Content
- Què és AoT?
- Com es relaciona AoT amb IoT?
- Com pot ajudar el AoT en Analytics
- Quins són els reptes del AoT?
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Alguns casos d’ús pràctic
- Què hi ha a la botiga?
- Conclusió
Font: Darius / Dreamstime.com
Emportar:
Analytics of Things proporciona anàlisis de dades en temps real per a Internet of Things, fent que les dades siguin més significatives i valuoses.
Fins ara, s’han iniciat moltes iniciatives a Internet de les coses (IoT). IoT és bàsicament una gran quantitat de dispositius d’internet connectats que tiren dades de diferents fonts. Però queda la pregunta: com poden aquestes dades afegir valor sense anàlisi? Per tant, hem de preocupar-nos més per la part d’analítica abans de crear sensors que transmetin les dades des dels dispositius. Aquí és on entra el concepte d’analítica de les coses (AoT) que, en termes senzills, analitza les dades recollides dels dispositius IoT.
Què és AoT?
La idea d’AoT és bàsicament que, a mesura que els dispositius moderns connectats a Internet produeixen quantitats magnànimes de dades, aquestes dades només es podran utilitzar després d’una anàlisi adequada. El concepte de l'anàlisi de les coses suggereix que els dispositius prou intel·ligents per prendre decisions han de rebre informació útil. Això també és possible només després de processar les dades generades per ells.
Podem entendre fàcilment aquest concepte amb un exemple. Un termòstat intel·ligent és un element molt comú avui dia, tot i que molta gent no entén realment el seu funcionament. Aquests termòstats senten tant la presència de persones com la temperatura actual. A més, aquests termòstats "intel·ligents" fan un seguiment de l'activitat diària de la gent a la sala. Tanmateix, com s’utilitzen aquestes dades? Aquestes dades són minuciosament analitzades per l'analítica especial incrustada del termòstat, que li proporciona informació útil sobre l'apagat o l'encesa i el control de la seva temperatura. Això permet que aquests dispositius siguin prou útils i intel·ligents per estalviar grans quantitats de diners, fins i tot sense estar connectats a internet.
Evidentment, es pot millorar el seu ús per deu vegades si també estan connectats a Internet. Una bona utilització pot ser controlar la temperatura a distància i després canviar-la. Mitjançant una connexió Wi-Fi, podeu encendre el termòstat o comprovar la temperatura des de qualsevol part del món.
Com es relaciona AoT amb IoT?
Les persones han utilitzat diversos mètodes per recollir tantes dades com sigui possible. Per a això, utilitzen diversos tipus de sensors en dispositius “intel·ligents”, que recopilen dades sempre que s’utilitzen aquests dispositius i es connecten per la xarxa anomenada internet de les coses (IoT). Tanmateix, es poden malgastar completament aquestes dades si no s’analitzen i es processen amb cura en temps real. Això només és possible mitjançant AoT. (Per obtenir més informació sobre les analítiques en temps real, vegeu Internet of Things (IoT) i Analytics en temps real: un matrimoni fet al cel.)
L’analítica de coses és crucial per a l’ús en temps real de les dades recollides pels dispositius IoT. AoT ajuda en l’anàlisi ràpid de les dades obtingudes a través de dispositius IoT i també a obtenir informació completa del conjunt de dades. Una altra cosa sobre AoT és que pot recopilar grans quantitats d'informació IoT en un mateix lloc. Això permet comparar fàcilment les dades amb finalitats analítiques.
Com pot ajudar el AoT en Analytics
AoT ja ha demostrat la seva vàlua en diversos camps. Es pot utilitzar per a anàlisis i comparació entre grans quantitats de dades en temps real. D’aquesta manera, les empreses podran analitzar les dades ràpidament i obtenir informació útil. Altres llocs com el AoT pot ajudar-vos a incloure:
- Els automòbils autoturistes futuristes poden esdevenir una realitat a causa de l’ús d’AoT. Les tecnologies que s'utilitzaran per conduir aquests cotxes estan sent provades àmpliament tant per pioners de la indústria automobilística com per organitzacions analítiques. Aquests cotxes recopilen molta informació procedent dels sensors dels cotxes i utilitzen tècniques AoT ràpides per analitzar les dades en temps real i proporcionar un viatge segur als passatgers.
