با تکامل و توسعه اینترنت اشیا، صنایع قابل تصور هوشمندتر می شود: خانه ها و شهرهای هوشمند، ماشین آلات تولید هوشمند، خودروهای متصل، و غیره. چیزهای بی‌شماری که قدرت جمع‌آوری و تبادل داده‌ها را دارند، یک شبکه کاملاً جدید را تشکیل می‌دهند – اینترنت اشیا – شبکه‌ای از اشیاء فیزیکی که می‌تواند داده‌ها را در ابر جمع‌آوری کند، داده‌ها را انتقال دهد و وظایف کاربران را انجام دهد.

اینترنت اشیا و Big Data درست در راه رسیدن به پیروزی هستند. با این حال، برای بهره مندی از این نوآوری، ویژگی ها و مشکلاتی وجود دارد که باید در نظر داشت. در این مقاله، ما خوشحالیم که دانشی را که با سال‌ها در مشاوره اینترنت اشیا استخراج کرده‌ایم، به اشتراک می‌گذاریم.

چگونه می توان big data را به  اینترنت اشیا را اعمال کرد ؟

اول از همه، راه‌های مختلفی برای بهره‌مندی از داده‌های بزرگ اینترنت اشیا وجود دارد: در برخی موارد، کافی است با تجزیه و تحلیل سریع به نتیجه برسیم، در حالی که برخی از نتایج ارزشمند تنها پس از پردازش داده‌های عمیق‌تر در دسترس هستند.

نظارت به صورت آنلاین ، داده‌های بزرگ جمع‌آوری‌شده توسط دستگاه‌های متصل را می‌توان به سرعت مورد  استفاده قرار داد: اندازه‌گیری دما در خانه یا دفتر، پیگیری فعالیت‌های فیزیکی (شمار ​​مراحل، نظارت بر حرکات) و موارد دیگر. نظارت زمان واقعی در مراقبت های بهداشتی بسیار استفاده می شود (به عنوان مثال، برای اندازه گیری ضربان قلب، اندازه گیری فشار خون، قند). همچنین با موفقیت در تولید (برای کنترل ماشین آلات تولید)، کشاورزی (برای نظارت بر گاو و گیاهان) و سایر صنایع استفاده می شود.

تحلیل داده ها. با پردازش داده‌های بزرگ تولید شده توسط اینترنت اشیا، این فرصت برای فراتر رفتن از نظارت و دریافت بینش‌های ارزشمند از این داده‌ها وجود دارد: شناسایی گرایش‌ها و گرایش‌ها، آشکار کردن الگوهای دیده نشده و یافتن اطلاعات و همبستگی‌های پنهان.

کنترل و بهینه سازی فرآیند داده‌هایی که از حسگرها به دست می‌آیند، زمینه‌های بیشتری را برای آشکار کردن مسائل غیر پیش پاافتاده مؤثر بر عملکرد و بهینه‌سازی فرآیندها فراهم می‌کنند.

مدیریت ترافیک: ردیابی بار ترافیک در تاریخ‌ها و زمان‌های مختلف برای انجام توصیه‌هایی با هدف بهینه‌سازی ترافیک (به عنوان مثال، افزایش تعداد قطارها و اتوبوس‌ها در بازه‌های زمانی خاص، دیدن سودآوری آن، توصیه در مورد معرفی طرح‌های جدید چراغ‌های راهنمایی و رانندگی و ساخت جاده های جدید برای شلوغ کردن برخی از خیابان ها و مدیریت ازدحام ترافیک).

خرده فروشی: از آنجایی که برخی از کالاها در یک مکان خرید تقریبا تمام شده است، پرسنل سوپرمارکت در مورد آن مطلع می شوند، به عنوان مثال، برای پر کردن مجدد قفسه ها با کالا.

کشاورزی: ​​با توجه به داده‌های حسگرها در صورت لزوم گیاهان را آبیاری می‌کند.

تعمیرات قابل پیش بینی. داده‌های جمع‌آوری‌شده با دستگاه‌های متصل می‌تواند منبع قابل اعتمادی برای پیش‌بینی خطرات، شناسایی فعال شرایط بالقوه خطرناک باشد، برای مثال:

مراقبت های بهداشتی: نظارت بر وضعیت بیماران و شناسایی خطرات (به عنوان مثال، اینکه کدام بیماران در معرض خطر دیابت، حملات قلبی هستند) برای انجام اقدامات به موقع.
ساخت: پیش بینی خرابی تجهیزات.

