Indhold
- Hvad er en integreret Analytics-platform?
- Hvordan ser IoT-data ud?
- En integreret Analytics-platform + IoT-data
- Casestudie
- Resumé
Kilde: Beebright / Dreamstime.com
Tag væk:
En integreret analyseplatform kan behandle ustrukturerede data for at give meningsfulde resultater.
Internet of Things (IoT) betragtes som en enorm mulighed for industrien. Mange mener, at med de data, der er genereret fra IoT-enheder, kan skræddersyede, forbedrede produkter og tjenester leveres til slutkunder i mange brancher. Virksomheder kan forbedre omsætningen, spare omkostninger, energi og brændstof samt forbedre produktiviteten. For at realisere disse fordele skal IoT-data udnyttes korrekt, hvilket er vanskeligt, hovedsageligt fordi de er ustrukturerede og komplekse.
En integreret analyseplatform har en vigtig rolle i at levere den rigtige analyse fra et sæt ustrukturerede data. For at levere meningsfuld analyse har du brug for en kombination af værktøjer ét sted, der kan gemme, forespørge og behandle komplekse data. En integreret analytisk platform gør netop det.
Hvad er en integreret Analytics-platform?
En integreret analytisk platform er en samlet løsning, der giver meningsfuld analyse ud af alle data, endda ustrukturerede og komplekse data. Det traditionelle relationsdatabasestyringssystem (RDBMS) er ikke i stand til at levere konual eller tilpasset analyse ud af lagrede data. Store virksomheder er meget afhængige af meningsfulde og handlingsmæssige data for at drive deres forretning. Den integrerede analytiske platform integrerer forskellige værktøjer, såsom eksekveringsmotor, databasestyringssystem (DBMS), data mining kapaciteter og kapaciteter til at hente og forberede data, der ikke er i databasen. Og platformen opdateres til at håndtere komplekse og ustrukturerede data, som big data. Der er ikke behov for noget andet værktøj til at behandle data. Denne platform kan leveres til slutkunder som en applikation eller på grundlag af software-as-a-service (SaaS) -modellen. Virksomheder kan abonnere på en periode og derefter fornye (eller ikke). I en rapport definerede Merv Adrian og Colin White fra BeyeNETWORK den analytiske platform som ”en integreret og komplet løsning til styring af data og generering af forretningsanalyser fra disse data, der tilbyder pris / ydelse og tid til at værdi overlegen end ikke-specialiserede tilbud. Denne løsning kan leveres som et apparat (kun software, pakket hardware og software, virtuelt billede) og / eller i en skybaseret software-as-a-service (SaaS) form. ”
Hvordan ser IoT-data ud?
IoT-data kan være ekstremt komplekse og er bestemt ustrukturerede. Tænk på de millioner enheder, der hver har en IP-adresse, og snak med hinanden. Millioner af servere indsamler de data, disse enheder indgår. Lad os se på nogle eksempler. Tænk på smartwatching med sundhedsdata som puls og blodtryk, eller enheder monteret i elektroniske apparater, såsom klimaanlæg eller køleskabe, der gemmer data som temperatur og madvaner. Den samlede datamængde er enorm, og den multiplicerer. De modtagne data er komplekse på grund af de forskellige konfigurationer af enheder og sensorer, der analyseres midtvejs mellem sensorer og servere, teknologier, der bruges til at indsamle data, filformater og flere andre faktorer. Så datavolumen og format gør IoT-dataanalyse til en ekstremt udfordrende opgave.
I en undersøgelse blev det konstateret, at 44,6% af de samlede genererede data er XML-data, 23,8% er ustrukturerede fildata, 23% er weblogs, og de resterende består af pakkeapplikationsdata, rich media-data og andre filtyper.
En integreret Analytics-platform + IoT-data
Det er tydeligt, at volumen, kompleksitet og ustruktureret format gør IoT-dataanalyse til et udfordrende forslag. Det, der udfordrer udfordringen, er kravet om, at analysen skal leveres hurtigt. Så du har brug for en løsning, der ikke kun kan levere meningsfulde IoT-analyser, men også levere dem hurtigt. Dette er noget, som ikke kan håndteres af isolerede værktøjer og teknologier. Derfor har du brug for en samlet løsning. Som tidligere nævnt kombinerer en integreret analytisk platform et databasestyringssystem, dataindsamlings- og lagringssystem og behandlingsfunktioner på et sted. Her er nogle af grundene til, at en integreret analyseplatform er dit bedste valg.
Analytics-platforme er i stand til at udføre avanceret analyse af data. For eksempel vil regelmæssige analyseværktøjer kæmpe for at foretage en simpel sammenligning af rentabiliteten for den sidste uge af de ti største handlende i New York på grund af den gigantiske mængde data, den har brug for at behandle inden for en begrænset periode. Integreret analyse kan gøre det og mere. Det kan opbygge forudsigelige datamodeller og derefter sammenligne datamodellen med realtidsdata, gøre geografiske visualiseringer og mere.
Traditionelle datacenteropsætninger og analyseteknologier er et dyrt forslag, mere når du prøver at levere IoT-analyse med disse ressourcer. Du er nødt til at investere mere i opsætningen, efterhånden som datavolumen og analysekravene vokser. Analytics-platforme kan reducere disse omkostninger markant. Licensomkostningerne til open source-software er betydeligt lavere. Disse platforme bruger billigere råvareprocessorer, så hardware er let at opgradere. Da apparater er forintegreret og forudkonfigureret, reducerer det installationsomkostninger.
Casestudie
er en fremtrædende casestudie af, hvordan en integreret analyseplatform gjorde en forskel. og Google leverede begrænsede og standardiserede analyser. Dybere analyse, selvom det var muligt, var tidskrævende og kunne være dyrt og ineffektiv. Løsningen var et integreret analysesystem, der kombinerede analyser, Google Analytics og brugerdefinerede analyser med evnen til at skære og terning af data på enhver krævet måde. Dette skabte en alsidig, effektiv løsning. Som et resultat blev analysetiden reduceret med 90%, budgetter til testkampagner og minimale prøvestørrelser blev reduceret med 75%, konverteringsfrekvenserne steg med 100%, og den gennemsnitlige pausetid for kampagnen nåede ned til en dag fra fire dage. Tabellen nedenfor viser, hvordan isolerede målinger fra og Google blev integreret af analyseplatformen.
Resumé
IoT-data er en stærk sag for integrerede analytiske platforme. Det vil være ekstremt vanskeligt for virksomheder, der er meget afhængige af data at vedvare med traditionelle analysemetoder og teknologier på grund af relative ineffektiviteter og omkostningsproblemer. Det skal dog bemærkes, at flytning til en integreret analyseplatform også afspejler en ændring i tankesæt for mange virksomheder, og ændringer er normalt langsomt. Integrerede analyseplatforme ses stadig med stor forsigtighed, og der foregår en masse debat om investeringsafkastet. Dette er naturligt, fordi de moderne platforme befinder sig i en begynnende fase, og det vil tage nogen tid, før disse platforme får en bredere accept. Men snart lover dette at være den dominerende dataanalytiske platform.