5 مرحله برای اتصال هوش تجاری به راه حل های اینترنت اشیا

در حال حاضر جهان بیش از 10 میلیارد دستگاه فعال اینترنت اشیا دارد که داده های شخصی شده را به سازمان ها ارائه می دهند. حتی چشمگیرتر این است که این تعداد در مسیر دو برابر شدن تا پایان دهه است. راه حل های اینترنت اشیا آینده بسیاری از عملیات ها هستند. چالش سازمان‌ها دیگر چگونگی ردیابی داده‌ها نیست، بلکه چگونگی تجزیه و تحلیل مؤثر آن است. پلتفرم‌های هوش تجاری می‌توانند داده‌های راه‌حل‌های IoT را برای صنایع مختلف، از جمله، اما نه محدود به، مراقبت‌های بهداشتی، تدارکات و تولید، تجسم کنند. مقاله زیر نحوه اتصال دستگاه‌های اینترنت اشیا به پلتفرم‌های هوش تجاری را مورد بحث قرار می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که سازمان‌ها بیشترین ارزش را از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند دریافت می‌کنند.

5 مرحله برای اتصال هوش تجاری به راه حل های اینترنت اشیا

1. یک طرح ایجاد کنید

مرحله اول مستلزم تعیین اطلاعاتی است که باید از راه حل های اینترنت اشیا در داشبورد بصری جمع آوری و تجزیه و تحلیل شود.

به عنوان مثال، یک شرکت حمل و نقل ممکن است بخواهد از نگهداری کامیون های خود و ایمن بودن رانندگان در سفرهای طولانی و بین شهری اطمینان حاصل کند. آنها می توانند سنسورهای فشار لاستیک کم مصرف را به هر وسیله نقلیه اضافه کنند. داده ها را می توان برای تجزیه و تحلیل به هاب اینترنت اشیا ارسال کرد. سپس، داده‌ها می‌توانند گزارش‌های قابل دسترسی با موبایل ایجاد کنند که کامیون‌داران و کارکنان می‌توانند در هر زمان و هر کجا که لازم باشد به آن دسترسی داشته باشند.

همه اینها با طرحی برای نحوه برنامه ریزی یک سازمان برای استفاده از داده های جمع آوری شده شروع می شود. سپس سازمان می تواند تصمیم بگیرد که چگونه داده ها به بهترین وجه برای کسانی که به آن نیاز دارند توزیع و نمایش داده شود.

2. داده ها را در فضای ابری ذخیره کنید

قدم بعدی برای تبدیل راه‌حل‌های اینترنت اشیا به داده‌های ارزشمند، داشتن مکانی برای ذخیره آن است. خدمات ذخیره سازی ابری پیشرو برای هوش تجاری هستند لاجوردی, AWSو Google Cloud. هر ابزار سرویس، تجسم داده هایی را که ذخیره می کند آسان تر می کند.

به عنوان مثال، Microsoft Azure Data Factory یک ابزار بدون سرور است که از فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) برای آپلود داده‌ها از دستگاه‌های IoT در فضای ابری استفاده می‌کند. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند از خدمات ابری مانند Azure Data Factory برای ذخیره حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری‌شده از دستگاه‌های پوشیدنی که بسیاری از بیماری‌های مزمن مانند بیماری قلبی، دیابت، افسردگی و تشنج را نظارت می‌کنند، استفاده کنند.

3. داده های اینترنت اشیا را آماده و آموزش دهید

داده های ذخیره شده در ابر ایستا هستند. اگر سازمانی می‌خواهد مطمئن شود که می‌تواند داده‌ها را به بیش از انبوهی از اعداد یا آمار تبدیل کند، سازمان باید داده‌ها را برای کار بر اساس نیازهای شما آماده و آموزش دهد.

ابزارهایی مانند آمازون SageMaker از ابزارهای یادگیری ماشین برای درک مجموعه داده ها استفاده می کند. سازمان‌ها می‌توانند از یادگیری ماشینی برای ساده‌سازی نحوه دریافت داده‌ها از دستگاه‌های IoT در مدل‌های خاص استفاده کنند که تجسم داده‌ها را آسان‌تر کند.

برای مثال، شرکت‌های پلاستیکی می‌توانند سرویسی مانند SageMaker را به یک پلتفرم هوش تجاری متصل کنند تا نقص‌ها را شناسایی کنند. ابزارهای تجسم هوش تجاری نشان می دهد که در کجای فرآیند تولید آنها مشکلات رخ می دهد. آنها می توانند محصولاتی را که ارائه می دهند با همان نیروی کار بهینه کنند.

4. تجزیه و تحلیل داده ها

برنامه های تجزیه و تحلیل داده مانند Azure Synapse Analytics داده ها را مدل کنید، بنابراین برای تجسم آماده است. اساساً این نرم افزار امکان جستجوی اطلاعات خاص را برای تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس فراهم می کند. علاوه بر این، آنها تجزیه و تحلیل قدرتمندی را ارائه می کنند تا اطمینان حاصل شود که سازمان شما می تواند داده های آنها را درک کند.

بسیاری از انواع شرکت های تولیدی می توانند از این تحلیل ها بهره مند شوند. Synapse Analytics می تواند به نرم افزار هوش تجاری متصل شود تا تجزیه و تحلیل لحظه به لحظه ارائه دهد. به این ترتیب، مدیران یک شرکت تولیدی می‌توانند نتایج فوری از دستگاه‌های IoT در کف کارخانه را بخوانند.

5. تجسم داده ها

هنگامی که داده ها ذخیره می شوند، آماده می شوند، آموزش داده می شوند و مدل می شوند، مرحله منطقی بعدی تبدیل این داده ها به چیزی مفید است. هوش تجاری در تبدیل داده‌ها به چیزی که سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری استراتژیک‌تر با جدیدترین داده‌ها بررسی و ارزیابی کنند، برتری دارد.

به عنوان مثال، Tableau چندین ابزار را برای تجسم داده ها در چندین ابزار ابری اینترنت اشیا به هم متصل می کند. Tableau داده ها را دریافت می کند و راه های مرتبطی را برای درک داده ها برای کاربران فراهم می کند. نرم افزار تجسم مانند Tableau نمودارها، نمودارها و سایر تصاویر تحلیلی مناسب را ایجاد می کند تا داده ها را آسان کند.

این تجزیه و تحلیل تضمین می کند که سازمان ها برای کارگران در زمین هستند و برنامه آینده خود را بهتر درک می کنند تا زمان توقف برنامه ریزی نشده را کاهش دهند.

افکار نهایی

این مراحل قدرتی را که هوش تجاری و راه حل های اینترنت اشیاء هر کدام ارائه می دهند را گرد هم می آورد. ترکیب هوش تجاری و راه حل های اینترنت اشیا با هم به سازمان ها اجازه می دهد تا از داده های بیشتری در زمان واقعی برای بهبود عملیات خود استفاده کنند.

منبع: https://www.iotforall.com/5-steps-to-connect-business-intelligence-to-iot-solutions