Che cos’è l’IoT? IoT analytics: che cos’è
Per massimizzare il valore dei dati dell’Internet of Things (IoT), le organizzazioni hanno bisogno di un’architettura cloud e di una strategia di analisi dei dati efficace.
- Presentazione
- Come funziona l’IoT
- Il valore dei dati IoT
- Elementi dell’architettura IoT per l’analisi dei dati IoT
- Best practice per l’architettura dell’analisi dei dati IoT
- Risorse
Presentazione
Il valore dell’Internet of Things (IoT) risiede nei dati generati da una rete di dispositivi e sensori connessi. Tuttavia, questi dati devono essere integrati con altri sistemi e dati per essere analizzati e generare insight. Un flusso di informazioni completo include dati IoT, IT e di tecnologia operativa (OT) che si muovono attraverso una rete, per arrivare infine a una piattaforma dati per l’elaborazione, l’analisi e l’archiviazione. Esaminiamo il valore dei dati IoT in diversi settori, i componenti della sua architettura e le best practice per l’analisi.
Come funziona l’IoT
L’IoT inizia con i sensori e i dispositivi che raccolgono i dati dall’ambiente in cui sono installati. I dati possono includere letture della temperatura, informazioni sulla collocazione geografica, feed audio o video e altro ancora. L’edge computing, una strategia di elaborazione dei dati nel punto in cui vengono raccolti o utilizzati, consente di raccogliere ed elaborare i dati IoT “at the edge”, invece di inviarli a un data center o cloud. Il metodo utilizzato dipenderà dall’applicazione specifica e dalle esigenze di consumo di energia, portata e larghezza di banda. Quando i dati IoT arrivano alla piattaforma cloud, possono quindi essere elaborati e analizzati utilizzando vari metodi, inclusi algoritmi di machine learning e AI.
Il valore dei dati IoT
I dispositivi e i sensori IoT possono fornire dati raccolti in una serie di contesti diversi. Di conseguenza, aziende di tutti i settori utilizzano i dati IoT per promuovere la crescita aziendale. Di seguito sono riportati alcuni esempi del valore che questi dati possono offrire.
Migliorare la gestione e manutenzione delle apparecchiature: le aziende del settore manifatturiero utilizzano sensori e analisi dei dati IoT per misurare vibrazioni, calore e altre metriche importanti per sapere quando le apparecchiature necessitano di manutenzione. Le apparecchiature IoT possono anche trasmettere messaggi relativi all’usura e a problemi non risolti, per supportare la manutenzione predittiva.
Monitorare l’inventario e le attività di magazzino: i sensori IoT monitorano il luogo di stoccaggio dell’inventario, riducendo il tempo necessario per trovare fisicamente i prodotti. Scaffali e contenitori intelligenti identificano i livelli delle scorte in tempo reale. Inoltre, i dispositivi IoT possono monitorare schemi per semplificare le operazioni dei magazzini.
Accelerazione delle diagnosi di malattia: le organizzazioni del settore sanitario e gli ospedali utilizzano i dispositivi IoT per raccogliere dati che aiutano i medici a formulare diagnosi più accurate, in alcuni casi prima che si manifestino sintomi evidenti.
Supporto allo sviluppo di prodotti: aziende di diversi settori utilizzano i dati provenienti da dispositivi IoT per capire come migliorare i prodotti esistenti o per lo sviluppo di nuovi prodotti. I dati relativi all’utilizzo e al customer engagement forniscono insight preziosi sulla domanda di mercato.
Miglioramento dei servizi urbani e di pubblica utilità: i sensori IoT si possono utilizzare in molti modi per migliorare i servizi ai cittadini. Ad esempio, i sensori possono avvisare i servizi di gestione dei rifiuti quando è necessario svuotare un bidone della spazzatura. I livelli e la qualità dell’acqua possono essere monitorati e gestiti da remoto, mentre l’energia può essere utilizzata in modo più efficiente con l’illuminazione stradale intelligente.
