Үлкен деректер мен Заттар интернеті: қосылған деректер ақылды бизнес шешімдерін қалай қалыптастырады

Үлкен деректер мен Заттар интернеті (IoT) арасындағы байланыс қазіргі бизнесті қалыптастыратын ең маңызды күштердің бірі болып табылады. Қосылған құрылғылар ақпараттың үздіксіз ағындарын тудырады, ал үлкен деректер құралдары сол бастапқы сигналдарды инсайтқа, автоматтандыруға және жақсырақ шешім қабылдауға айналдырады.

Өнім әзірлейтін, операцияларды жүргізетін немесе клиенттерге нақты уақыт режимінде қызмет көрсететін компаниялар үшін үлкен деректер мен IoT арасындағы байланыс енді теориялық емес. Бұл - практикалық инфрақұрылым. Әрбір сенсор көрсеткіші, құрылғы күйінің жаңартуы, пайдалану үлгісі және ескерту үлкенірек жүйенің бөлігіне айналып, тиімділікті арттырып, мүмкіндіктерді анықтай алады.

Бастапқы және өсіп келе жатқан бизнес үшін бұл маңызды, өйткені қосылған деректер командаларға аз ресурспен көбірек нәтиже беруге көмектесе алады. Қорларды бақылау, жабдықты қадағалау, жеткізу бағыттарын оңтайландыру немесе клиент тәжірибесін жақсарту сияқты міндеттерде үлкен деректер мен IoT үйлесімі жылдамырақ әрі негізделген әрекетке жол ашады.

Үлкен деректер мен IoT нені білдіреді

Үлкен деректер дәстүрлі құралдармен басқару қиын болатын көлемі үлкен, жылдам жаңаратын және әртүрлі деректер жиындарын білдіреді. Бұл тек көлем туралы ғана емес. Бұл сондай-ақ деректердің келу жылдамдығы, олардың алуан түрлі форматы және ішіндегі құндылық туралы.

Заттар интернеті дегеніміз - деректерді жинайтын, жіберетін және кейде сол деректер негізінде әрекет ететін қосылған физикалық құрылғылар. Мұндай құрылғыларға сенсорлар, камералар, киілетін құрылғылар, тұрмыстық техника, көліктер, машиналар және қоршаған ортаны бақылайтын жүйелер кіруі мүмкін. Желілер мен бағдарламалық платформалар арқылы қосылған кезде олар бір-бірімен және орталық жүйелермен байланыса алады.

Бұл екі ұғым тығыз байланысты, себебі IoT құрылғылары үлкен деректер жүйелері өңдейтін деректерді жасайды. Өз кезегінде үлкен деректер талдауы үлгілерді анықтау, нәтижелерді болжау және автоматтандырылған әрекеттерді іске қосу арқылы IoT-ты ауқымда пайдалы етеді.

Бұл байланыс неге маңызды

Талдаусыз IoT пайдалығы шектеулі деректер тасқынын ғана тудырады. Қосылған құрылғыларсыз үлкен деректер нақты әлемдегі операцияларды басқаратын сигналдарды жіберіп алуы мүмкін. Екеуі бірге кері байланыс циклін құрайды:

1. Құрылғылар физикалық әлемнен деректер жинайды.
2. Деректер сақтау және талдау жүйелеріне жіберіледі.
3. Талдау платформалары үлгілерді, ауытқуларды және трендтерді анықтайды.
4. Инсайттар әрекеттерді автоматтандыруға немесе адам шешімдеріне бағыт беруге қолданылады.
5. Құрылғылар мен жүйелер деректер көрсеткеніне қарай бейімделеді.

Бұл цикл бизнесті реактивті басқарудан проактивті бақылауға көшуге көмектеседі. Құрылғы істен шыққанын күтіп отырудың орнына, бизнес ескерту белгілерін ертерек анықтай алады. Қай өнімге сұраныс жоғары екенін болжай салудың орнына, бөлшек сауда компаниясы тірі қор мен сату деректерін пайдаланып жылдам әрекет ете алады. Тұрақты кестелерге сүйенудің орнына, логистика топтары кептеліс, ауа райы және жеткізу жағдайларына нақты уақыт режимінде жауап бере алады.

