Paano Makakatulong ang isang Pinagsamang Platform ng Analytics na Makakatulong sa Internet ng Mga Bagay

May -Akda: Roger Morrison
Petsa Ng Paglikha: 19 Setyembre 2021
I -Update Ang Petsa: 21 Hunyo 2024
Anonim
Монтаж натяжного потолка. Все этапы Переделка хрущевки. от А до Я .# 33
Video.: Монтаж натяжного потолка. Все этапы Переделка хрущевки. от А до Я .# 33

Nilalaman


Pinagmulan: Beebright / Dreamstime.com

Takeaway:

Ang isang pinagsamang platform ng analytics ay maaaring magproseso ng hindi nakaayos na data upang makabuo ng mga makabuluhang resulta.

Ang Internet of Things (IoT) ay tiningnan bilang isang malaking oportunidad ng industriya. Marami ang naniniwala na sa mga data na nabuo mula sa IoT na aparato, pinasadya, pinahusay na mga produkto at serbisyo ay maihatid upang tapusin ang mga customer sa maraming industriya. Ang mga negosyo ay maaaring mapabuti ang kita, makatipid ng mga gastos, enerhiya, at gasolina pati na rin mapabuti ang pagiging produktibo. Upang mapagtanto ang mga pakinabang na ito, ang data ng IoT ay kailangang maayos na magamit, na mahirap, higit sa lahat dahil ito ay hindi nakaayos at kumplikado.

Ang isang integrated platform ng analytics ay may mahalagang papel sa paghahatid ng tamang analytics mula sa isang hanay ng hindi nakaayos na data. Upang maihatid ang mga makabuluhang analytics, kailangan mo ng isang kumbinasyon ng mga tool sa isang lugar na maaaring mag-imbak, query at proseso ng kumplikadong data. Ang isang integrated platform na analytics ay ginagawa lamang iyon.


Ano ang isang Pinagsamang Platform ng Analytics?

Ang isang pinagsamang platform ng analytics ay isang pinag-isang solusyon na nagbibigay ng makabuluhang analytics sa labas ng anumang data, kahit na hindi nakabalangkas at kumplikadong data. Ang tradisyunal na sistema ng pamamahala ng database ng pamanggit (RDBMS) ay hindi makapagbigay ng conual o pinasadya na analytics na naka-imbak ng data. Ang mga malalaking kumpanya ay umaasa sa maraming makabuluhan at aksyon na data upang himukin ang kanilang negosyo. Ang pinagsamang platform ng analytics ay nagsasama ng iba't ibang mga tool tulad ng pagpapatupad ng makina, sistema ng pamamahala ng database (DBMS), mga kakayahan at kakayahan ng pagmimina ng data upang makuha at maghanda ng data na wala sa database. At ang platform ay na-update upang mahawakan ang kumplikado at hindi nakaayos na data, tulad ng malaking data. Hindi na kailangan para sa anumang iba pang tool upang maproseso ang data. Ang platform na ito ay maaaring maihatid upang tapusin ang mga customer bilang isang application o batay sa modelo ng software-as-a-service (SaaS). Ang mga kumpanya ay maaaring mag-subscribe para sa isang panahon at pagkatapos ay i-renew (o hindi). Sa isang ulat, tinukoy nina Merv Adrian at Colin White ng BeyeNETWORK ang analytic platform bilang "isang pinagsama at kumpletong solusyon para sa pamamahala ng data at pagbuo ng analytics ng negosyo mula sa data na iyon, na nag-aalok ng presyo / pagganap at oras upang pahalagahan ang higit na mataas sa mga hindi dalubhasang alay. Ang solusyon na ito ay maaaring maihatid bilang isang appliance (software-only, nakabalot na hardware at software, virtual image), at / o sa isang form na naka-based na software-as-a-service (SaaS). "


Ano ang hitsura ng IoT Data?

Ang data ng IoT ay maaaring maging kumplikado at tiyak na hindi nakabalangkas. Isipin ang milyon-milyong mga aparato, bawat isa ay may isang IP address, nakikipag-usap sa isa't isa. Milyun-milyong mga server ang nangongolekta ng data na pinapasok ng mga aparatong ito. Hinahayaan ang pagtingin sa ilang mga halimbawa. Mag-isip ng mga smartwatches sa data ng kalusugan tulad ng pulso at presyon ng dugo, o mga aparato na nilalagay sa mga elektronikong kasangkapan tulad ng air conditioner o mga refrigerator na nag-iimbak ng data tulad ng temperatura at gawi sa pagkain. Malaki ang kabuuang halaga ng data, at dumarami ito. Ang data na natanggap ay kumplikado dahil sa iba't ibang mga pag-configure ng mga aparato at sensor, ang pag-parse na ginawa sa gitna sa pagitan ng mga sensor at server, mga teknolohiyang ginamit upang makuha ang data, mga format ng file at maraming iba pang mga kadahilanan. Kaya, ang dami at format ng data ay ginagawang IoT data analytics isang labis na mapaghamong gawain.

