Sadržaj
- Što je AoT?
- Kako je AoT povezan s IoT-om?
- Kako AoT može pomoći u Analyticsu
- Koji su izazovi za AoT?
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Neki slučajevi praktične uporabe
- Što ima u trgovini?
- Zaključak
Izvor: Darius / Dreamstime.com
Oduzeti:
Analitika stvari pruža analizu podataka u stvarnom vremenu za Internet stvari što podatke čini značajnijima i vrijednijima.
Do danas je puno inicijativa podneseno na internetu stvari (IoT). IoT je u osnovi mnoštvo povezanih internetskih uređaja koji povlače podatke iz različitih izvora. Ali ostaje pitanje kako mogu ti podaci dodati vrijednost bez analize? Stoga se moramo više zabrinuti za analitički dio prije nego što stvorimo senzore koji struju podatke s uređaja. Evo odakle dolazi koncept analitike stvari (AoT), koji, jednostavnim rečima, analizira podatke prikupljene s IoT uređaja.
Što je AoT?
Ideja AoT-a je u osnovi da, budući da moderni uređaji spojeni na Internet stvaraju ogromne količine podataka, ti se podaci mogu koristiti tek nakon odgovarajuće analize. Koncept koji stoji iza analitike stvari sugerira da oni uređaji koji su dovoljno pametni za donošenje odluka moraju imati korisne informacije. To je vjerovatno moguće i nakon obrade podataka koje su generirali.
Ovaj primjer možemo lako razumjeti. Pametni termostat danas je vrlo česta stavka, no mnogi zapravo ne razumiju kako to funkcionira. Ovi termostati osjećaju prisutnost ljudi i trenutnu temperaturu. Također, takvi "pametni" termostati prate svakodnevnu aktivnost ljudi u toj sobi. Međutim, kako se ti podaci koriste? Ti se podaci pažljivo analiziraju posebnom ugrađenom analitikom termostata, koja mu pruža korisne informacije o isključivanju ili uključivanju i kontroli njegove temperature. To omogućuje da ovi uređaji budu dovoljno korisni i inteligentni da uštede ogromne količine novca, čak i ako nisu povezani s internetom.
Očito je da se njihova upotreba može desetostruko poboljšati ako su povezani i putem interneta. Dobra namjena toga može biti daljinsko nadziranje temperature, a zatim promjena. Putem Wi-Fi veze možete uključiti termostat ili provjeriti temperaturu s bilo kojeg mjesta na svijetu.
Kako je AoT povezan s IoT-om?
Ljudi su koristili razne metode kako bi prikupili što više podataka. Za to upotrebljavaju razne vrste senzora u "pametnim" uređajima, koji prikupljaju podatke kad god se ti uređaji koriste i ako ih poveže mreža koja se naziva internet stvari (IoT). Međutim, ti se podaci mogu u potpunosti izgubiti ako se ne analiziraju i pažljivo obrade u stvarnom vremenu. To je moguće samo putem AoT-a. (Da biste saznali više o analitikama u stvarnom vremenu, pogledajte Internet stvari (IoT) i analitika u stvarnom vremenu - brak sklopljen na nebu.)
Analitika stvari presudna je za upotrebu u stvarnom vremenu podataka prikupljenih IoT uređajima. AoT pomaže u brzoj analizi podataka dobivenih putem IoT uređaja, kao i u dobivanju potpunih informacija iz skupa podataka. Još jedna stvar kod AoT-a je da on može sakupljati velike količine IoT informacija na jednom mjestu. To omogućava jednostavnu usporedbu podataka u analitičke svrhe.
Kako AoT može pomoći u Analyticsu
AoT je već dokazao svoju vrijednost na raznim poljima. Može se koristiti za analizu i usporedbu velike količine podataka u stvarnom vremenu. To će tvrtkama omogućiti da brzo analiziraju podatke i steknu korisne uvide. Ostala mjesta na kojima AoT može pomoći uključuju:
- Futuristički automobili koji se voze mogu postati stvarnost zbog korištenja AoT-a. Pioniri automobilske industrije i analitičke organizacije intenzivno testiraju tehnologije koje će se koristiti za pogon takvih automobila. Ovi automobili prikupljaju puno informacija koje dolaze od senzora u automobilima i koriste brze AoT tehnike za analizu podataka u stvarnom vremenu i pružanje sigurnog putovanja putnicima.
