Introducción a IoT Analytics
En la era de Internet, donde hay más de 6 mil millones de dispositivos conectados y los datos a escala de petabytes fluyen en segundos, el análisis de IoT o Internet of Things es la próxima gran novedad. Antes de discutir sobre la parte analítica, veamos la definición de IoT de Wikipedia 'Internet of Things (IoT) es un sistema de dispositivos informáticos interrelacionados, máquinas mecánicas y digitales, objetos, animales o personas que cuentan con identificadores únicos (UID) ) y la capacidad de transferir datos a través de una red sin requerir interacción de persona a persona o de persona a computadora. Ahora, los datos recopilados por estos dispositivos también se pueden usar para tomar decisiones sin intervención manual o aplicaciones basadas en reglas. Analicemos cómo están teniendo lugar en la industria.
¿Por qué usamos IoT Analytics y sus aplicaciones del mundo real?
Es un campo de la ciencia de datos donde los datos de los sensores y los sistemas electromecánicos conectados se analizan y se convierten en valiosos conocimientos empresariales. Las aplicaciones IoT de grado industrial se denominan IIot (Internet industrial de las cosas). Analicemos las aplicaciones industriales de la analítica de IoT.
1. Industria manufacturera
Ha estado cambiando el panorama de la industria para los sectores manufactureros. Los datos sensoriales inteligentes se utilizan para evitar fallas o fallas, análisis de requisitos y optimización de recursos. Las soluciones de IoT ayudan a las organizaciones en la gestión inteligente de activos, la supervisión del rendimiento que en términos de reducción del tiempo de inactividad de los activos y aumenta la longevidad del hardware. También permite a los fabricantes con menor tiempo de comercialización y personalizaciones a gran escala. Por ejemplo, IoT ayudó al fabricante de bicicletas Harley Davidson a reducir el tiempo para producir una bicicleta completa de días a horas.
2. Asistencia sanitaria
La popularidad de los wearables inteligentes aumenta día a día. Esto permite a los investigadores con cada vez más datos incorporar soluciones de IoT. Los datos de los wearables se utilizan para prevenir ataques cardíacos. Las soluciones basadas en IoT con nanotecnología incluso se utilizan para controlar las células cancerosas dentro del cuerpo.
3. Automatización del hogar
Encender el aire acondicionado antes de llegar a casa o apagar las luces desde una ubicación diferente es más ciencia ficción, ya está disponible comercialmente. El análisis de IoT se usa para tomar decisiones automáticamente y optimizar el consumo de energía. Google Home, Amazon echo, etc. son ejemplos de algunos de los dispositivos de automatización del hogar basados en IoT donde el análisis y el aprendizaje automático se utilizan en gran medida.
4. Automóvil y transporte
En la era de Internet, los automóviles también se consideran dispositivos donde se pueden realizar actualizaciones a pedido. El análisis de IoT se está utilizando para la prevención de colisiones, el estacionamiento inteligente e incluso para los automóviles autónomos. Toda el área de investigación de los autos sin conductor se basa en modelos de aprendizaje profundo basados en datos obtenidos de dispositivos IoT como LIDER y sensores de imagen.
5. Seguros
Como una industria de seguros se sienta en una mina de oro de datos. Las aseguradoras comenzaron lentamente a adherir el análisis en sus soluciones industriales. Según el informe de Gartner, el análisis de IoT cambiará el panorama de la industria para 2020. Las soluciones de IoT se pueden usar para el procesamiento automatizado de reclamos, la configuración automática de reservas, la evaluación de daños, etc. En el caso de reclamos de automóviles, los datos de imágenes basados en soluciones de aprendizaje profundo son incorporado.
6. Pronóstico del tiempo
Uno de los casos de uso más importantes de la analítica IoT en el pronóstico del tiempo. Las estaciones meteorológicas y los satélites recopilan datos atmosféricos cada segundo. Estos datos pueden usarse para pronosticar condiciones climáticas extremas como inundaciones, sequías mucho antes. Las soluciones de IoT también se están utilizando para controlar automáticamente los niveles de agua en las presas.
7. Sector energético
El análisis de IoT está ayudando a los sectores de energía con información valiosa sobre el consumo de energía, el mantenimiento automatizado de hardware, la fijación dinámica de precios, etc. No solo se benefician los sectores tradicionales de energía y energía, sino también los sectores relativamente más nuevos como la energía solar, la energía eólica y el reciclaje de residuos eso.
8. Telecomunicaciones
El costo de implementación y mantenimiento de hardware para el sector de las telecomunicaciones es siempre un dolor para la industria de las telecomunicaciones. El análisis de IoT está ayudando a los jugadores de telecomunicaciones a analizar el consumo de ancho de banda, la gestión de la torre, el análisis de fallas y el mantenimiento automatizado del hardware con muy poca o ninguna interferencia manual.
Tendencias en IoT Analytics
Después del auge de .com y el aumento de los dispositivos conectados, el uso de análisis de IoT también está aumentando. Echemos un vistazo a las tendencias mundiales de Google en IoT Analytics de 2004 a 2019.
Fuente: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Flujo típico de análisis de IoT
Un análisis de IoT típico utiliza los siguientes pasos:
1. Recolección de datos
Una colección de datos de fuentes de IoT como audio, imagen, sensores de luz. El manejo de la transmisión de datos es un gran desafío para las aplicaciones de IoT.
2. Preprocesamiento de datos
El preprocesamiento de los datos recopilados es una parte difícil de los casos de uso de aprendizaje automático. Supongamos que la ingeniería de características para los datos del sensor de latidos del corazón será muy diferente de los datos recopilados en las estaciones meteorológicas. Pero ahí es donde radica la parte artística de la ciencia de datos / Analytics.
3. Análisis de datos
El análisis exhaustivo de datos exploratorios se realiza en este paso del caso de uso de análisis de IoT.
4. Entrena y prueba
Después del preprocesamiento y EDA, se capacitan varios modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo según el caso de uso y los requisitos comerciales. Los KPI comerciales y técnicos se deciden según el caso. El modelo basado se elige mediante validación cruzada y se realizan pruebas fuera de línea y en línea.
5. Despliegue y predicción
Esta es la parte donde los sistemas actúan sobre los conocimientos recopilados de la solución de análisis. Según el rendimiento del modelo, se vuelve a entrenar o recalibrar.
El flujo de un caso de uso de análisis de IoT típico.
Conclusión
En este artículo discutimos la vista de alto nivel de la analítica de IoT, sus casos de uso industrial, las tendencias globales en la analítica de IoT y el flujo de trabajo de muestra de un caso de uso de analítica de IoT. A pesar de la creciente demanda y las aplicaciones de análisis de IoT, hay otra cara de esto. La preocupación por la privacidad no se puede negar en absoluto. Se necesita una gobernanza de datos sólida y equilibrada para construir y mantener un ecosistema sostenible de extremo a extremo de IoT.
Artículos recomendados
Esta es una guía de IoT Analytics. Aquí discutimos la introducción y el uso de IoT Analytics y sus aplicaciones en el mundo real. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información.
- Marco de IoT
- Aplicaciones de minería de datos
- Preguntas de entrevista de IoT
- ¿Qué es el análisis de datos?
- Beneficios de IoT
- KPI en Power BI
- Las 3 principales desventajas de IoT en detalle