תוֹכֶן
- מהי פלטפורמת Analytics משולבת?
- איך נראים נתוני IoT?
- פלטפורמת Analytics משולבת + נתוני IoT
- מקרה בוחן
- סיכום
מקור: Beebright / Dreamstime.com
להסיר:
פלטפורמת ניתוח משולבת יכולה לעבד נתונים לא מובנים כדי להביא לתוצאות משמעותיות.
האינטרנט של הדברים (IoT) נתפס כהזדמנות ענקית על ידי התעשייה. רבים מאמינים כי בעזרת הנתונים המופקים ממכשירי IoT ניתן לספק מוצרים ושירותים מותאמים ומשופרים ללקוחות קצה בענפים רבים. עסקים יכולים לשפר הכנסות, לחסוך בעלויות, אנרגיה ודלק וכן לשפר את הפרודוקטיביות. בכדי לממש את היתרונות הללו, יש לרתום נכון את נתוני IoT, וזה קשה, בעיקר מכיוון שהם לא מובנים ומורכבים.
לפלטפורמת ניתוח משולבת יש תפקיד חשוב בהעברת האנליטיקס הנכון ממערכת נתונים לא מובנית. כדי לספק ניתוחים משמעותיים, אתה זקוק לשילוב של כלים במקום אחד שיכולים לאחסן, לבצע שאילתה ולעבד נתונים מורכבים. פלטפורמת ניתוח משולבת עושה בדיוק את זה.
מהי פלטפורמת Analytics משולבת?
פלטפורמת ניתוח משולבת היא פיתרון אחיד המספק ניתוחים משמעותיים מכל נתונים, אפילו נתונים לא מובנים ומורכבים. מערכת ניהול מסדי הנתונים היחסי המסורתית (RDBMS) אינה יכולה לספק ניתוחים קונואליים או מותאמים מתוך נתונים מאוחסנים. חברות גדולות תלויות רבות בנתונים משמעותיים וניתנים לפעולה כדי להניע את העסק שלהם. פלטפורמת הניתוח המשולבת משלבת כלים שונים כמו מנוע ביצוע, מערכת ניהול בסיס נתונים (DBMS), יכולות כריית נתונים ויכולות להשיג ולהכין נתונים שאינם נמצאים בבסיס הנתונים. והפלטפורמה מתעדכנת לטיפול בנתונים מורכבים ולא מובנים, כמו נתונים גדולים. אין צורך בכלי אחר לעיבוד נתונים. ניתן להעביר פלטפורמה זו ללקוחות קצה כאפליקציה או על בסיס מודל התוכנה כשירות (SaaS). חברות יכולות להירשם לתקופה ואז להתחדש (או לא). בדו"ח הגדירו מורוו אדריאן וקולין ווייט מ- BeyeNETWORK את הפלטפורמה האנליטית כ"פתרון משולב ושלם לניהול נתונים וייצור ניתוחים עסקיים מאותם נתונים, המציעה מחיר / ביצועים וזמן לערך מעולה בהצעות שאינן מיוחדות. פתרון זה עשוי להימסר כמכשיר (תוכנה בלבד, חומרה ותוכנה ארוזות, תמונה וירטואלית) ו / או בצורה מבוססת ענן (SaaS).
איך נראים נתוני IoT?
נתוני IoT יכולים להיות מורכבים ביותר והם בהחלט לא מובנים. חשבו על מיליוני המכשירים, שלכל אחד מהם כתובת IP, מדברים זה עם זה. מיליוני שרתים אוספים את הנתונים שהמכשירים האלה מבצעים. בואו נסתכל על כמה דוגמאות. חשבו על שעונים חכמים הכוללים נתוני בריאות כמו דופק ולחץ דם, או מכשירים המותקנים במכשירים אלקטרוניים כמו מזגנים או מקררים המאחסנים נתונים כמו טמפרטורה והרגלי מזון. הסכום הכולל של הנתונים הוא עצום, והוא מתרבה. הנתונים שהתקבלו מורכבים בגלל התצורות השונות של מכשירים וחיישנים, ניתוחם שנעשה באמצע הדרך בין חיישנים לשרתים, טכנולוגיות המשמשות ללכידת נתונים, פורמטים של קבצים ומספר גורמים אחרים. לכן נפח הנתונים והפורמט הופכים את ניתוח הנתונים של IoT למשימה מאתגרת ביותר.