IoT үлкен деректерді қалай жасайды

IoT құрылғылары бақылау және хабарлау үшін жасалған. Қолдану саласына қарай олар мыналарды жинай алады:

• Температура, ылғалдылық, қозғалыс, қысым немесе діріл
• GPS орналасуы және маршрут тарихы
• Энергия тұтынуы
• Машина өнімділігінің көрсеткіштері
• Клиент мінез-құлқы мен пайдалану үлгілері
• Қауіпсіздік және қол жеткізу оқиғалары
• Қоршаған орта жағдайлары

Бір құрылғы өздігінен көп дерек тудырмауы мүмкін. Негізгі күш ауқымда жатыр. Жүздеген немесе мыңдаған қосылған құрылғы үздіксіз ақпарат ағынын жасай алады, ал ол ақпарат тек бірге жинақталып, реттеліп, талданғанда ғана пайдалы болады.

Сондықтан IoT - үлкен деректер үшін қуатты қозғалтқыш. Ол тек оқшауланған оқиғаларды жазып қоймайды. Ол жүйелердің, ортаның және мінез-құлықтың уақыт бойынша қалай өзгеретінін көрсететін тірі көріністі қалыптастырады.

Үлкен деректер IoT ақпараттарымен не істейді

Үлкен деректер жүйелері көптеген көздерден келетін жоғары көлемді деректерді сақтау, өңдеу және талдау үшін жасалған. IoT ортада бұл жүйелер бизнеске мынадай сұрақтарға жауап табуға көмектеседі:

• Қай құрылғылар қалыпты жұмыс жағдайынан тыс жұмыс істеп тұр?
• Ақаудың ең жиі болатын нүктелері қайсы?
• Қай клиенттер өнімді ең жиі пайдаланады?
• Үзіліс немесе бұзылу алдында қандай үлгілер байқалады?
• Шығынды азайту үшін операцияларды қалай түзетуге болады?

Талдау сипаттамалық, диагностикалық, болжамдық немесе ұсынымдық болуы мүмкін.

• Сипаттамалық талдау не болғанын түсіндіреді.
• Диагностикалық талдау оның неге болғанын түсіндіруге көмектеседі.
• Болжамдық талдау келесіде не болуы мүмкін екенін бағалайды.
• Ұсынымдық талдау сол жағдайға не істеу керегін ұсынады.

Бірге алғанда, бұл тәсілдер құрылғы деректерін бизнес-барлау деңгейіне көтереді.

Жиі қолданылатын бизнес сценарийлері

Өндіріс және жабдықты бақылау

Фабрикалар мен өндірістік операциялар машиналарды, өндіріс желілерін және қоршаған орта жағдайларын бақылау үшін қосылған сенсорларға сүйенеді. Діріл, жылу, қысым және өнім шығару деректері жабдықтың сау екенін немесе істен шығуға жақын екенін көрсете алады.

Дұрыс талдау көмегімен командалар өндіріс тоқтап қалмас бұрын алдын ала техникалық қызмет көрсетуді жоспарлай алады. Бұл тоқтап қалуды азайтады, жабдықтың қызмет ету мерзімін ұзартады және жөндеу шығындарын төмендетеді.

Логистика және автопаркті бақылау

Көлік компаниялары көліктерді, жеткізілімдерді және бағыттарды қадағалау үшін қосылған құрылғыларды пайдаланады. Үлкен деректер құралдары жол қозғалысы үлгілерін, жанармай шығынын, бос жүріс уақытын және жеткізу өнімділігін талдай алады.

Нәтижесінде маршруттар жақсарады, операциялық шығындар төмендейді және жеткізу мерзімдерін дәлірек болжауға болады. Автопарк деректері бизнеске қауіпсіздік пен талаптарға сәйкестікті де жақсартуға көмектеседі.

Бөлшек сауда және қорларды басқару

Бөлшек саудагерлер қор деңгейін, сөре қозғалысын, келушілер ағынын және қоршаған орта жағдайларын бақылау үшін IoT құрылғыларын қолданады. Үлкен деректер талдауы сұранысты болжауға, тауар тапшылығын азайтуға және қай өнімдердің нақты орындарда жақсы сатылатынын анықтауға көмектесе алады.

