Cara Membuka Kekuatan Data IoT dengan Alat Visualisasi.by.unsplash
Alat visualisasi data sensor memberikan peluang bagus untuk melihat pola yang mungkin tetap tersembunyi di kumpulan data tersebut.
Terlepas dari beberapa masalah kinerja dan keamanan, Internet of Things telah membuat lingkungan bisnis menjadi lebih produktif; Dampak ekonomi langsungnya terhadap layanan kesehatan, ritel, manufaktur, dan industri penting lainnya akan melebihi $3,9 triliun pada tahun 2025.
Nilai dari perangkat yang terhubung terletak pada kemampuannya untuk terus mengumpulkan data. Perusahaan dapat berhasil mengatasi masalah kelebihan staf, memprediksi kegagalan peralatan, mengidentifikasi kemacetan rantai pasokan, dan mengoptimalkan biaya operasional dengan menganalisis data sensor.
Tapi ada tangkapan.
Informasi yang dihasilkan oleh lebih dari 8,4 miliar pembelanja dan gadget IoT bisnis eksplisit di seluruh dunia sebagian besar kurang dimanfaatkan. Misalnya, bisnis yang menggunakan rig minyak dengan 30.000 sensor hanya memproses 1 persen dari data yang dikumpulkan oleh Solusi IoT dan berfokus terutama pada pembacaan sensor yang membantu dalam deteksi dan pengelolaan ketidaknormalan. Selain itu, solusi IoT menghasilkan sejumlah besar data sensor: Diperkirakan akan mencapai 44ZB pada tahun 2020, meningkat 1000% dari tahun 2013.
Tidak hanya perolehan, penyimpanan, analisis, dan penerapan data IoT yang agak mahal, tetapi juga bisnis sering kekurangan alat dan keahlian untuk menginterpretasikan dan menyajikan data secara efektif. Dan itulah mengapa adopsi komersial dan masa depan Internet of Things sangat bergantung pada teknologi visualisasi data.
Contents
- 1 Dari Data Mentah hingga Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti
- 2 Namun, ketika mendekati bidang teknologi baru dan berkembang pesat ini, bisnis harus menjawab banyak pertanyaan:
- 3 Data IoT & Cara Mengekstrak Nilai darinya
- 4 Alat Visualisasi Data IoT untuk Membantu Anda Memenuhi Tujuan Bisnis
- 5 Visualisasi Data IoT: Dampak pada Bisnis
- 6 Dari mana nilai itu berasal?
Dari Data Mentah hingga Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti
Di era IoT, analitik data tidak lagi terbatas pada jumlah pengunjung situs web dan demografinya; teknologi modern memungkinkan kita untuk melacak hubungan antara hal-hal yang tampaknya tidak berhubungan seperti jenis makanan yang dikonsumsi orang dan gelombang panas yang tercatat di area tertentu.
Tanpa alat presentasi data, secara praktis tidak mungkin untuk menafsirkan pembacaan sensor yang berasal dari beberapa titik data yang didistribusikan melalui jaringan, menyaring entitas yang tidak signifikan, dan mengidentifikasi perubahan secara tepat waktu dalam kumpulan data yang lebih kecil (yang mungkin menunjukkan masalah kinerja atau tren pemasaran).
Terlepas dari model data yang digunakan, visualisasi data langsung memungkinkan bisnis membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan menghasilkan analitik yang lebih kuat.
Namun, ketika mendekati bidang teknologi baru dan berkembang pesat ini, bisnis harus menjawab banyak pertanyaan:
- Jenis data apa yang sedang kita diskusikan?
- Alat apa yang tersedia untuk visualisasi data yang efisien?
- Efek apa yang mungkin dimiliki visualisasi data pada sektor bisnis yang berbeda?
Mari kita bahas satu per satu, oke?
