داده‌های اینترنت اشیاء (IoT Data) چیست؟

برای به حداکثر رساندن ارزش داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)، سازمان‌ها به یک معماری ابری و استراتژی تحلیلی مؤثر نیاز دارند.

مرور کلی

اینترنت اشیاء با حسگرها و دستگاه‌هایی آغاز می‌شود که داده‌ها را از محیط خود جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها ممکن است شامل خوانش‌های دما، اطلاعات موقعیت جغرافیایی، فیدهای صوتی یا تصویری و موارد بیشتر باشد. محاسبات لبه‌ای، که یک استراتژی برای محاسبات در محل جمع‌آوری یا استفاده از داده است، به داده‌های IoT اجازه می‌دهد تا در لبه جمع‌آوری و پردازش شوند، به جای اینکه داده‌ها به یک مرکز داده یا ابر ارسال شوند. روش مورد استفاده به کاربرد خاص بستگی دارد بر اساس نیازهای مصرف انرژی، برد و پهنای باند. هنگامی که داده‌های IoT به پلتفرم ابری می‌رسد، می‌تواند با استفاده از روش‌های مختلفی از جمله الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پردازش و تحلیل شود.

اینترنت اشیاء (IoT) چگونه کار می‌کند؟

اینترنت اشیاء با حسگرها و دستگاه‌هایی آغاز می‌شود که داده‌ها را از محیط خود جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها ممکن است شامل خوانش‌های دما، اطلاعات موقعیت جغرافیایی، فیدهای صوتی یا تصویری، و موارد بیشتر باشد. محاسبات لبه‌ای، که یک استراتژی برای محاسبات در محل جمع‌آوری یا استفاده از داده است، به داده‌های IoT اجازه می‌دهد تا در لبه جمع‌آوری و پردازش شوند، به جای اینکه داده‌ها به یک مرکز داده یا ابر ارسال شوند. روش مورد استفاده به کاربرد خاص بستگی دارد بر اساس نیازهای مصرف انرژی، برد و پهنای باند. هنگامی که داده‌های IoT به پلتفرم ابری می‌رسد، می‌تواند با استفاده از روش‌های مختلفی از جمله الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پردازش و تحلیل شود.

ارزش داده‌های IoT

دستگاه‌ها و حسگرهای IoT می‌توانند برای جمع‌آوری داده‌ها در زمینه‌های مختلفی استفاده شوند. در نتیجه، شرکت‌ها در صنایع مختلف از داده‌های IoT برای هدایت رشد کسب‌وکار استفاده می‌کنند. در اینجا فقط چند مثال از ارزشی که این داده‌ها می‌توانند ارائه دهند، آورده شده است.

بهبود مدیریت و نگهداری تجهیزات: شرکت‌های تولیدی از حسگرها و تحلیل‌های IoT برای اندازه‌گیری لرزش، گرما و معیارهای مهم دیگر استفاده می‌کنند تا زمانی که تجهیزات نیاز به نگهداری دارند، شناسایی کنند. تجهیزات فعال‌شده با IoT همچنین می‌توانند پیام‌هایی مرتبط با سایش و مشکلات احتمالی ارسال کنند و نگهداری پیش‌بینی‌شده را اطلاع‌رسانی کنند.

ردیابی موجودی و عملیات انبار: حسگرهای IoT موقعیت موجودی را ردیابی می‌کنند و زمان لازم برای یافتن محصولات توسط کارکنان را کاهش می‌دهند. قفسه‌ها و سطل‌های هوشمند سطوح سهام را به صورت بلادرنگ شناسایی می‌کنند. علاوه بر این، دستگاه‌های IoT می‌توانند الگوها را ردیابی کنند تا عملیات انبار را ساده‌سازی کنند.

شتاب‌بخشی به تشخیص بیماری: سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی و بیمارستان‌ها از دستگاه‌های IoT برای جمع‌آوری داده‌هایی استفاده می‌کنند که به پزشکان کمک می‌کند تشخیص‌های دقیق‌تری بدهند – در برخی موارد، قبل از ظاهر شدن علائم قابل توجه.

اطلاع‌رسانی توسعه محصول: شرکت‌ها در صنایع مختلف از داده‌های دستگاه‌های IoT برای شناسایی فرصت‌های بهبود محصولات موجود یا توسعه محصولات جدید استفاده می‌کنند. داده‌های مرتبط با استفاده و تعامل مشتری بینش‌های ارزشمندی در مورد تقاضای بازار ارائه می‌دهند.

بهبود خدمات شهری و عمومی: حسگرهای IoT می‌توانند به روش‌های مختلفی برای بهبود خدمات شهری به کار گرفته شوند. برای مثال، حسگرها می‌توانند به خدمات مدیریت زباله بگویند که کی یک سطل زباله نیاز به خالی کردن دارد. سطوح آب و کیفیت می‌تواند از راه دور نظارت و مدیریت شود. و انرژی می‌تواند با استقرار چراغ‌های خیابان هوشمند به طور کارآمدتر استفاده شود.

عناصر معماری IoT

راه‌اندازی یک معماری مناسب به طور مؤثر کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنید که به بینش‌های عملی از داده‌ها در زمانی که نیاز دارید، دسترسی دارید. هر یک از عناصر زیر را در نظر بگیرید.

منابع داده: دستگاه‌های هوشمند، حسگرها و سایر دستگاه‌های IoT داده‌های مداوم تولید می‌کنند.