Sa isang survey, natagpuan na sa kabuuang data na nabuo, 44.6% ay data ng XML, ang 23.8% ay hindi nakaayos na data ng file, 23% ay mga weblog at ang natitirang binubuo ng data ng package application, mayaman data ng media at iba pang mga uri ng file.

Isang Pinagsamang Platform ng Analytics + Data ng IoT

Malinaw na ang dami, pagiging kumplikado at hindi nakaayos na format ay ginagawang IoT data analytics isang mapaghamong panukala. Ano ang pinagsama ng hamon ay ang kahilingan na kailangang maipadala nang mabilis ang analytics. Kaya, kailangan mo ng isang solusyon na hindi lamang makapaghatid ng makabuluhang IoT analytics, ngunit mabilis din maihatid ang mga ito. Ito ay isang bagay na hindi maaaring matugunan ng mga hiwalay na tool at teknolohiya. Samakatuwid, kailangan mo ng isang pinag-isang solusyon. Tulad ng nakasaad nang mas maaga, ang isang pinagsamang platform ng analytics ay pinagsasama ang isang database management system, data collection at storage system, at pagproseso ng mga kakayahan sa isang lugar. Narito ang ilang mga kadahilanan kung bakit ang isang integrated platform ng analytics ay ang iyong pinakamahusay na mapagpipilian.

Ang mga platform ng Analytics ay may kakayahang gumawa ng mga advanced na analytics sa data. Halimbawa, ang mga regular na tool sa analytics ay magpupumilit na gumawa ng isang simpleng paghahambing ng kakayahang kumita ng nakaraang linggo ng nangungunang sampung negosyante sa New York City dahil sa napakalaking dami ng data na kinakailangang iproseso sa loob ng isang limitadong oras. Ang pinagsamang analytics ay maaaring gawin iyon at marami pa. Maaari itong bumuo ng mga mahuhulaang modelo ng data at pagkatapos ay ihambing ang modelo ng data laban sa data ng real-time, gawin ang mga geographic visualizations at marami pa.

Ang mga tradisyunal na setup ng data center at mga teknolohiya ng pagsusuri ay isang mamahaling panukala, lalo na kung sinusubukan mong maihatid ang IoT analytics sa mga mapagkukunang ito. Kailangan mong mamuhunan nang higit pa sa pag-setup habang lumalaki ang dami ng data at ang mga kinakailangan sa pagsusuri. Maaaring masira ng mga platform ng Analytics ang mga gastos na ito nang malaki. Ang mga gastos sa lisensya ng open-source software ay makabuluhang mas mababa. Ang mga platform na ito ay gumagamit ng mas murang mga processor ng kalakal kaya ang hardware ay madaling i-upgrade. Dahil ang mga kagamitan ay pre-integrated at pre-configure, binabawasan nito ang mga gastos sa pag-setup.

Pag-aaral ng Kaso

ay isang kilalang pag-aaral ng kaso kung paano gumawa ng isang pagkakaiba ang isang pinagsamang platform ng analytics. at ang Google ay nagbigay ng limitado at standardized na analytics. Ang mas malalim na pagsusuri, kahit na posible, ay ang pag-ubos ng oras at maaaring magastos at hindi epektibo. Ang solusyon ay isang pinagsama-samang sistema ng analytics na pinagsama ang analytics, Google Analytics at pasadyang analytics na may kakayahang i-slice at data ng dice sa anumang paraan na kinakailangan. Lumikha ito ng maraming nagagawa, epektibong solusyon. Bilang isang resulta, ang oras ng pagsusuri ay nabawasan ng 90%, ang mga badyet para sa mga kampanya sa pagsubok at minimum na mga sukat ng sample ay nabawasan ng 75%, ang mga rate ng conversion ay nadagdagan ng 100% at ang average na oras ng pag-pause ng kampanya ay bumaba sa isang araw mula sa apat na araw. Ipinapakita sa talahanayan sa ibaba kung paano pinagsama ang mga sukatan mula sa at ang Google ay isinama ng platform ng analytics.

Buod

Ang data ng IoT ay nagtatanghal ng isang malakas na kaso para sa integrated platform ng analytics. Ito ay magiging napakahirap para sa mga negosyo na umaasa sa maraming data na magpatuloy sa tradisyonal na mga pamamaraan at teknolohiya sa teknolohiya dahil sa mga kamag-anak na hindi epektibo at mga isyu sa gastos. Gayunpaman, kailangang tandaan na ang paglipat sa isang integrated platform ng analytics ay sumasalamin din sa isang pagbabago sa mindset para sa maraming mga negosyo at ang pagbabago ay karaniwang mabagal. Ang pinagsama-samang mga platform ng analytics ay tinitingnan pa rin nang may maraming pag-iingat at maraming debate ang nangyayari sa pagbabalik sa pamumuhunan. Ito ay natural dahil ang mga modernong platform ay nasa isang nascent yugto at maglaan ng ilang oras para sa mga platform na ito upang makakuha ng mas malawak na pagtanggap. Ngunit sa lalong madaling panahon, nangangako ito na maging nangingibabaw na platform ng analytics ng data.