Data IoT & Cara Mengekstrak Nilai darinya
Cara Membuka Kekuatan Data IoT dengan Alat Visualisasi.by.unsplash
Perangkat yang terhubung ditingkatkan dengan suhu, kelembapan, cahaya, gerakan, lokasi, dan jenis sensor lainnya yang menghasilkan apa yang disebut data status, singkatnya, hanya aliran nilai yang harus disaring, dianalisis, dan dikelola secara efektif.
Untuk menggunakan data mentah untuk otomatisasi dan pengoptimalan proses bisnis, kita perlu mengubahnya menjadi data yang dapat ditindaklanjuti yaitu, mengaktifkan gadget IoT untuk secara otomatis melakukan tindakan (mengirim pemberitahuan peringatan kepada manajer dan pengguna, menyalakan lampu, memesan suku cadang peralatan yang akan segera membutuhkan penggantian, dll.) setelah jenis perilaku tertentu didaftarkan.
Untuk menggunakan data mentah untuk otomatisasi dan pengoptimalan proses bisnis, kita perlu mengubahnya menjadi data yang dapat ditindaklanjuti – yaitu, mengaktifkan gadget IoT untuk secara otomatis melakukan tindakan (mengirim pemberitahuan peringatan kepada manajer dan pengguna, menyalakan lampu, memesan suku cadang peralatan yang akan segera membutuhkan penggantian, dll.) setelah jenis perilaku tertentu didaftarkan.
Kembali ke contoh anjungan minyak kita, bisnis harus berfokus pada data bernilai tinggi yang dapat ditindaklanjuti yang mudah diakses dari perangkat apa pun, tersedia sesuai permintaan (sering kali dalam waktu nyata), memengaruhi basis pelanggan dan departemen perusahaan, dan berpotensi menyebabkan perubahan yang berarti. asalkan dianalisis dan ditindaklanjuti.
Meskipun ini adalah solusi back-end berbasis cloud atau on-premise dengan logika bisnis kompleks yang mengompresi dan mencerna data yang masuk, kami harus menampilkannya dengan cara yang nyaman, sehingga memungkinkan pengguna tanpa latar belakang teknologi untuk mengoperasikan solusi IoT dan membuat berbasis data keputusan.
Di sinilah alat visualisasi data berguna.
[bctt tweet=”Alat visualisasi data sensor memberikan peluang bagus untuk melihat pola yang mungkin tetap tersembunyi di kumpulan data tersebut.” nama pengguna=”iotforall”]
Alat Visualisasi Data IoT untuk Membantu Anda Memenuhi Tujuan Bisnis
Cara Membuka Kekuatan Data IoT dengan Alat Visualisasi.byunsplash
Penting untuk dicatat bahwa konsep visualisasi data melampaui menampilkan informasi dalam grafik dan bagan yang dapat dibaca karena aplikasi perangkat lunak juga dapat menggunakan input data yang dihasilkan sensor sebagai pemicu. Sebelum kami mencantumkan beberapa pustaka dan platform perangkat lunak populer yang mendukung pemrosesan dan visualisasi data sensor.
Begitulah peningkatan otomatisasi yang merupakan tujuan utama Internet of Things tercapai. Selain itu, kita tidak boleh mengabaikan fakta bahwa data analitik IoT dapat diakses dari berbagai layar dan bahkan melalui antarmuka pengguna tanpa layar.
Alat visualisasi apa yang dapat Anda gunakan untuk membuka kekuatan Big Data dan menghadirkan pengalaman lintas platform terbaik?
- ThingsBoard. Platform IoT sumber terbuka ini menggabungkan kumpulan teknologi kompleks (Java, Python, C++, JavaScript) yang memfasilitasi kinerja bebas kesalahan dan analitik data waktu nyata; platform ini memungkinkan bisnis untuk membuat dasbor IoT yang dapat disesuaikan yang disempurnakan dengan widget yang memvisualisasikan data sensor yang berasal dari beberapa perangkat. ThingsBoard memiliki serangkaian fitur mengesankan yang mencakup modul diagram Garis dan Batang untuk visualisasi data historis dan waktu nyata serta widget peta yang memungkinkan perusahaan melacak pergerakan objek di Google Maps.
