5 שלבים לחיבור בינה עסקית לפתרונות IoT

בעולם יש כיום יותר מ-10 מיליארד מכשירי IoT פעילים המספקים נתונים מותאמים אישית לארגונים. עוד יותר מרשים הוא שהמספר הזה בדרך ליותר מהכפלה עד סוף העשור. פתרונות IoT הם העתיד של פעולות רבות. האתגר של ארגונים הוא כבר לא איך לעקוב אחר נתונים אלא איך לנתח אותם ביעילות. פלטפורמות בינה עסקית יכולות להמחיש את הנתונים מפתרונות IoT עבור תעשיות שונות, כולל, אך לא רק, שירותי בריאות, לוגיסטיקה וייצור. המאמר שלהלן דן כיצד לחבר מכשירי IoT לפלטפורמות בינה עסקית כדי להבטיח שארגונים יקבלו את הערך הרב ביותר מהנתונים שהם אוספים.

5 שלבים לחיבור בינה עסקית לפתרונות IoT

1. צור תוכנית

השלב הראשון דורש לקבוע איזה מידע לאסוף ולנתח מפתרונות IoT לתוך לוח מחוונים חזותי.

לדוגמה, חברת הובלות עשויה לרצות להבטיח שהמשאיות שלה מתוחזקות ונהגים בטוחים בנסיעות ארוכות בשטח. הם יכולים להוסיף חיישני לחץ אוויר בצמיגים בעלי אנרגיה נמוכה לכל רכב. ניתן לשלוח את הנתונים למרכז IoT לצורך ניתוח. לאחר מכן, הנתונים יכולים ליצור דוחות נגישים לנייד שנהגי משאיות וצוות יכולים לגשת אליהם בכל עת ובכל מקום שצריך.

כל זה מתחיל בתוכנית כיצד ארגון מתכנן להשתמש בנתונים שנאספו. לאחר מכן, הארגון יכול להחליט כיצד הנתונים יופצו ויוצגו בצורה הטובה ביותר למי שזקוק להם.

2. אחסן נתונים בענן

השלב הבא להפיכת פתרונות IoT לנתונים בעלי ערך הוא מקום לאחסן אותם. שירותי האחסון בענן המובילים לבינה עסקית הם תכלת, AWS, ו Google Cloud. כל כלי שירות מקל על הצגת הנתונים שהוא מאחסן.

לדוגמה, Microsoft Azure Data Factory הוא כלי ללא שרת, המשתמש בתהליכי ETL (חילוץ, טרנספורמציה וטעינה) כדי להעלות נתונים ממכשירי IoT לענן. ארגוני בריאות יכולים להשתמש בשירותי ענן כמו Azure Data Factory כדי לאחסן כמויות אדירות של נתונים שנאספו ממכשירים לבישים המנטרים מצבים כרוניים רבים כמו מחלות לב, סוכרת, דיכאון והתקפים.

3. הכנה ואימון של נתוני ה-IoT

הנתונים המאוחסנים בענן הם סטטיים. אם ארגון רוצה לוודא שהוא יכול להפוך את הנתונים ליותר מערימה של מספרים או סטטיסטיקות, הארגון צריך להכין ולהכשיר את הנתונים לעבוד על בסיס הדרישות שלך.

כלים כמו אמזון SageMaker משתמש בכלי למידת מכונה כדי להבין מערכי נתונים. ארגונים יכולים להשתמש בלמידת מכונה כדי לפשט את האופן שבו הם מקבלים את הנתונים ממכשירי IoT למודלים ספציפיים שמקלים על הצגת הנתונים.

חברות פלסטיק, למשל, יכולות לחבר שירות כמו SageMaker לפלטפורמת בינה עסקית כדי לאתר ליקויים. כלי הדמיה של בינה עסקית מראים היכן מתרחשות בעיות בתהליך הייצור שלהם. הם יכולים לייעל את המוצרים שהם מספקים עם אותו כוח אדם.

4. ניתוח נתונים

תוכניות ניתוח נתונים כמו ניתוח סינפסה של Azure מודלים את הנתונים, כך שהם מוכנים להמחשה. בעיקרו של דבר, התוכנה מאפשרת לחפש מידע ספציפי כדי לנתח את הנתונים בקנה מידה. יתר על כן, הם מספקים ניתוח רב עוצמה כדי להבטיח שהארגון שלך יכול להבין את הנתונים שלהם.

סוגים רבים של חברות ייצור יכולים להפיק תועלת מניתוחים אלה. Synapse Analytics יכולה להתחבר לתוכנת בינה עסקית כדי לספק ניתוח עדכני. כך, מנהלים בחברת ייצור יכולים לקרוא תוצאות מיידיות ממכשירי ה-IoT ברצפת המפעל.

5. הדמיית נתונים

לאחר שהנתונים מאוחסנים, מוכנים, מאומנים ומעצבים, הצעד ההגיוני הבא הוא להפוך את הנתונים האלה למשהו שימושי. בינה עסקית מצטיינת בהפיכת נתונים למשהו שארגונים יכולים לסקור ולהעריך כדי לקבל החלטות אסטרטגיות יותר עם הנתונים העדכניים ביותר.

לדוגמה, Tableau מחבר כלים מרובים כדי להמחיש נתונים על פני כלים רבים בענן IoT. טבלה לוקחת נתונים ומספקת דרכים רלוונטיות למשתמשים להבין את הנתונים. תוכנת ויזואליזציה כמו Tableau יוצרת את התרשימים, הגרפים ופריטים חזותיים אנליטיים אחרים כדי להקל על קריאת הנתונים.

הניתוח מבטיח שארגונים מיועדים לעובדים בשטח ומבינים טוב יותר את לוח הזמנים הקרוב שלהם כדי לצמצם זמן השבתה לא מתוכנן.

מחשבות סופיות

שלבים אלה מפגישים את הכוח שמספקים כל פתרונות בינה עסקית ו-IoT. שילוב של בינה עסקית ופתרונות IoT יחד מאפשר לארגונים להשתמש ביותר נתונים בזמן אמת כדי לשפר את הפעילות שלהם.

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