Бұл баға белгілеу, мерчандайзинг және толықтыру шешімдері үшін сенімді негіз береді.

Денсаулық сақтау және қашықтан бақылау

Денсаулық сақтау ұйымдары пациент денсаулығын, дәрі қабылдауын және жабдық күйін бақылау үшін қосылған құрылғыларды пайдаланады. Үлкен деректер тенденцияларды анықтауға, ауытқуларды белгілеуге және жылдамырақ араласуды қолдауға көмектеседі.

Қызмет көрсетушілер үшін пайдасы тек тиімділікпен шектелмейді. Бұл нәтижелерді жақсартып, деректер қауіп көрсеткен кезде ертерек әрекет етуге көмектеседі.

Энергия және ғимараттарды басқару

Ақылды есептегіштер, термостаттар, жарықтандыру жүйелері және ғимарат сенсорлары пайдалы операциялық деректер жасайды. Үлкен деректер құралдары ысырапты анықтап, энергия тұтынуын оңтайландырып, шығындарды арттырмай жайлылықты жақсарта алады.

Коммерциялық нысандар мен әртүрлі орындарда жұмыс істейтін командалар үшін бұл уақыт өте келе айтарлықтай үнем әкелуі мүмкін.

Қосылған деректердің артындағы архитектура

Күшті IoT және үлкен деректер стратегиясы әдетте бірнеше қабаттан тұрады:

Құрылғы қабаты

Деректер осы жерде басталады. Сенсорлар мен ақылды құрылғылар физикалық ортадан ақпарат жинайды.

Байланыс қабаты

Құрылғылар деректерді Wi-Fi, ұялы байланыс, Bluetooth немесе арнайы өнеркәсіптік хаттамалар сияқты сымды не сымсыз желілер арқылы жібереді.

Деректерді қабылдау қабаты

Кіріс деректер сенімді түрде түсіріліп, кешігуі аз сақтауға немесе өңдеу жүйелеріне жіберілуі керек.

Сақтау және өңдеу қабаты

Бұлттық платформалар, деректер көлдері және ағындық өңдеу құралдары деректерді реттеп, оларды талдауға дайындайды.

Талдау және әрекет қабаты

Дашбордтар, машиналық оқыту модельдері, ескерту жүйелері және автоматтандыру ережелері ақпаратты әрекетке айналдырады.

Архитектура маңызды, өйткені құрылғы деректері тым кеш келсе, қате форматта болса немесе қауіпсіздігі әлсіз болса, олардың құны төмендейді. Ең жақсы жүйелер ауқымдылыққа, сенімділікке және жедел пайдалыққа арналып жасалады.

Бизнестер қандай қиындықтарды ескеруі керек

Мүмкіндік үлкен, бірақ операциялық қиындықтар да аз емес. Компаниялар келесі мәселелерге дайын болуы керек:

Деректер сапасы

IoT жүйелері толық емес, қайталанған немесе шуылы көп деректер тудыруы мүмкін. Егер бастапқы деректер сапасы төмен болса, талдау да онша пайдалы болмайды.

Қауіпсіздік

Қосылған құрылғылар шабуыл бетінің ауқымын кеңейтеді. Әрбір соңғы нүкте қорғалуы керек, ал деректерді тасымалдау кезінде олар қауіпсіздендірілуі тиіс.

Құпиялылық және сәйкестік

Кейбір IoT жүйелері сезімтал немесе жеке тұлғаны анықтайтын ақпарат жинауы мүмкін. Бизнеске нақты басқару ережелері, сақтау мерзімдері және сәйкестік процестері қажет.

Интеграция

IoT деректері көбіне ERP, CRM, логистика, қаржы немесе клиентке қызмет көрсету жүйелерімен жұмыс істеуі керек. Интеграцияны алдын ала жоспарлау маңызды.

