IoT-lösningar. Data från wearables används för att förhindra hjärtattacker. IoT-baserade lösningar med nanoteknik används till och med för att övervaka cancerceller i kroppen.
3. Hemmautomation
Att slå på luftkonditioneringsapparaten innan du kommer hem eller stänga av lampor från en annan plats är längre science fiction. Det är redan kommersiellt tillgängligt. IoT-analys används för att automatiskt fatta beslut och optimera energiförbrukningen. Google Home, Amazon-eko, etc. är exempel på några av de IoT-baserade hemmeautomationsenheter där analys och maskininlärning används kraftigt.
4. Bil och transport
I internetens tid betraktas bilar också som prylar där uppgraderingar kan göras på begäran. IoT-analyser används för att förhindra kollision, smart parkering och även för självkörande bilar. Hela forskningsområdet för självkörande bilar baseras på djupa inlärningsmodeller baserade på data erhållna från IoT-enheter som LIDER och bildsensorer.
5. Försäkring
Som en branschförsäkring sitter i en guldgruva med data. Försäkringsbolag började långsamt följa analys i sina branschlösningar. I enlighet med Gartner-rapporten kommer IoT-analys att förändra industrilandskapet till 2020. IoT-lösningar kan användas för automatiserad anspråkbehandling, automatiserad reservinställning, skadautvärdering osv. När det gäller fordonsfordringar är bilddata baserade på djupa inlärningslösningar inkorporerad.
6. Väderprognos
Ett av de viktigaste användningsfallen av IoT-analys vid väderprognos. Väderstationer och satelliter samlar in atmosfäriska uppgifter varje sekund. Dessa data kan användas för att förutsäga extrema väderförhållanden som översvämningar, torka mycket tidigare. IoT-lösningar används också för att automatiskt reglera vattennivån i dammarna.
7. Energisektor
IoT analytics hjälper energisektorerna med värdefull insikt om energiförbrukning, automatiserat hårdvaruunderhåll, dynamisk prissättning etc. Inte bara de traditionella kraft- och energikällorna, utan också relativt nyare sektorer som solenergi, vindkraft och återvinning av avfall drar nytta av den.
8. Telekommunikation
Distribution och underhållskostnader för hårdvara för telekommunikationssektorn är alltid en smärta för telekomindustrin. IoT analytics hjälper telekomspelare att analysera bandbreddförbrukning, tornhantering, felanalys, automatiskt hårdvaruunderhåll med mycket liten eller ingen manuell störning.
Trender i IoT Analytics
Efter com-boom och ökningen av anslutna enheter ökar också användningen av IoT-analys. Låt oss ta en titt på de globala Google-trenderna för IoT-analys från 2004 till 2019.
Källa: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Typiskt IoT Analytics-flöde
En typisk IoT-analys använder följande steg:
1. Datainsamling
En samling data från IoT-källor som ljud, bild, ljusgivare. Att hantera strömningsdata är en stor utmaning för IoT-applikationer.
2. Förbehandling av data
Förbehandlingen av insamlade data är en knepig del av fallet med maskininlärning. Anta att funktionstekniken för hjärtslagssensordata kommer att skilja sig mycket från de data som samlas in i väderstationer. Men det är där konstdelen av datavetenskap / Analytics ligger.
3. Analysera data
Grundlig undersökande dataanalys görs i detta steg i IoT-analysanvändningsfallet.
4. Träna och testa
Efter förbehandling och EDA tränas olika maskininlärningsmodeller och djupinlärningsmodeller per fall och affärsbehov. Affärs- och tekniska KPI: er beslutas från fall till fall. Baserad modell väljs genom korsvalidering och offline och online-test utförs.
5. Distribution och förutsägelse
Detta är den del där system agerar på den insikt som samlats in från analyslösningen. Baserat på modellprestanda omskolas eller omkalibreras den.
Flödet av ett typiskt IoT-analysfall används.
Slutsats
I den här artikeln diskuterade vi den höga nivån av IoT-analyser, det är industriella användningsfall, globala trender i IoT-analyser och provarbetsflöde för ett IoT-analysanvändningsfall. Trots den ökande efterfrågan och tillämpningar av IoT-analys finns det en annan ansikte. Oro för integritet kan inte nekas alls. Stark och balanserad datastyrning behövs för att bygga och upprätthålla ett hållbart IoT-ekosystem för att ta slut.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till IoT Analytics. Här diskuterar vi introduktionen och användningen av IoT Analytics och dess verkliga applikationer. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer-
- IoT Framework
- Data Mining Applications
- IoT intervjufrågor
- Vad är Data Analytics
- Fördelarna med IoT
- KPI i Power BI
- Topp 3 nackdelar med IoT i detalj