Rôle de l'analyse de données dans l'Internet des objets (IoT)

L'IdO et les données restent intrinsèquement liés. Les données consommées et produites continuent de croître à un rythme toujours croissant. Cet afflux de données alimente l'adoption généralisée de l'IdO, puisqu'il y aura près de 30,73 milliards d'appareils connectés à l'IoT d'ici 2020. L'Internet des objets (IoT) est une interconnexion de plusieurs appareils, réseaux, technologies et ressources humaines atteindre un objectif commun. Diverses applications basées sur l'IdO sont utilisées dans différents secteurs et ont réussi à procurer d'énormes avantages aux utilisateurs.

Les données générées à partir d'appareils IdO ne s'avèrent utiles que si elles sont soumises à une analyse, ce qui introduit l'analyse de données dans l'image. Data Analytics (DA) est défini comme un processus utilisé pour examiner de grands et petits ensembles de données avec des propriétés de données variées afin d’en extraire des conclusions significatives et des informations exploitables. Ces conclusions prennent généralement la forme de tendances, de schémas et de statistiques qui aident les entreprises à exploiter de manière proactive des données pour mettre en œuvre des processus décisionnels efficaces.

La fusion de Data Analytics et de l'IoT aura un impact positif sur les entreprises [19659007] Data Analytics a un rôle important à jouer dans la croissance et le succès des applications et des investissements IoT. Les outils d’analyse permettront aux unités d’affaires d’utiliser efficacement leurs ensembles de données, comme expliqué dans les points énumérés ci-dessous.

• Volume: Les applications IoT utilisent d'énormes groupes d'ensembles de données. Les entreprises ont besoin de gérer ces gros volumes de données et de les analyser pour extraire des modèles pertinents. Ces jeux de données ainsi que les données en temps réel peuvent être analysés facilement et efficacement avec un logiciel d'analyse de données.
• Structure: Les applications IoT impliquent des ensembles de données pouvant avoir une structure variée, à savoir des ensembles de données non structurés, semi-structurés et structurés. Il peut également y avoir une différence significative dans les formats et les types de données. L'analyse des données permettra au dirigeant d'entreprise d'analyser tous ces ensembles de données variés à l'aide d'outils et de logiciels automatisés.
• Revenus liés à la conduite: L'utilisation de l'analyse de données dans les investissements IoT permettra aux unités commerciales de mieux comprendre les préférences et les choix des clients. Cela conduirait au développement de services et d'offres en fonction des demandes et des attentes du client. Ceci, à son tour, améliorera les revenus et les bénéfices réalisés par les organisations.

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• Competitive Edge: L'IoT est un mot à la mode à l'ère de la technologie. De nombreux développeurs et fournisseurs d'applications IoT sont présents sur le marché. L'utilisation de l'analyse de données dans les investissements IoT fournira une unité commerciale offrant de meilleurs services et, par conséquent, la capacité de gagner un avantage concurrentiel sur le marché.

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Il existe différents types d'analyses de données qui peuvent être utilisées et appliquées dans les investissements IoT pour obtenir des avantages. Certains de ces types ont été énumérés et décrits ci-dessous.

• Streaming Analytics: Cette forme d'analyse de données est également appelée traitement de flux d'événements et analyse d'énormes jeux de données en mouvement. Les flux de données en temps réel sont analysés au cours de ce processus afin de détecter les situations urgentes et les actions immédiates. Les applications IoT basées sur des transactions financières, le suivi de flotte aérienne, l'analyse de trafic, etc. peuvent bénéficier de cette méthode.
• Analyse spatiale: Il s'agit de la méthode d'analyse de données utilisée pour analyser des modèles géographiques afin de déterminer la relation spatiale entre les objets physiques. Les applications IoT basées sur la localisation, telles que les applications de stationnement intelligent, peuvent tirer parti de cette forme d'analyse de données.
• Analyse des séries chronologiques: Comme son nom l'indique, cette forme d'analyse des données est basée sur les données temporelles analysées pour révéler les tendances et les modèles associés. Les applications IoT, telles que les applications de prévision météorologique et les systèmes de surveillance de l'état de santé, peuvent tirer parti de cette forme de méthode d'analyse de données.
• Analyse prescriptive: Cette forme d'analyse de données associe l'analyse descriptive et l'analyse prédictive. Il est appliqué pour comprendre les meilleures mesures à prendre dans une situation donnée. Les applications commerciales IoT peuvent utiliser cette forme d'analyse de données pour tirer de meilleures conclusions.

Il existe des scénarios dans lesquels les investissements IoT ont énormément profité de l'application et de l'utilisation de l'analyse des données. Avec le changement et les avancées technologiques, il existe de nouveaux domaines dans lesquels l'analyse de données peut être appliquée en association avec l'IoT. Par exemple, un marketing actionnable peut être réalisé en appliquant une analyse de données à l'utilisation du produit. L'analyse IoT permettra également d'accroître les capacités de sécurité et de surveillance grâce à des capteurs vidéo et à l'application de méthodes d'analyse de données.

Les soins de santé sont l’un des principaux secteurs de tous les pays et l’utilisation de l’analyse de données dans les applications de soins de santé basées sur l’IoT peut constituer une avancée dans ce domaine. La réduction des coûts des soins de santé, l'amélioration de la surveillance de la télésanté et des services de santé à distance, ainsi que l'amélioration du diagnostic et du traitement peuvent être obtenus.

L’utilisation de l’analyse de données doit donc être encouragée dans le domaine de l’internet des objets afin d’améliorer les revenus, de gagner en compétitivité et d’engager les clients. En collaborant avec le bon partenaire stratégique les entreprises peuvent associer l'analyse de données à l'IoT afin de tirer parti des données pour obtenir un avantage concurrentiel.

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