Les données IoT, qu’est-ce que c’est ? L’analyse IoT en détail
Pour valoriser au maximum les données de l’Internet of Things (IoT), les entreprises ont besoin d’une architecture cloud et d’une stratégie d’analyse efficace.
- Présentation
- Fonctionnement de l’IoT
- La valeur des données IoT
- Éléments d’architecture pour l’analyse IoT
- Meilleures pratiques en matière d’architecture d’analyse IoT
- Ressources
Présentation
La valeur de l'Internet of Things (IoT) réside dans les données produites par un réseau d'appareils et de capteurs connectés. Cependant, ces données doivent être intégrées à d'autres systèmes et données pour en extraire les informations les plus précieuses. Un flux d'information complet comprend des données IoT, IT et OT (technologies opérationnelles) qui transitent par un réseau pour arriver finalement dans une plateforme data pour le traitement, l'analyse et le stockage. Examinons la valeur des données IoT quel que soit le secteur, les composants de leur architecture et les meilleures pratiques pour l'analyse de données.
Fonctionnement de l’IoT
L’IoT trouve son origine dans les capteurs et les appareils qui collectent des données dans leur environnement. Ces données peuvent inclure des relevés de température, des informations de localisation géographique, des flux audio ou vidéo, etc. L’edge computing, une stratégie de calcul à l’endroit où les données sont collectées ou utilisées, permet de collecter et de traiter les données IoT à la périphérie, plutôt que de les renvoyer vers un data center ou le cloud. La méthode utilisée dépendra de l’application spécifique en fonction des besoins en termes de consommation d’énergie, de portée et de bande passante. Lorsque les données IoT atteignent la plateforme cloud, elles peuvent être traitées et analysées à l’aide de diverses méthodes, notamment des algorithmes d’IA et de machine learning.
La valeur des données IoT
Les appareils et capteurs IoT permettent de collecter des données dans divers contextes. Les entreprises de tous les secteurs d’activité utilisent donc des données IoT pour stimuler leur croissance. Voici quelques exemples de la valeur ajoutée potentielle de ces données.
Amélioration de la gestion et de la maintenance des équipements : les entreprises industrielles utilisent des capteurs et des analyses de données IoT pour mesurer les vibrations, la chaleur et d’autres indicateurs importants afin d’identifier les équipements qui nécessitent une maintenance. Les équipements compatibles IoT peuvent également transmettre des messages liés à l’usure et à d’autres problèmes imminents, à des fins de maintenance prédictive.
Suivi des stocks et opérations d’entreposage : les capteurs IoT suivent l’emplacement des stocks et aident ainsi les collaborateurs à trouver plus rapidement des produits. Des étagères et des bacs intelligents identifient les niveaux de stock en temps réel. Les appareils IoT peuvent également suivre les tendances, de façon à simplifier les opérations d’entreposage.
Accélération du diagnostic des maladies : les organismes de santé et les hôpitaux utilisent des appareils IoT pour collecter des données qui permettent aux médecins d’établir des diagnostics plus précis, parfois avant même l’apparition de symptômes significatifs.
Développement de produits plus éclairé : des entreprises de différents secteurs utilisent les données issues d’appareils IoT pour améliorer leurs produits ou en concevoir de nouveaux. Les données relatives à l’utilisation et à l’engagement client fournissent des informations précieuses sur la demande du marché.
Amélioration des services municipaux et publics : les capteurs IoT peuvent servir à améliorer les services municipaux de différentes manières. Par exemple, des capteurs peuvent indiquer aux services de gestion des déchets quand vider une poubelle. Ils permettent également de surveiller et de gérer à distance le niveau et la qualité de l’eau. Enfin, installer des lampadaires intelligents peut aider à réduire la consommation d’énergie.
Éléments de l’architecture IoT
Mettre en place une architecture appropriée permet de disposer d’informations exploitables issues des données au moment opportun. Chacun des éléments suivants doit être pris en compte.
Sources de données : les appareils intelligents, capteurs et autres appareils IoT génèrent des données en continu.
Protocole MQTT et agent de messages IoT : en raison d’une connectivité Internet souvent peu fiable, les appareils IoT communiquent à l’aide du protocole MQTT et d’un agent de messages IoT. Ce dernier utilise un mécanisme de publication et d’inscription pour interagir avec d’autres services, qui doivent s’inscrire à des sujets spécifiques au sein de l’agent pour accéder aux données des appareils.
Service de streaming : un service de streaming permet d’ingérer et de mettre en mémoire tampon les données des appareils en temps réel, ce qui garantit une ingestion et une transmission fiables des données dans une table intermédiaire du data warehouse dans le cloud.
Stockage d’objets dans le cloud : lorsque l’application l’exige, un service de stockage d’objets dans le cloud permet de transférer les données par batch avant de les ingérer. Par exemple, il est possible de stocker des données minute par minute dans un service de stockage d’objets, alors que des données agrégées sur une longue période peuvent être stockées dans le data warehouse dans le cloud.
Prise en charge des données en streaming : votre data warehouse dans le cloud doit offrir une prise en charge native de JSON et d’autres formats de données semi-structurées pour assurer une ingestion simple des données des appareils.
Meilleures pratiques pour tirer parti des données IoT
Voici cinq bonnes pratiques pour tirer le meilleur parti de vos données IoT.
Tirez parti des capacités du cloud : l’IoT génère une quantité massive de données, généralement non structurées ou semi-structurées. Les entreprises doivent donc tirer parti de la puissance de calcul et du stockage étendue du cloud. Par ailleurs, les solutions cloud fournissent souvent des outils intégrés pour connecter, traiter et analyser les données IoT.
Par exemple, le cloud permet d’utiliser efficacement les données temporelles. Ainsi, il offre à un industriel la possibilité d’obtenir un flux continu d’informations sur différents processus, équipements et résultats au fil du temps. Ces informations peuvent fournir des indications précieuses, optimiser les opérations et favoriser la prise de décision fondée sur les données.
Déployez une architecture compatible avec l’IoT : une architecture adaptée aux données IoT vous permettra de gérer efficacement ces dernières et d’en tirer des informations précieuses à mesure que votre organisation se développe et que vos besoins évoluent. Les données provenant de l’IoT présentent des défis, notamment un accès réseau parfois peu fiable et des appareils qui sont souvent dispersés géographiquement et utilisent divers protocoles. Votre architecture IoT doit également prendre en charge les techniques de data mining nécessaires pour analyser les quantités massives de données produites par l’IoT.
Combinez les données IoT avec d’autres données d’entreprise : l’analyse combinée des données IoT et des données d’entreprise offre une valeur ajoutée significative grâce à une visibilité plus globale sur les opérations, les clients et les actifs. L’intégration des informations en temps réel issues des appareils connectés aux données CRM, ERP et de la supply chain existantes permet aux entreprises d’identifier des schémas, de prévoir les tendances et de prendre des décisions plus éclairées. Cette convergence des flux de données stimule l’efficacité opérationnelle, améliore l’expérience client et, au final, favorise l’innovation et la compétitivité.
Donnez la priorité à la sécurité et à la gouvernance : les mécanismes de gouvernance, de sécurité et de confidentialité sont essentiels pour les données IoT, car la plupart d’entre elles sont sensibles ou propriétaires. Évaluez les risques liés aux données IoT en fonction des exigences en matière de confidentialité et de conservation, et recherchez des solutions IoT qui intègrent des fonctionnalités fiables de sécurité et de gouvernance.
Envisagez l’IA : l’IA se prête particulièrement bien à l’analyse des données IoT, à la prise de décisions basées sur ces dernières et à de nombreux autres cas d’usage.