همه راه حل های اینترنت اشیا به داده های بزرگ نیاز ندارند. همچنین لازم به ذکر است که همه راه‌حل‌های اینترنت اشیا به داده‌های بزرگ نیاز ندارند (به عنوان مثال، اگر صاحب یک خانه هوشمند قصد دارد چراغ را با کمک تلفن همراه خاموش کند، ممکن است این عملیات بدون داده بزرگ انجام شود). مهم است که تلاش‌ها برای پردازش داده‌های پویا را کاهش دهید و از ذخیره‌سازی عظیم داده‌ها که در آینده به آن‌ها نیازی نخواهد بود، اجتناب کنید.

چالش های Big Data در اینترنت اشیا

حجم عظیمی از داده ها کاملاً بی فایده هستند، مگر اینکه برای به دست آوردن چیزی ارزشمند پردازش شوند. همچنین چالش های مختلفی در ارتباط با جمع آوری، پردازش و ذخیره داده ها وجود دارد.

قابلیت اطمینان داده ها اگرچه داده های بزرگ هرگز 100٪ دقیق نیستند، مهم است که قبل از تجزیه و تحلیل داده ها مطمئن شوید که حسگرها به درستی کار می کنند و کیفیت داده هایی که برای تجزیه و تحلیل می آیند قابل اعتماد است و با عوامل مختلف خراب نمی شود (به عنوان مثال، محیط نامساعدی که ماشین آلات در آن کار می کنند، خرابی در حسگرها).

داده های مفید را ذخیره کنید. تجهیزات متصل ترابایت داده تولید می‌کنند، و انتخاب اینکه کدام داده ذخیره شود و کدام یک را رها کند، کار سختی است. علاوه بر این، ارزش برخی از داده ها در سطح ظاهری نیست، اما ممکن است در آینده به این داده ها نیاز داشته باشید. و اگر تصمیم دارید داده ها را برای آینده ذخیره کنید، چالش این است که این کار را با حداقل هزینه انجام دهید (به محض اینکه ذخیره و پردازش داده ها نسبتاً گران هستند).

عمق تجزیه و تحلیل به محض اینکه همه کلان داده ها مهم نیستند، چالش دیگری ظاهر می شود: چه زمانی کافی است با تجزیه و تحلیل سریع به نتیجه برسیم و چه زمانی تجزیه و تحلیل عمیق تر می تواند ارزش بیشتری به همراه داشته باشد.

امنیت. شکی نیست که تجهیزات متصل در بخش های مختلف می توانند زندگی ما را بهتر کنند، اما در عین حال، نگرانی های بسیار مهمی در مورد امنیت داده ها وجود دارد. مجرمان سایبری می توانند به مراکز داده و دستگاه ها دسترسی داشته باشند، به سیستم های ترافیکی، نیروگاه ها، کارخانه ها متصل شوند، داده های شخصی اپراتورهای مخابراتی را سرقت کنند. داده های بزرگ اینترنت اشیا یک پدیده نسبتاً جدید برای متخصصان امنیتی است و فقدان تجربه مرتبط خطرات امنیتی را افزایش می دهد.

نتیجه گیری

اینترنت اشیا داده‌های بزرگ زیادی تولید می‌کند که می‌توان از آن‌ها برای نظارت در زمان واقعی، تجزیه و تحلیل، بهینه‌سازی فرآیند و تعمیر و نگهداری پیش‌بینی استفاده کرد. با این حال، باید در نظر داشت که به دست آوردن بینش ارزشمند از حجم عظیمی از داده ها در قالب های مختلف یک کار بی اهمیت نیست: باید مطمئن باشید که حسگرها به درستی کار می کنند، داده ها به طور ایمن منتقل می شوند و به طور موثر پردازش می شوند. علاوه بر این، همیشه یک سوال وجود دارد: کدام داده ارزش ذخیره و پردازش را دارد (به محض اینکه هر دو این فرآیندها نسبتاً گران هستند).

علیرغم مشکلات احتمالی ذکر شده در بالا، باید در نظر داشت که توسعه اینترنت اشیا شتاب بیشتری به دست می‌آورد و به کسب‌وکارها در صنایع مختلف کمک می‌کند فرصت‌های دیجیتال جدید را باز کنند.

لینک منبع : https://www.scnsoft.com/blog/iot-big-data