Giá trị của IoT thực sự trở nên sống động khi chúng ta khai thác sức mạnh của phân tích dự đoán và mô tả. Trong thế giới BI, chúng ta cần sẵn sàng cho sự gia tăng dữ liệu này và thoải mái với việc xử lý các tập dữ liệu lớn.
Các công ty như Google, GE, Bosch, Samsung và đặc biệt là các hãng viễn thông như AT&T và Verizon đều tập trung vào việc thiết lập hoạt động kinh doanh IoT của họ bằng cách tập trung vào các thiết bị, tiêu chuẩn hóa, nền tảng và cơ sở hạ tầng để hỗ trợ các ứng dụng này.
MỘT HÌNH THỨC TIỆN LỢI MỚI
Lấy ví dụ như chiếc tủ lạnh thông minh của bạn. Là một người tiêu dùng, chúng ta có thể thở phào nhẹ nhõm khi biết rằng tủ lạnh của chúng ta sẽ tự động đặt một bộ lọc nước thay thế vào đúng thời điểm, giúp chúng ta có thêm thời gian để xem Game of Thrones hoặc đơn giản là chúng ta bớt lo lắng một điều gì đó.
Tuy nhiên, đối với nhà sản xuất, việc sử dụng thiết bị kết nối này thậm chí còn có lợi hơn cho người tiêu dùng. Kịch bản này đảm bảo rằng người tiêu dùng sẽ tự động mua các bộ lọc thay thế trực tiếp từ nhà sản xuất tại một thời điểm do Samsung, GE hoặc LG xác định, khi cùng một người tiêu dùng trước đó có thể đã mua các bộ lọc thay thế chung trên Amazon.
Giá trị của Internet of Things thực sự trở nên sống động khi chúng ta khai thác sức mạnh của phân tích dự đoán và mô tả.
Trước đó, có một số thử thách chúng ta cần vượt qua.
CÓ RẤT NHIỀU DỮ LIỆU ĐỂ QUẢN LÝ
Các thiết bị được kết nối tạo ra dữ liệu – rất nhiều dữ liệu.
Ví dụ: trong một máy điều nhiệt được kết nối, không phải là không hợp lý khi cho rằng nó sẽ liên tục đo và ghi lại các thuộc tính như nhiệt độ hiện tại, độ ẩm, cài đặt, mức pin, v.v. Tất cả dữ liệu này được gửi lại cho nhà sản xuất và phải được lưu trữ ở đâu đó. Hơn nữa, dữ liệu phải được xử lý trước khi chúng tôi có thể bắt đầu nghĩ đến việc áp dụng bất kỳ loại phân tích nào.
Khi bạn xem xét hàng triệu bộ điều nhiệt tạo ra hàng trăm điểm dữ liệu mỗi ngày, chúng tôi có thể nhanh chóng hiểu được tầm quan trọng của thách thức này.
Hadoop cùng với các nhà cung cấp đám mây, chẳng hạn như Amazon Web Services và Microsoft Azure sẽ đóng một vai trò lớn trong IoT với khả năng lưu trữ, mở rộng và xử lý một lượng lớn dữ liệu.
Ví dụ, Amazon đang cung cấp các dịch vụ ngày càng mạnh mẽ thông qua nền tảng Internet of Things của họ, bao gồm Kinesis (là một dịch vụ phát trực tuyến thời gian thực), S3 (Simple Storage) cũng như DynamoDB, một cơ sở dữ liệu NoSQL có thể mở rộng quy mô lớn.
Các công ty IoT hiện đang đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng để hỗ trợ nỗ lực của họ và có một số bộ óc sáng suốt nhất dành riêng cho việc hợp lý hóa các quy trình xung quanh việc duy trì và xử lý dữ liệu thiết bị được kết nối của họ.
Trong những năm tới, sau khi nền tảng được thiết lập cho cơ sở hạ tầng lưu trữ và xử lý dữ liệu, chúng ta sẽ thấy công việc này sẽ thành hiện thực với nhiều dịch vụ phân tích dự đoán và mô tả hơn.
PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN VÀ IoT
Hãy đưa các phân tích dự đoán và mô tả vào ngữ cảnh trong môi trường công nghiệp.
Nếu tôi là giám đốc vận hành của một nhà máy, ưu tiên của tôi là đảm bảo rằng thời gian hoạt động ở mức 100%, chi phí bảo trì được giữ ở mức tối thiểu và nhóm của tôi có một môi trường làm việc an toàn. Trong một nhà máy nơi dây chuyền lắp ráp, động cơ và các bộ phận chuyển động khác của tôi được kết nối với internet và dữ liệu hiệu suất được gửi lại cho nhà sản xuất thiết bị, nhà sản xuất có thể tận dụng phân tích để dự đoán, dựa trên hàng triệu điểm dữ liệu từ các máy tương tự khác, động cơ hoặc thiết bị có thể sắp hỏng.
