Полный анализ данных IoT: лучшие технологии и функции

ОтCripta today

Ноя 3, 2022 , ,
26 просмотров < 1 мин.

Аналитика IoT позволяет анализировать данные с любого устройства, подключенного к IoT, без необходимости в инфраструктуре или оборудовании. Это означает, что анализ IoT можно выполнять даже при высоком спросе на устройства IoT.

Полный анализ данных IoT: лучшие технологии и функции

Ведущие технологии в экосистеме IoT:

Беспроводное подключение

Беспроводные датчики позволяют обнаруживать и передавать любые параметры машины. Сотовые или Wi-Fi-соединения автоматически собирают данные с нескольких устройств, экономя время и деньги. Распространение смартфонов сделало зондирование более доступным и менее дорогим. Миниатюрные МЭМС-датчики становятся все более удобными и доступными.

Облачные технологии

С облачными вычислениями промышленная деятельность может начинаться с малого и развиваться по мере увеличения спроса. Передовая технология обеспечивает безопасное и экономичное хранение и обработку данных.

Искусственный интеллект (ИИ)

ИИ, наряду с IoT, является одной из самых популярных технологий на планете, и его повсеместное использование сделало его популярным. ИИ упрощает сложную обработку для аналитиков, потому что людям сложно отслеживать данные датчиков временных рядов.

Как проводится анализ IoT?

  • Сбор данных является наиболее важным аспектом анализа IoT. Сначала вы должны собрать информацию из нескольких источников, форматов и частот.
  • Каждый набор данных изменяется и дополняется другими источниками. Это облегчает преобразование неструктурированных данных в структурированные наборы данных.
  • Использование ряда внешних источников для объединения и анализа различной информации.
  • Обработанные данные имеют отметку времени и хранятся в репозитории для данных временных рядов. 
Полный анализ данных IoT: лучшие технологии и функции
  • Алгоритмы машинного обучения могут выполнять индивидуальные исследования, а полученные результаты используются для составления бизнес-прогнозов. Наиболее важной частью процедуры является анализ. Он предполагает обработку данных с помощью SQL-запросов или готовых шаблонов.
  • Может делать различные прогнозы на основе результатов исследования. Для сбора бизнес-информации возможны индивидуальные системы, обычные SQL -запросы и методы машинного обучения.
  • Используя собранные данные, организации могут разработать несколько способов оптимизации своих процессов. Отчеты, созданные предписывающей аналитикой, помогают в создании мобильных приложений и бизнес-систем.

Этот материал предназначен только для информационных целей и не предназначен для предоставления юридических, налоговых, финансовых или инвестиционных рекомендаций. Получателям следует проконсультироваться со своими советниками, прежде чем принимать подобные решения. Cripta Today не несет ответственности за любое принятое решение или любые другие действия или бездействие в связи с использованием Получателем этого материала.

Добавить комментарий