בסקר נמצא כי מכלל הנתונים שנוצרו, 44.6% הם נתוני XML, 23.8% הם נתוני קבצים לא מובנים, 23% הם בלוגים ברשתיים והיתר כולל נתוני יישומי חבילה, נתוני מדיה עשירה וסוגי קבצים אחרים.
פלטפורמת Analytics משולבת + נתוני IoT
ברור שהנפח, המורכבות והפורמט הלא מובנה הופכים את ניתוח הנתונים של IoT להצעה מאתגרת. מה שמרכיב את האתגר הוא הדרישה שיש לספק את הניתוח במהירות. אז, אתה זקוק לפיתרון שיכול לא רק לספק ניתוחי IoT משמעותיים, אלא גם לספק אותם במהירות. זה דבר שאי אפשר לטפל בו באמצעות כלים וטכנולוגיות מבודדים. לכן אתה זקוק לפיתרון אחיד. כאמור, פלטפורמת ניתוח משולבת משלבת מערכת ניהול מסד נתונים, מערכת איסוף ואחסון נתונים ויכולות עיבוד במקום אחד. הנה כמה סיבות לכך שפלטפורמת ניתוח משולבת היא הדבר הטוב ביותר שלך.
פלטפורמות אנליטיקה מסוגלות לבצע ניתוחים מתקדמים על נתונים. לדוגמה, כלי ניתוח רגילים יתאמצו לבצע השוואה פשוטה בין הרווחיות בשבוע האחרון של עשרת הסוחרים המובילים בעיר ניו יורק בגלל היקף הנתונים הענק שהוא צריך לעבד תוך זמן מוגבל. ניתוח משולב יכול לעשות זאת ועוד. זה יכול לבנות מודלים של נתונים חזויים ואז להשוות את מודל הנתונים מול נתונים בזמן אמת, לבצע הדמיות גיאוגרפיות ועוד.
הגדרות מסורתיות של מרכז נתונים וטכנולוגיות ניתוח הן הצעה יקרה, על אחת כמה וכמה כשאתה מנסה לספק ניתוח IoT בעזרת משאבים אלה. עליכם להשקיע יותר בהתקנה ככל שנפח הנתונים ודרישות הניתוח גדלים. פלטפורמות Analytics יכולות לקצץ בעלויות אלה באופן משמעותי. עלויות הרישיון של תוכנת קוד פתוח נמוכות משמעותית. פלטפורמות אלה משתמשות במעבדי סחורות זולים יותר ולכן קל לשדרג חומרה. מכיוון שמכשירים משולבים ומוגדרים מראש, זה מקטין את עלויות ההתקנה.
מקרה בוחן
הוא מקרה מבחן בולט של האופן בו פלטפורמת ניתוח משולבת עשתה את ההבדל. ו- Google סיפקה ניתוחים מוגבלים וסטנדרטיים. ניתוח מעמיק יותר, אם כי אפשרי, היה רב זמן ויכול היה להיות יקר ולא יעיל. הפיתרון היה מערכת אנליטיקה משולבת ששילבה ניתוחים, גוגל אנליטיקס ואנליטיקס בהתאמה אישית עם היכולת לפרוס נתונים לקוביות בכל דרך נדרשת. זה יצר פיתרון רב תכליתי, יעיל. כתוצאה מכך, זמן הניתוח הופחת ב -90%, התקציבים לקמפיינים לבדיקות וגודל המדגם המינימלי הופחתו ב -75%, שיעורי ההמרות עלו ב -100% וזמן ההשהייה הממוצע של הקמפיין ירד ליום אחד מארבעה ימים. הטבלה שלהלן מציגה כיצד שולבו ערכים מבודדים מ- Google משולב פלטפורמת הניתוח.
סיכום
נתוני IoT מציגים מקרה חזק לפלטפורמות ניתוח משולבות. יהיה קשה מאוד לעסקים שתלויים רבות בנתונים להתמיד בשיטות וטכנולוגיות ניתוח מסורתיות בגלל חוסר יעילות ובעיות עלות. עם זאת, יש לציין כי המעבר לפלטפורמת ניתוח משולבת משקף גם שינוי הלך הרוח עבור עסקים רבים והשינוי לרוב איטי. פלטפורמות אנליטיקה משולבות עדיין נראות בזהירות רבה והרבה ויכוחים מתרחשים על החזר ההשקעה. זה טבעי מכיוון שהפלטפורמות המודרניות נמצאות בשלב המתהווה וזה ייקח זמן עד שהפלטפורמות הללו יקבלו הסכמה רחבה יותר. אבל בקרוב זה מבטיח להיות הפלטפורמה הדומיננטית לניתוח נתונים.