- Platform IoT oleh IBM Watson. Platform ini memiliki aplikasi web bawaan dan mendukung REST API untuk integrasi dengan perangkat lunak pihak ketiga sebagai hub universal untuk solusi IoT yang didukung Watson. Layanan ini membantu bisnis mengatur peringatan, mengakses data pada properti perangkat, dan membuat diagram, grafik, dan tabel minimalis yang menampilkan data statis dan dinamis.
- Kekuatan BI.Solusi Microsoft Power BI dibuat untuk mengidentifikasi dengan cepat tren di seluruh perangkat IoT yang terpasang dan melacak serta memvisualisasikan data yang dikumpulkan oleh berbagai sensor, termasuk suhu, suara, gerakan, dan tag lokasi, serta sensor kesehatan.Azure analitik berbasis cloud dan layanan kognitif selaras dengan platform.
- Toolkit dan perpustakaan untuk JavaScript. TimelineJS, Angular, dan D3.js, tumpukan teknologi front-end untuk aplikasi web berbasis NoSQL yang kuat, hanyalah beberapa dari pustaka dan kerangka kerja JS yang kuat yang tersedia jika Anda tidak ingin menggunakan solusi SaaS pihak ketiga.
Pemilihan alat visualisasi data yang tepat bergantung pada tujuan perusahaan, basis pelanggan, platform target, dan jenis data sensor yang ingin dikumpulkan. Daftar ini tidak berarti lengkap.
Berikut adalah contoh sederhana untuk mengilustrasikan poin kami.
Core Plot, pustaka perencanaan yang andal untuk aplikasi iOS, tvOS, dan macOS, memungkinkan pemrogram membuat bagan statis 2D berkualitas tinggi dan bagan yang jarang diperbarui.
Sehubungan dengan representasi informasi yang sedang berlangsung, bagaimanapun, instrumen menyajikan jeda 2-3 detik antara penanganan informasi dan tampilan dan benar-benar memengaruhi kecepatan pengiriman. Karena itu, Core Plot sama sekali tidak cocok untuk aplikasi visualisasi data yang memudahkan pengelolaan misi- solusi kritis seperti manufaktur atau peralatan medis. Memanfaatkan solusi pemrograman tingkat rendah seperti OpenGL disarankan untuk mempercepat visualisasi data.
Dalam kedua kasus tersebut, memilih komponen perangkat lunak yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda memerlukan konsultasi dengan spesialis pengembangan Internet of Things yang memiliki reputasi baik.
Visualisasi Data IoT: Dampak pada Bisnis
95% bisnis AS saat ini menggunakan data; 84% dari mereka yang disurvei percaya bahwa perlu untuk mengembangkan rencana bisnis yang efektif. Manajemen bisnis berbasis data, di sisi lain, semakin banyak digunakan untuk melakukan operasi Business Intelligence (BI) tradisional, yang meninggalkan pembuat keputusan dengan banyak spreadsheet dan data yang sulit dicerna.
Dengan menggunakan alat untuk visualisasi data sensor, Anda dapat melihat pola yang mungkin tersembunyi dalam kumpulan data tersebut; Sebuah studi University of Texas baru-baru ini menemukan bahwa peningkatan 10% dalam aksesibilitas dan kegunaan data dapat berdampak signifikan pada pendapatan bisnis dan pengalaman pelanggan.
Dari mana nilai itu berasal?
- Pertama, membuat karyawan lebih produktif karena manajer yang menggunakan alat visualisasi data 28 persen lebih mungkin menemukan data yang berguna.
- Kedua, menghemat uang untuk dukungan pelanggan:Perusahaan yang menggunakan solusi visualisasi data mengatakan bahwa 48% pelanggan mereka mampu menyelesaikan masalah layanan dasar sendiri.
- Last but not least, ini menghadirkan peluang untuk secara efektif mengisi kesenjangan pasokan analis terampil, karena permintaan analis akan melampaui pasokan sebesar 50 hingga 60 persen di sebagian besar industri pada tahun 2018.,