Ауқым

Кіші пилоттық жоба тез арада үлкен жүйеге айналуы мүмкін. Компаниялар қысқа мерзімді болжамдарға сүйенбей, өсуді ескере отырып жобалауы керек.

Шағын бизнестер қалай бастай алады

Әр компанияға бірінші күннен бастап ауқымды IoT енгізу қажет емес. Тәжірибелік тәсіл - айқын бизнес құны бар бір мәселені таңдаудан бастау.

1. Баяу, қымбат немесе бақылауы қиын процесті анықтаңыз.
2. Сол процесті өлшеу үшін қандай деректер қажет екенін белгілеңіз.
3. Ол деректерді сенімді жинай алатын сенсорлар немесе құрылғыларды таңдаңыз.
4. Келіп түсетін ақпаратты өңдей алатын сақтау және талдау құралдарын орнатыңыз.
5. Ең маңызды жағдайлар үшін ескертулерді немесе автоматтандыру ережелерін қалыптастырыңыз.
6. Нәтижелерді қарап, құн дәлелденгеннен кейін ғана кеңейтіңіз.

Бұл тәсіл тәуекелді азайтады және инвестиция қайтарымын көрсетуді жеңілдетеді.

Кәсіпкерлер мен құрылтайшылар үшін, әсіресе операциялық жүктемесі жоғары бизнестерді құрып жатқандар үшін, қосылған деректер ерте кезеңнің өзінде бәсекелестік артықшылыққа айнала алады. Өз жұмысын нақты уақыт режимінде түсінетін компания кейін берілетін есептерге ғана сүйенетін компанияға қарағанда жылдамырақ шешім қабылдай алады.

Автоматтандырудың рөлі

Үлкен деректерді IoT-пен біріктірудің ең қуатты нәтижелерінің бірі - автоматтандыру. Жүйелер деректерді жеткілікті жылдам түсіндіре алған кезде, олар қолмен тексеруді күтпей-ақ әрекет ете алады.

Мысалдар:

• Құрылғы қалыпты шектен шыққанда ескерту жіберу
• Температураны немесе жарықты автоматты түрде реттеу
• Қор белгіленген деңгейден төмендегенде қайта тапсырыс беру
• Қолдану үлгілеріне қарай техникалық қызмет көрсетуді жоспарлау
• Күмәнді әрекетті тексеру үшін белгілеу

Автоматтандыру уақытты үнемдейді, сонымен бірге тұрақтылықты арттырады. Бизнес ережелері әр жолы бірдей қолданылады, бұл адам қателігі ықтималдығын азайтады.

Бұл неге қазіргі бизнес үшін маңызды

Үлкен деректер мен IoT - бөлек трендтер емес. Бірге олар ақылды операциялар, жылдамырақ клиент тәжірибесі және ресурстарды тиімдірек пайдалану үшін инфрақұрылымды құрайды.

Қосылған деректерді жинауды, басқаруды және әрекетке айналдыруды үйренетін компаниялар бұрын жасырын болып келген инсайттарды аша алады. Олар мәселелерге жылдамырақ жауап беріп, сұранысты дәлірек болжайды және уақыт өте келе жақсаратын жүйелер жасай алады.

Өсіп келе жатқан компания үшін бұл жақсырақ маржа, аз ысырап және күнделікті жұмысты бақылаудың күшеюін білдіруі мүмкін. Бәсекелі нарықта мұндай артықшылықтардың маңызы зор.

Қорытынды ойлар

Заттар интернеті деректерді жасайды. Үлкен деректер сол деректерді интеллектке айналдырады. Екеуі бірге жұмыс істегенде, бизнес операцияларды айқынырақ көріп, әрекет етуге жылдамырақ жол табады.

Ең тиімді ұйымдар қосылған деректерді стратегиялық актив ретінде қарастырады. Олар ақпаратты жай ғана жинап қоймайды. Оны жүйелерді жақсарту, шешімдерге бағыт беру және орнықты бизнес құру үшін пайдаланады.

Қосылған құрылғылар салалар бойынша кеңейе берген сайын, осы байланысты түсінетін компаниялар бейімделуге, ауқымдануға және бәсекелесуге жақсырақ дайын болады.