NộI Dung
- Nền tảng phân tích tích hợp là gì?
- Dữ liệu IoT trông như thế nào?
- Nền tảng phân tích tích hợp + Dữ liệu IoT
- Nghiên cứu điển hình
- Tóm lược
Nguồn: Beebright / Dreamstime.com
Lấy đi:
Một nền tảng phân tích tích hợp có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc để tạo ra kết quả có ý nghĩa.
Internet of Things (IoT) được xem là một cơ hội lớn của ngành công nghiệp. Nhiều người tin rằng với dữ liệu được tạo ra từ các thiết bị IoT, các sản phẩm và dịch vụ được cải tiến, phù hợp có thể được cung cấp cho khách hàng cuối trong nhiều ngành công nghiệp. Doanh nghiệp có thể cải thiện doanh thu, tiết kiệm chi phí, năng lượng và nhiên liệu cũng như cải thiện năng suất. Để nhận ra những lợi ích này, dữ liệu IoT cần được khai thác hợp lý, điều này rất khó, chủ yếu vì nó không có cấu trúc và phức tạp.
Nền tảng phân tích tích hợp có vai trò quan trọng trong việc cung cấp các phân tích phù hợp từ một tập hợp dữ liệu phi cấu trúc. Để cung cấp các phân tích có ý nghĩa, bạn cần kết hợp các công cụ ở một nơi có thể lưu trữ, truy vấn và xử lý dữ liệu phức tạp. Một nền tảng phân tích tích hợp làm điều đó.
Nền tảng phân tích tích hợp là gì?
Nền tảng phân tích tích hợp là một giải pháp hợp nhất cung cấp các phân tích có ý nghĩa từ bất kỳ dữ liệu nào, ngay cả dữ liệu không có cấu trúc và phức tạp. Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (RDBMS) không thể cung cấp các phân tích cụ thể hoặc tùy biến ra khỏi dữ liệu được lưu trữ. Các công ty lớn phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu có ý nghĩa và có thể hành động để thúc đẩy hoạt động kinh doanh của họ. Nền tảng phân tích tích hợp tích hợp các công cụ khác nhau như công cụ thực thi, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS), khả năng và khả năng khai thác dữ liệu để có được và chuẩn bị dữ liệu không có trong cơ sở dữ liệu. Và nền tảng được cập nhật để xử lý dữ liệu phức tạp và không có cấu trúc, như dữ liệu lớn. Không cần bất kỳ công cụ nào khác để xử lý dữ liệu. Nền tảng này có thể được phân phối cho khách hàng cuối dưới dạng một ứng dụng hoặc trên cơ sở mô hình phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS). Các công ty có thể đăng ký trong một thời gian và sau đó gia hạn (hoặc không). Trong một báo cáo, Merv Adrian và Colin White của BeyeNETWORK đã định nghĩa nền tảng phân tích là một giải pháp tích hợp và hoàn chỉnh để quản lý dữ liệu và tạo phân tích kinh doanh từ dữ liệu đó, cung cấp giá / hiệu suất và thời gian để đánh giá cao hơn các dịch vụ không chuyên biệt. Giải pháp này có thể được phân phối dưới dạng một thiết bị (chỉ phần mềm, phần cứng và phần mềm đóng gói, hình ảnh ảo) và / hoặc ở dạng dịch vụ phần mềm dựa trên đám mây (SaaS).
Dữ liệu IoT trông như thế nào?
Dữ liệu IoT có thể cực kỳ phức tạp và chắc chắn không có cấu trúc. Hãy nghĩ về hàng triệu thiết bị, mỗi thiết bị có một địa chỉ IP, nói chuyện với nhau. Hàng triệu máy chủ đang thu thập dữ liệu mà các thiết bị này đang sử dụng. Hãy xem xét một số ví dụ. Hãy nghĩ về những chiếc smartwatch lấy dữ liệu về sức khỏe như mạch và huyết áp hoặc các thiết bị được trang bị trong các thiết bị điện tử như máy điều hòa không khí hoặc tủ lạnh lưu trữ dữ liệu như nhiệt độ và thói quen thực phẩm. Tổng số lượng dữ liệu là rất lớn, và nó đang nhân lên. Dữ liệu nhận được rất phức tạp do cấu hình của các thiết bị và cảm biến khác nhau, phân tích cú pháp được thực hiện giữa các cảm biến và máy chủ, các công nghệ được sử dụng để thu thập dữ liệu, định dạng tệp và một số yếu tố khác. Vì vậy, khối lượng dữ liệu và định dạng làm cho phân tích dữ liệu IoT trở thành một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn.