Elementi dell’architettura IoT
La configurazione di un’architettura adeguata aiuterà a garantire l’accesso a insight di utilità pratica dai dati quando necessario. Consideriamo ciascuno degli elementi seguenti.
Sorgenti dati: dispositivi smart, sensori e altri dispositivi IoT generano dati in modo continuo.
Protocollo MQTT e message broker IoT: a causa della disponibilità discontinua delle connessioni internet, i dispositivi IoT comunicano utilizzando il protocollo MQTT e un message broker IoT. Il message broker utilizza un meccanismo di pubblicazione e sottoscrizione per interagire con altri servizi, che effettuano la sottoscrizione ad argomenti specifici all’interno del broker per accedere ai dati del dispositivo.
Servizio di streaming: un servizio di streaming provvede a caricare e bufferizzare i dati dei dispositivi in tempo reale, garantendo l’affidabilità del caricamento e dell’invio a una tabella di staging nel cloud data warehouse.
Cloud object storage: se richiesto dall’applicazione, viene utilizzato un cloud object storage per lo staging dei dati batch prima del caricamento. Ad esempio, i dati minuto per minuto possono essere memorizzati nel cloud object storage, mentre i dati aggregati durante un periodo più lungo possono essere archiviati in un cloud data warehouse.
Supporto per i dati in streaming: il cloud data warehouse offre supporto nativo per JSON e altri formati di dati semi-strutturati per facilitare il caricamento dei dati dei dispositivi.
Best practice per l’utilizzo dei dati IoT
Di seguito sono riportate cinque best practice per ottenere il massimo dai dati IoT.
Sfruttare le funzionalità del cloud: l’IoT genera un’enorme quantità di dati tipicamente non strutturati o semi-strutturati. Le aziende devono quindi sfruttare la potenza di elaborazione e lo storage offerti dal cloud. Inoltre, le soluzioni cloud spesso forniscono strumenti integrati per connettere, elaborare e analizzare i dati IoT.
Una di queste funzionalità cloud è l’utilizzo dei dati delle serie temporali in modo efficace, che consente ai produttori di ottenere un flusso continuo di informazioni su processi, apparecchiature e output nel tempo. Queste funzionalità possono fornire insight preziosi, ottimizzare le operazioni e contribuire ad alimentare decisioni basate sui dati.
Implementare un’architettura che supporta l’IoT: iniziare con una corretta architettura dati IoT aiuterà a gestire i dati IoT in modo efficiente e a ricavare insight man mano che l’organizzazione cresce e le esigenze si evolvono. I dati provenienti dall’IoT presentano alcune sfide, tra cui l’accesso di rete talvolta inaffidabile e dispositivi spesso distribuiti a grandi distanze geografiche e che richiedono più protocolli. Inoltre, l’architettura IoT deve supportare le tecniche di data mining necessarie per analizzare le enormi quantità di dati prodotte dall’IoT.
Combinare i dati IoT con altri dati aziendali: esaminare i dati IoT e i dati aziendali può generare valore in modo olistico, offrendo una visione più ampia delle operazioni, dei clienti e degli asset. L’integrazione di insight in tempo reale dai dispositivi connessi con i dati CRM, ERP e della supply chain consente alle aziende di individuare schemi, prevedere trend e prendere decisioni più informate. Questa convergenza di flussi di dati promuove una maggiore efficienza operativa, migliora la customer experience e favorisce in ultima analisi l’innovazione e il vantaggio competitivo.
Dare priorità alla sicurezza e alla governance: i meccanismi di governance, sicurezza e privacy sono fondamentali per i dati IoT poiché molti di questi dati sono sensibili o proprietari. È pertanto necessario considerare i rischi associati ai dati IoT in base ai requisiti di privacy, riservatezza e conservazione e cercare soluzioni IoT che includano solide funzionalità di sicurezza e governance.
Prendiamo ad esempio l’AI, che può migliorare in modo significativo il valore dei dati IoT, ed, come minimo, spesso necessaria per analizzare e prendere decisioni sui dati, oltre ad abilitare altri casi d’uso.