- Un altre lloc on AoT ajuda els analítics és el camp del manteniment predictiu. En aquesta tècnica, es recopilen dades de dispositius importants com caixers, ordinadors i motors per obtenir informació sobre una avaria abans que es produeixi un dany real. Això pot predir i evitar contratemps i, al seu torn, estalviar molts diners.
- Les infraestructures d’energia s’estan actualitzant gradualment en sistemes de xarxa intel·ligent. Aquests sistemes no només són molt més capaços, sinó que també ajuden a estalviar recursos energètics i diners. S'utilitza Analytics per obtenir informació sobre les línies elèctriques, per protegir-les dels danys i també per equilibrar adequadament la potència segons els requisits. L’anàlisi inicial s’està fent més ràpida mitjançant la implementació d’analítiques de les coses, de manera que tota l’anàlisi es fa en temps real. Això no només reduirà les interrupcions elèctriques, sinó que també farà que l’electricitat estigui disponible a tarifes molt més barates en el futur.
- Avui en dia, la informació sobre les condicions de trànsit és cada cop més precisa i, per tant, més fiable.Ja han quedat els dies en què vas haver de sintonitzar la ràdio per conèixer les darreres actualitzacions del trànsit i planificar la teva sortida en conseqüència. Ara, a causa de l’arribada de AoT, les actualitzacions de trànsit estan disponibles en temps real a través de nombroses aplicacions.
Quins són els reptes del AoT?
Hi ha molts reptes en el camí d’AoT. Alguns d’aquests reptes inclouen:
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
- Velocitat de treball: hi ha una gran quantitat de dades a analitzar. El principal problema és determinar què processar i què no. A més, la velocitat de transferència no és molt alta en tot moment, per tant, és preocupant. Es necessitarà molta filtració per transferir les dades adequades del dispositiu. Això pot dificultar la velocitat de treball.
- Privacitat: una altra preocupació és, com es podran protegir les dades a la vista dels visibles? Com que els sensors registren tot tipus de dades, això també pot incloure informació privada sobre una persona.
- Un estàndard fiable: quin ha de ser l’estàndard de comunicació? S'haurà de decidir l'estàndard adequat, i cada dispositiu en té un de diferent. Tots els dispositius s’han de comunicar entre ells de manera precisa.
- Complexitat: una altra preocupació principal és resoldre la complexitat de les dades. Les dades es transfereixen des d’una gran varietat de sensors, de manera que hi ha molta diversitat. Per tant, s'ha de determinar una solució que reduirà la complexitat i que les dades siguin senzilles i fàcils de processar.
Alguns casos d’ús pràctic
Moltes empreses estan utilitzant AoT per a diversos projectes. Per exemple, una empresa anomenada Teradata, especialitzada en analítica predictiu, està utilitzant analítiques de coses per predir falles en dispositius electrònics importants com motors, ordinadors o caixers. (Per obtenir més informació sobre les analítiques predictius, vegeu Com pot integrar-se l'analisi predictiva.)
Google també està utilitzant AoT per dissenyar cotxes autopropulsats, que recopilen i processen informació en temps real. A més, moltes empreses de fitness personal com Nike utilitzen AoT per donar consells de fitness en temps real en funció de la programació dels usuaris.
Què hi ha a la botiga?
En el futur, IoT i AoT treballaran conjuntament per crear una xarxa més interconnectada de dispositius “intel·ligents” que treballin junts per millorar la qualitat de vida de les persones de tot el món. Els mètodes d’analítica més nous suposaran taxes de transferència i anàlisi més ràpides. Això ajudarà tothom a portar vides més riques en informació.
Conclusió
AoT és la tècnica més recent en anàlisis, amb l'objectiu de fer una anàlisi més ràpida en temps real (o el més propera possible en temps real). AoT ajudarà el IoT per crear una xarxa de dispositius més ràpida i intel·ligent, que ajudarà els usuaris en tots els àmbits de la vida. Tot i que AoT es troba en el seu estat naixent i IoT encara no està completament madurat, el futur és molt prometedor. A mesura que avancem cap al futur, amb l’arribada de noves tecnologies, dispositius, sensors, etc., AoT tindrà implementacions d’èxit en tots els àmbits de la vida empresarial i personal.