پروتکل MQTT و کارگزار پیام IoT: به دلیل اتصال اینترنت اغلب غیرقابل اعتماد، دستگاه‌های IoT با استفاده از پروتکل MQTT و یک کارگزار پیام IoT ارتباط برقرار می‌کنند. کارگزار پیام از مکانیزم انتشار و اشتراک برای تعامل با خدمات دیگر استفاده می‌کند، که به موضوعات خاصی در کارگزار اشتراک می‌کنند تا به داده‌های دستگاه دسترسی پیدا کنند.

سرویس جریان: یک سرویس جریان برای دریافت و بافر کردن داده‌های دستگاه بلادرنگ استفاده می‌شود، بنابراین دریافت و تحویل قابل اعتماد به یک جدول staging در انبار داده ابری را امکان‌پذیر می‌کند.

ذخیره‌سازی شی ابری: در مواردی که کاربرد نیاز دارد، ذخیره‌سازی شی ابری برای staging داده‌های دسته‌ای قبل از دریافت استفاده می‌شود. برای مثال، داده‌های دقیقه به دقیقه ممکن است در ذخیره‌سازی شی ابری ذخیره شود، در حالی که داده‌های تجمیع‌شده در دوره‌ای طولانی‌تر ممکن است در انبار داده ابری ذخیره شود.

پشتیبانی از داده‌های جریان: انبار داده ابری شما باید پشتیبانی بومی برای JSON و سایر فرمت‌های داده نیمه‌ساخت‌یافته برای دریافت آسان داده‌های دستگاه ارائه دهد.

بهترین شیوه‌ها برای بهره‌برداری از داده‌های IoT

در اینجا پنج بهترین شیوه برای به دست آوردن بیشترین سود از داده‌های IoT آورده شده است.

از قابلیت‌های ابر بهره ببرید: IoT مقدار عظیمی از داده‌ها تولید می‌کند که معمولاً بدون ساختار یا نیمه‌ساخت‌یافته است. این امر شرکت‌ها را ملزم می‌کند تا از قدرت محاسباتی قابل توجه و ذخیره‌سازی که ابر ارائه می‌دهد، بهره ببرند. علاوه بر این، راه‌حل‌های ابری اغلب ابزارهای داخلی برای اتصال، پردازش و تحلیل داده‌های IoT ارائه می‌دهند.

یکی از چنین قابلیت‌هایی که می‌تواند در ابر وجود داشته باشد، استفاده مؤثر از داده‌های سری زمانی است. این امر به یک تولیدکننده امکان می‌دهد تا جریان مداوم اطلاعاتی در مورد فرآیندها، تجهیزات و خروجی‌های مختلف در طول زمان به دست آورد. اینها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی ارائه دهند، عملیات را بهینه کنند و به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک کنند.

یک معماری که از IoT پشتیبانی می‌کند، مستقر کنید: شروع با یک معماری داده IoT مناسب کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنید که می‌توانید داده‌های IoT را به طور کارآمد مدیریت کنید و از آن برای استخراج بینش‌ها در حالی که سازمان شما رشد می‌کند و نیازهای شما تکامل می‌یابد، بهره ببرید. داده‌های ورودی از IoT چالش‌هایی را ارائه می‌دهد، از جمله دسترسی شبکه گاهی غیرقابل اعتماد و دستگاه‌هایی که اغلب در فواصل جغرافیایی بزرگ توزیع شده‌اند و نیاز به چندین پروتکل دارند. علاوه بر این، معماری IoT شما باید از تکنیک‌های داده‌کاوی مورد نیاز برای تحلیل مقادیر عظیم داده‌هایی که IoT تولید می‌کند، پشتیبانی کند.

داده‌های IoT را با سایر داده‌های سازمانی ترکیب کنید: نگاه به داده‌های IoT و سازمانی می‌تواند به طور جامع ارزش قابل توجهی را با ارائه دید گسترده‌تری از عملیات، مشتریان و دارایی‌ها باز کند. ادغام بینش‌های بلادرنگ از دستگاه‌های متصل با داده‌های موجود CRM، ERP و زنجیره تأمین به کسب‌وکارها امکان می‌دهد الگوها را شناسایی کنند، روندها را پیش‌بینی کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. این همگرایی جریان‌های داده کارایی عملیاتی بیشتری را پرورش می‌دهد، تجربیات مشتری را بهبود می‌بخشد و در نهایت نوآوری و مزیت رقابتی را هدایت می‌کند.

امنیت و حاکمیت را اولویت‌بندی کنید: مکانیزم‌های حاکمیت، امنیت و حریم خصوصی برای داده‌های IoT حیاتی هستند زیرا بسیاری از این داده‌ها حساس یا اختصاصی هستند. ریسک‌های داده IoT را بر اساس الزامات حریم خصوصی، محرمانگی و نگهداری در نظر بگیرید و به دنبال راه‌حل‌های IoT بگردید که ویژگی‌های امنیت و حاکمیت قوی را شامل شوند.

هوش مصنوعی را در نظر بگیرید: هوش مصنوعی می‌تواند ارزش داده‌های IoT را به طور قابل توجهی افزایش دهد؛ حداقل، اغلب برای تحلیل و تصمیم‌گیری‌های مشتق‌شده از آن مورد نیاز است و می‌تواند موارد استفاده دیگری را امکان‌پذیر کند.