Trên thực tế, dựa trên các thuộc tính thiết bị cụ thể và dữ liệu về các thiết bị tương tự, nhà sản xuất thiết bị thậm chí có thể xác định chính xác thời điểm hỏng hóc trong tương lai nếu máy tiếp tục hoạt động ở mức hiện tại.
Biết khi nào có điều gì đó sắp xảy ra với máy của tôi hoặc biết khi nào máy của tôi thực sự cần bảo trì sẽ giúp lập kế hoạch tốt hơn và tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch tốn kém hoặc bảo trì định kỳ tốn kém có thể không yêu cầu ở mức ‘thường lệ’ thường được chỉ định.
PHÂN TÍCH ĐỀ XUẤT VÀ IoT
Phân tích mô tả tiến thêm một bước nữa bằng cách đề xuất một hành động để giữ cho máy không bị lỗi. Điều này có nghĩa là thu nhỏ RPM của máy trong khi thông báo cho nhà điều hành rằng cuộc gọi dịch vụ là cần thiết. Nếu dự đoán có sự cố nghiêm trọng, máy có thể bị tắt trước khi xảy ra lỗi đó để tránh chi phí thay thế cao hơn, gây thương tích hoặc thậm chí tử vong.
Tuy nhiên, Phân tích mô tả không chỉ dựa vào những gì đã xảy ra trong quá khứ hoặc có khả năng xảy ra trong tương lai mà còn xem xét các kết quả mong muốn, các tình huống cụ thể cũng như tất cả dữ liệu hiện tại và lịch sử khi đưa ra đề xuất. Điều này sẽ cho phép chúng tôi quy định cách tối ưu để xử lý tình huống trong tương lai và vượt xa ví dụ về sự cố bảo trì hoặc hỏng hóc máy móc.
Trong trường hợp của một nhà máy sản xuất, phân tích quy định có thể đưa ra giải pháp cho một máy cần phải ngừng hoạt động, chẳng hạn như thay đổi thiết lập để các máy khác khắc phục sự cố. Điều này có thể được thực hiện ngay lập tức dựa trên một số lượng lớn các yếu tố đầu vào với kết quả mong muốn là ít ảnh hưởng nhất có thể đến chất lượng và số lượng sản phẩm được sản xuất.
SỨC MẠNH
Internet of Things, cùng với sức mạnh của phân tích dự đoán và mô tả, có khả năng đổi mới cuộc sống của chúng ta không chỉ ở nhà mà còn ở nơi làm việc và trong các môi trường công nghiệp, tiết kiệm thời gian, tiền bạc, thương tật và tính mạng bằng cách có thể dự đoán các sự kiện và đề xuất các giải pháp.
Hơn nữa, nó sẽ cho phép chúng ta không phụ thuộc hoàn toàn vào việc bảo trì và vận hành máy móc theo lịch trình cho đến khi hỏng hóc, sang phát hiện sự bất thường và có thể dự đoán các sự kiện trước khi chúng xảy ra và đưa ra các giải pháp thay thế, tiết kiệm thời gian chết, bảo trì và tính mạng tốn kém.
TẠI SAO BI QUAN TRỌNG
Khi các doanh nghiệp tiếp tục tạo ra ngày càng nhiều dữ liệu hơn theo thời gian, rất có thể với tư cách là Nhà tư vấn BI, chúng ta sẽ tiếp tục làm việc với các bộ dữ liệu ngày càng lớn hơn, đòi hỏi các kỹ thuật mới để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
Điều này không giống như việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn chưa từng được thực hiện trước đây. Trên thực tế, nó được thực hiện hàng ngày bởi các công ty trên toàn thế giới, bao gồm cả những cái tên nổi tiếng trong gia đình như Netflix, Facebook và Google.
Tuy nhiên, tác động của IoT và sự tăng trưởng chung về dữ liệu sẽ đòi hỏi nhiều người trong chúng ta phải làm quen với việc xây dựng, duy trì và điều chỉnh các môi trường có thể xử lý lượng dữ liệu này một cách hiệu quả. Các công nghệ sẽ tiếp tục xuất hiện để thúc đẩy sự đổi mới này và với tư cách là Nhà tư vấn BI, điều này sẽ kích thích chúng tôi và khiến chúng tôi muốn tiếp tục phát triển kiến thức và kỹ năng của mình.
Xem thêm
25 thuật ngữ dân Phân tích dữ liệu nên biết