Inhalt
- Anwendungsfall für IoT- und Echtzeitanalysen
- Einstellung der Branche zu IoT und Echtzeitanalysen
- Kapitalrendite für Echtzeitanalysen und IoT
- Schätzen Sie die Kosten
- Verstehe die Herausforderungen
- Fazit
Quelle: Petrovich11 / Dreamstime.com
Wegbringen:
Das Internet der Dinge bietet einen konstanten Datenstrom, sodass Echtzeitanalysen das perfekte Tool für die Analyse sind.
Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) stellt eine kreative Störung dar, die bestehende Prozesse und Technologien zu stürzen beginnt und eine völlig neue Arbeitsweise hervorbringt. Das Internet der Dinge kann unter anderem zu verbesserten Produkten und Diensten, einem besseren Kundenerlebnis, mehr Sicherheit und besserem Gesundheitswesen führen, wenn es ordnungsgemäß genutzt wird. Eine der besten Möglichkeiten, die volle Leistung zu nutzen, ist die Echtzeitanalyse. IoT- und Echtzeitanalysen bilden ein Paket. Ohne Echtzeitanalyse können Sie nicht alle Vorteile des IoT nutzen. IoT ergänzt die Echtzeitanalyse und umgekehrt. Um IoT- und Echtzeitanalysen zu kombinieren, müssen Unternehmen jedoch zahlreiche Änderungen an der Art und Weise vornehmen, in der sie derzeit geschäftlich tätig sind.
Anwendungsfall für IoT- und Echtzeitanalysen
Das fahrerlose Auto scheint ein geeigneter Anwendungsfall für die Kombination von Echtzeitanalyse und IoT zu sein. Ein fahrerloses Auto ist mit mehreren Sensoren und einer IP-Adresse ausgestattet. Wie interagiert ein fahrerloses Auto auf der Straße mit anderen Dingen wie Verkehrszeichen und anderen Fahrzeugen? Das fahrerlose Auto generiert während der Fahrt Daten und leitet diese weiter. Diese Daten umfassen Informationen wie Geschwindigkeit, Zeit bis zum Erreichen bestimmter Landmarken und Emissionsprozentsatz. Im Folgenden sind einige mögliche Einflüsse auf fahrerlose Fahrzeuge aufgeführt:
- Das fahrerlose Auto erhält Analysen von Verkehrssignalpunkten zur Verkehrsüberlastung in der Stadt. Basierend auf diesen Berichten kann das Auto automatisch die Route mit der geringsten Überlastung auswählen.
- Die nächsten Verkehrssignalpunkte zeigen die verbleibende Zeit an, bevor das Signal rot wird. Basierend auf den Daten kann das fahrerlose Auto seine Geschwindigkeit anpassen.
- Die Verkehrspolizei kann Meldungen erhalten, wenn das Auto über den zulässigen Höchstgeschwindigkeiten fährt. Dies löst eine Benachrichtigung aus und das Fahrzeug wird am nächsten Kontrollpunkt angehalten.
- Die Umweltschutzbehörde der Stadt erhält die Emissionsdaten und eine Benachrichtigung an den Besitzer des Fahrzeugs, wenn der Emissionsprozentsatz über den zulässigen Grenzwerten liegt.
- Wenn das fahrerlose Auto sein Ziel erreicht und nach einem Parkplatz sucht, können seine Sensoren schnell nach freien Plätzen suchen.
Wie lauten die Erkenntnisse aus dem obigen Anwendungsfall?
- Um die vom Auto generierten Daten zu verstehen, müssen sie in Echtzeit empfangen werden.
- Es müssen mehrere andere Sensoren vorhanden sein, z. B. in den Verkehrssignalen und in den Umweltämtern, die die Daten in Echtzeit empfangen, verarbeiten, daraus Analysen erstellen und eine Aktion auslösen, z. B. eine Warnung vor hohen Emissionswerten.
- Ohne eine Echtzeit-Analyseinfrastruktur ist der Empfang von IoT-Daten nicht sinnvoll.
Einstellung der Branche zu IoT und Echtzeitanalysen
Es scheint, dass die Branche die leistungsstarke Kombination aus IoT- und Echtzeitanalysen angenommen hat, und es herrscht viel Optimismus. In einer Umfrage von Vitria, einem Anbieter von fortschrittlichen Analyselösungen, wurde festgestellt, dass 48% der Befragten bereits an IoT- und Echtzeit-Analyseprojekten gearbeitet hatten. Die Befragten antworteten, dass sie aktiv in IoT- und Echtzeitanalysen investieren. Aus der Umfrage gingen zwei Dinge hervor:
- Die Echtzeitanalyse der von IoT-Geräten generierten Daten war von größter Bedeutung.