- Drugo mjesto gdje AoT pomaže analitiku je polje predviđanja. U ovoj se tehnici podaci prikupljaju s važnih uređaja poput bankomata, računala i motora kako bi se dobili podaci o kvaru prije nego što se dogodi stvarna šteta. To može predvidjeti i spriječiti nezgode, a zauzvrat, uštedjeti puno novca.
- Elektroenergetske infrastrukture se sada postupno nadograđuju u sustave pametnih mreža. Ovi sustavi nisu samo mnogo stručniji, već pomažu u uštedi resursa i novca. Analitika se koristi za dobivanje uvida u dalekovode, kako bi se zaštitili od oštećenja i kako bi se pravilno izbalansirala snaga u skladu sa zahtjevima. Inicijalna analiza brže se provodi analizom stvari, tako da se sve analize rade u stvarnom vremenu. To ne samo da će smanjiti nestanke struje, nego će i ubuduće učiniti električnom energijom znatno niže cijene.
- U današnje vrijeme informacije o prometnim uvjetima postaju sve točnije, pa stoga i pouzdanije.Prošli su dani kada ste se morali prilagoditi radiju da biste saznali najnovija ažuriranja u prometu i planirali svoj izlet u skladu s tim. Sada, zbog pojave AoT-a, ažuriranja prometa dostupna su u stvarnom vremenu putem brojnih aplikacija.
Koji su izazovi za AoT?
Na putu AoT-a postoji mnogo izazova. Neki od tih izazova uključuju:
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
- Brzina rada - Postoji velika količina podataka koja se analizira. Glavni je problem odrediti što treba obraditi, a što ne. Također, brzina prijenosa nije uvijek velika, tako da je to zabrinjavajuće. Trebat će vam mnogo filtriranja kako bi se ispravni podaci mogli prenijeti s uređaja. To može ometati brzinu rada.
- Privatnost - Još jedna briga je kako će se podaci čuvati od znatiželjnih očiju? Kako senzori bilježe sve vrste podataka, to bi moglo uključivati i privatne podatke o nekoj osobi.
- Jedan pouzdan standard - kakav bi trebao biti standard komunikacije? Trebat će se odlučiti o odgovarajućem standardu, jer će svaki uređaj imati različit. Svaki uređaj mora međusobno precizno komunicirati.
- Složenost - Još jedna velika briga odnosi se na rješavanje složenosti podataka. Podaci se prenose s velikog broja senzora, tako da postoji velika raznolikost. Dakle, mora se utvrditi rješenje koje će umanjiti složenost i zadržati podatke jednostavnim i lakim za obradu.
Neki slučajevi praktične uporabe
Mnoge tvrtke koriste AoT za razne projekte. Na primjer, tvrtka zvana Teradata, specijalizirana za prediktivnu analitiku, koristi analitiku stvari za predviđanje kvarova na važnim elektroničkim uređajima poput motora, računala ili bankomata. (Za više informacija o prediktivnoj analitici pogledajte kako Conual Integration može osnažiti prediktivnu analitiku.)
Google također koristi AoT za dizajn automobila koji voze samostalno, a koji prikupljaju i obrađuju informacije u stvarnom vremenu. Uz to, mnoge tvrtke za osobni fitnes poput Nike koriste AoT za davanje savjeta o fitnessu u stvarnom vremenu na temelju korisničkog rasporeda.
Što ima u trgovini?
U budućnosti će IoT i AoT zajedno raditi na stvaranju međusobno povezane mreže "pametnih" uređaja koji rade zajedno na poboljšanju kvalitete života ljudi širom svijeta. Novije metode analitike značit će brže brzine prijenosa i analiza. Ovo će pomoći svima da vode više životno bogatih informacijama.
Zaključak
AoT je najnovija tehnika analitike koja ima za cilj bržu analizu u stvarnom vremenu (ili što je moguće bliže realnom vremenu). AoT će pomoći IoT-u kako bi stvorio bržu i inteligentniju mrežu uređaja koji će pomoći korisnicima u svim životnim područjima. Iako je AoT u početnom stanju i IoT također još nije potpuno sazrio, budućnost je vrlo obećavajuća. Kako krećemo u budućnost, s pojavom novih tehnologija, uređaja, senzora itd., AoT će imati uspješne implementacije u svim sferama poslovnog i osobnog života.