Лучшие платформы анализа данных Интернета вещей

Большая часть данных, генерируемых более чем 20 миллиардами вещей, которые, по прогнозам Gartner, будут подключение к Интернету к следующему году будет направлено через платформы анализа данных Интернета вещей. Чтобы извлечь пользу из информации, которую можно получить с помощью подключенных устройств, многие предприятия специально обращаются к облачным решениям.

Аналитики считают, что облачные вычисления лучше всего подходят для хранения, масштабирования и скорости, когда речь идет о больших рабочих нагрузках и гигабайтах данных IoT. «А учитывая сотни доступных платформ Интернета вещей, для организации лучше всего иметь дело с поставщиком или поставщиком услуг, имеющим опыт работы в своей отрасли», - сказал Кристиан Рено, вице-президент по исследованиям Интернета вещей в 451 Research.

«Клиенты покупают результаты; они хотят быстро оценить время », - сказал он. «Вам нужен кто-то, кто понимает ваш рынок и вертикали.

«И вам нужно определить, какая аналитика вам нужна и какое понимание вам нужно».

Согласно исследованию Forrester, если 90% предприятий ожидают, что аналитика на основе данных станет ключевым фактором отличия к концу этого года, им потребуется помощь в масштабах облака.

По словам Forrester, практические соображения относительно обеспечения возможности подключения к удаленным местам, а также общие подозрения в отношении безопасности, возможностей и надежности поставщиков общедоступного облака в значительной степени исчезли. А поскольку все меньше компаний в области Интернета вещей вкладывает средства в создание собственных сетей центров обработки данных, публичное облако - лучшее место для этого.

В то время как компаниям, участвующим в проектах Интернета вещей на первых порах, просто требовались возможности мониторинга, сейчас есть спрос на аналитику, машинное обучение и искусственный интеллект.

«Поставщики должны глубоко интегрировать аналитику, понимание и действия в свои предложения платформ для поддержки профилактического обслуживания, оптимизации и планирования рабочих нагрузок на основе машинного обучения и т. Д.», - говорится в исследовании Forrester.

Перед покупкой отраслевые аналитики советуют опробовать платформы аналитики данных IoT, чтобы увидеть, насколько хорошо они справляются с вашими вариантами использования, насколько легко их можно настроить для различных приложений IoT и бизнес-приложений и как контролируется доступ.

Как минимум, аналитические функции должны обрабатывать:

• Описательная аналитика того, что происходит в любой момент времени.
• Прогностическая аналитика для предотвращения нежелательных и дорогостоящих простоев.
• Предварительная аналитика, которая поможет ответить на вопросы о рентабельности инвестиций, новых бизнес-моделях и способах увеличения производительности и эффективности.

Согласно 451 Research, критическим аспектом любой платформы Интернета вещей в целом является ее способность управлять объемами генерируемых данных и предоставлять пользователям возможность интегрировать действенные результаты.

«Это включает в себя не только работу с данными, генерируемыми устройствами в сети IoT, но также возможность интегрировать потоки данных из других источников для создания контекста и смысла для более богатых результатов», - говорится в руководстве по выбору платформы IoT от 451. «Слишком часто данные IoT рассматриваются изолированно. Хотя он имеет внутреннюю ценность, он намного эффективнее для организации, когда он смешивается с данными остальной части предприятия ».

Платформа анализа данных Интернета вещей должна автоматически принимать структурированные, неструктурированные данные и данные временных рядов; обработать его; принимать разумные решения в режиме реального времени; а затем автоматизировать решения, говорят отраслевые аналитики. Некоторые платформы предлагают набор готовых инструментов, позволяющих клиентам создавать собственные аналитические данные для бизнеса, а также поддерживать готовые решения.

Цены различаются в зависимости от поставщика, и многие из них переходят от фиксированных цен к моделям с измерением или оплатой по факту использования. Gartner заявила, что видит новые модели доставки, переходящие от системной интеграции к анализу как услуге. По оценкам Gartner, к 2022 году более половины служб обработки данных и аналитики будут выполняться машинами, а не людьми.

Чтобы помочь читателям сделать выбор среди платформ анализа данных Интернета вещей, мы составили список лучших продуктов в этой сфере. В нашем списке представлены предложения поставщиков, связанные с облачной аналитикой данных IoT, а не поставщики аналитики данных IoT в целом. Чтобы попасть в список, поставщики имели специальные инструменты IoT и, по крайней мере, некоторую поддержку для промышленных аналитических приложений IoT, которые составляют значительный объем общих приложений IoT. Те, кто обладали в целом сильными аналитическими возможностями, но меньше ориентировались на промышленный рынок, не попали в список. Мы также приняли во внимание высокие рейтинги аналитиков, специализирующихся на вертикалях Интернета вещей.

Перечисленные ниже лучшие инструменты анализа данных Интернета вещей обладают большинством, если не всеми из следующих ключевых характеристик:

• Возможность обрабатывать массивные наборы данных, создаваемые устройствами Интернета вещей и системами SCADA.
• Возможность обрабатывать не только объем, но и различные данные с более высокой скоростью.
• Возможности периферийной и локальной обработки.
• Протоколы безопасности, которые проверяют, откуда поступают данные, особенно если они подключены к периферии.
• Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения через API.
• Управление устройствами.

Вот список из 11 лучших (мы намеревались сделать 10, но было равное количество) облачных платформ для анализа данных, который представлен в алфавитном порядке (требуется регистрация):