- Unternehmen sind in hohem Maße auf die prädiktiven Erkenntnisse von Echtzeitanalysen angewiesen.
Die wichtigsten Ergebnisse der Umfrage sind:
- Mobile Geräte (32 Prozent), intelligente Zähler, Mobilfunkmasten und Sensoren in Fahrzeugen und Logistikpunkten sind die größten Quellen für IoT-Daten.
- 48 Prozent der Befragten arbeiten an aktiven Projekten, während 15 Prozent der Befragten angaben, im vergangenen Jahr daran gearbeitet zu haben.
- 43 Prozent der Befragten gaben an, in IoT-Analyse, -Automatisierung und -Visualisierung zu investieren, während die Antwort für jeden Bereich IoT-Analyse (20 Prozent), Automatisierung (8 Prozent) und Visualisierung (5 Prozent) lautete.
- Business Intelligence ist der Bereich, in dem Streaming Analytics am häufigsten eingesetzt wird.
- 18 Prozent der Befragten gaben an, der vorausschauenden Wartung die höchste Priorität einzuräumen, während 17 Prozent angaben, Echtzeitanalysen für die Netzwerküberwachung und die Gewährleistung von Diensten zu benötigen. Nur 8 Prozent gaben an, die Lösung für das Außendienstmanagement zu benötigen.
- Die meisten Investoren erwarten, dass IoT- und Echtzeitanalysen in Zukunft einen hohen Mehrwert bieten.
Kapitalrendite für Echtzeitanalysen und IoT
Der obige Absatz scheint ein rosiges Bild des Echtzeitanalyse- und IoT-Teams zu zeichnen. Viele Experten sprechen davon, als sei die Kombination ein Allheilmittel. Die Antwort ist nicht so einfach. Die Branche muss den Hype hinter sich lassen und erkennen, dass viel harte Arbeit erforderlich ist, um eine signifikante Rendite aus der Echtzeitanalyse und der IoT-Kombination zu erzielen. Das bedeutet nicht, dass die Kombination eine Blase ist, die kurz vor dem Platzen steht. es gibt viel Substanz, es ist nur viel Arbeit nötig. Schauen wir uns an, was wir tun müssen, um die Rendite zu maximieren. Denken wir über die wichtigsten Schritte nach:
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Schätzen Sie die Kosten
Nachdem Sie die Probleme identifiziert haben, führen Sie eine objektive, datenbasierte ROI-Analyse durch. Sie sollten sich unter anderem auf zwei Dinge konzentrieren: die Gesamtbetriebskosten und die Vorteile, die Sie wahrscheinlich erzielen werden. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Analyse besteht darin, möglichst viele quantitative Ergebnisse aus der Analyse zu erhalten. Beispielsweise sollten die IoT- und Echtzeitanalysen in der Lage sein, den Zeitrahmen vorherzusagen, in dem Maschinen in Ihrer Fabrik anfangen, nachlassende Renditen zu erzielen. Dies wird auch als vorausschauende Wartung bezeichnet. Zweitens finden Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Personen, die Sie für diesen Auftrag beschäftigen, Ausrüstung wie Computer und Server, Schulungskosten und -zeit sowie Wartung von Sensoren.
Verstehe die Herausforderungen
Die Implementierung eines Echtzeit-Analyse- und IoT-Projekts ist ein riesiges und äußerst komplexes Unterfangen, da es für die meisten Unternehmen beispiellos ist. Es ist wichtig, eine realistische Einschätzung der Aufgaben vorzunehmen und diese in kleinere, überschaubare Teile aufzuteilen.
Fazit
Der erste Schritt, um das Beste aus der Kombination von Echtzeitanalyse und IoT herauszuholen, besteht darin, zu akzeptieren, dass es sich nicht um einen Zauberstab handelt. Gleichzeitig ist es keine Blase. Vermeiden Sie extreme Gedanken. Das Konzept enthält viel Substanz, die sorgfältig genutzt werden muss. Sie benötigen eine realistische Einschätzung und quantitative Analyse, gefolgt von kleinen Schritten. Dies ist ein Projekt, das Ihr Unternehmen wie nie zuvor neu definieren könnte, wenn Sie es ordnungsgemäß implementieren können, aber es wird einige Zeit in Anspruch nehmen.