Trong một khảo sát, người ta thấy rằng trong tổng số dữ liệu được tạo ra, 44,6% là dữ liệu XML, 23,8% là dữ liệu tệp không có cấu trúc, 23% là weblog và phần còn lại bao gồm dữ liệu ứng dụng gói, dữ liệu đa phương tiện và các loại tệp khác.
Nền tảng phân tích tích hợp + Dữ liệu IoT
Rõ ràng là khối lượng, độ phức tạp và định dạng không có cấu trúc làm cho phân tích dữ liệu IoT trở thành một đề xuất đầy thách thức. Những gì hợp chất thách thức là yêu cầu mà các phân tích cần phải được phân phối nhanh chóng. Vì vậy, bạn cần một giải pháp không chỉ cung cấp các phân tích IoT có ý nghĩa mà còn cung cấp chúng một cách nhanh chóng. Đây là điều không thể giải quyết bằng các công cụ và công nghệ bị cô lập. Do đó, bạn cần một giải pháp thống nhất. Như đã nêu trước đó, một nền tảng phân tích tích hợp kết hợp hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu và khả năng xử lý ở một nơi. Dưới đây là một số lý do tại sao một nền tảng phân tích tích hợp là đặt cược tốt nhất của bạn.
Nền tảng phân tích có khả năng thực hiện phân tích nâng cao về dữ liệu. Ví dụ: các công cụ phân tích thông thường sẽ đấu tranh để thực hiện một so sánh đơn giản về lợi nhuận của tuần qua của mười nhà giao dịch hàng đầu ở Thành phố New York vì khối lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý trong một thời gian giới hạn. Phân tích tích hợp có thể làm điều đó và nhiều hơn nữa. Nó có thể xây dựng các mô hình dữ liệu dự đoán và sau đó so sánh mô hình dữ liệu với dữ liệu thời gian thực, thực hiện trực quan hóa địa lý và hơn thế nữa.
Thiết lập và công nghệ phân tích trung tâm dữ liệu truyền thống là một đề xuất đắt tiền, vì vậy, khi bạn cố gắng phân phối IoT với các tài nguyên này. Bạn phải đầu tư nhiều hơn vào thiết lập khi khối lượng dữ liệu và yêu cầu phân tích tăng lên. Nền tảng phân tích có thể cắt giảm đáng kể các chi phí này. Chi phí bản quyền của phần mềm nguồn mở thấp hơn đáng kể. Các nền tảng này sử dụng bộ xử lý hàng hóa rẻ hơn để phần cứng dễ dàng nâng cấp. Vì các thiết bị được tích hợp sẵn và được cấu hình sẵn, nó giúp giảm chi phí thiết lập.
Nghiên cứu điển hình
là một trường hợp nghiên cứu nổi bật về cách một nền tảng phân tích tích hợp tạo ra sự khác biệt. và Google cung cấp các phân tích hạn chế và tiêu chuẩn hóa. Phân tích sâu hơn, mặc dù có thể, là tốn thời gian và có thể tốn kém và không hiệu quả. Giải pháp là một hệ thống phân tích tích hợp kết hợp phân tích, Google Analytics và phân tích tùy chỉnh với khả năng cắt và xúc xắc dữ liệu theo bất kỳ cách nào được yêu cầu. Điều này tạo ra một giải pháp linh hoạt, hiệu quả. Do đó, thời gian phân tích đã giảm 90%, ngân sách cho các chiến dịch thử nghiệm và kích thước mẫu tối thiểu đã giảm 75%, tỷ lệ chuyển đổi tăng 100% và thời gian tạm dừng chiến dịch trung bình giảm xuống còn một ngày từ bốn ngày. Bảng bên dưới cho thấy các số liệu biệt lập từ và Google được tích hợp bởi nền tảng phân tích.
Tóm lược
Dữ liệu IoT trình bày một trường hợp mạnh mẽ cho các nền tảng phân tích tích hợp. Sẽ rất khó khăn cho các doanh nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để tồn tại với các phương pháp và công nghệ phân tích truyền thống vì sự thiếu hiệu quả tương đối và các vấn đề chi phí. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc chuyển sang nền tảng phân tích tích hợp cũng phản ánh sự thay đổi trong suy nghĩ của nhiều doanh nghiệp và thay đổi thường chậm. Các nền tảng phân tích tích hợp vẫn đang được xem xét với rất nhiều sự thận trọng và rất nhiều cuộc tranh luận đang diễn ra về lợi tức đầu tư. Điều này là tự nhiên bởi vì các nền tảng hiện đại đang ở giai đoạn non trẻ và sẽ mất một thời gian để các nền tảng này có được sự chấp nhận rộng rãi hơn. Nhưng sẽ sớm thôi, đây hứa hẹn sẽ là nền tảng phân tích dữ liệu thống trị.