IoT всё активнее входит в нашу жизнь. Каждую секунду в Сеть попадают данные от более чем 150 тысяч IoT устройств.
Потенциал этих данных используется крайне слабо, так как для его раскрытия нужно научиться анализировать совокупность разнородных данных. При этом мы сталкиваемся с рядом проблем, связанных с безопасностью, объемом данных, их разнообразие.И чем больше устройств подключено к Сети, тем острее встают эти проблемы.
Особенно это актуально для крупных компаний, использующих IoT устройства в своих процессах. Данные, на первый взгляд напоминающие шум, хранят в себе потенциал для удивительных возможностей улучшения бизнес процессов.
Первое, что нужно сделать компании - научиться производить и собирать “правильные” данные. Затем - объединять и анализировать. Для этого можно использовать как классические методы статистики, так и машинное обучение.
И только после этих шагов - можно приступать непосредственно к поиску закономерностей и улучшению бизнес-процессов.
С первыми двумя шагами помогают продукты, предоставляющие Data-as-a-Service.
Использование этих сервисов позволяет аналитикам сразу приступать к своим основным задачам, не беспокоясь о качестве данных.
Будущее таких решений за открытым исходным кодом. Инфраструктура на его основе дает предприятиям ряд преимуществ, включая более быстрые циклы разработки благодаря работе сообщества, более безопасный и тщательно проработанный код и отсутствие привязки к поставщику.
Польза от анализа данных IoT устройств не ограничивается интересами компаний. В этом могут быть заинтересованы и здравоохранение, и структуры занимающиеся развитием территорий и многие другие отрасли, принимающие решения на основе данных.
