Топ-3 вызова подготовки IoT-данных для промышленного успеха

Шон Кандел, Trifacta

Интернет вещей (IoT) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни — от носимых и смарт-часов до коннектед ТВ и бытовых приборов. В бизнес-мире, особенно в B2B, коннектед устройства — машины и сенсоры, трекающие производительность и ТО — трансформируют операции. Например, производственные линии могут использовать сенсоры для предиктивного ТО, в то время как больницы используют IoT для удаленного мониторинга пациентов, роботизированной хирургии и автоматического дозирования лекарств.

Эти расширяющиеся сети генерируют огромные объемы данных, и обработка этого притока представляет серьезные препятствия. Чтобы разблокировать полный потенциал IoT и big data, промышленные организации должны эффективно подготавливать гетерогенные, неструктурированные данные. Ниже мы описываем топ-3 препятствия подготовки IoT-данных и как современные решения их адресуют.

1. Огромные объемы данных

По International Data Corporation (IDC), IoT-устройства спроецированы произвести 40 000 экзабайт данных к 2020 — более 13 000 раз глобальный объем данных в 2000. Управление такими объемами превышает способности многих традиционных воркфлоу, особенно для мануфактур, собирающих миллиарды сенсорных записей и внутренних апп-логов. Подготовка данных потребляет до 80% времени и ресурсов проекта; по мере роста объемов данных эта стоимость эскалирует быстро. Организации должны принять масштабируемые технологии, следящие за данными-делугом.

2. Сложность

IoT-данные инхерентно сложны, комбинируя таймстемпы, геотеги и структурированные файлы вроде CSV, часто при высоких ратах генерации. Традиционные инструменты — Excel, ручные скрипты — не могут обработать эту интрикацию, оставляя скиллед аналитиков без средств работы с данными. Скейлинг внутренних ресурсов дорог, и ограниченная техническая способность может удушать инновации. Компаниям нужны интеллектуальные платформы, способные ингестировать, трансформировать и интегрировать мульти-форматные, высокоскоростные данные без избыточных накладных расходов.

3. Интероперабельность

Энтерпрайз-системы (CRM, ERP, маркетинг-платформы) не спроектированы для бесшовного обмена или обработки сенсорных данных. Интеграция машино-генерированной информации с бизнес-приложениями вроде Salesforce или Marketo остается громоздкой, предотвращая холISTическую аналитику. Решение, позволяющее данным «говорить» через сило, необходимо для разблокировки энтерпрайз-широких инсайтов.

Платформы подготовки данных для IoT-инициатив

Организации, лидирующие IoT-проекты, поворачиваются к современным платформам подготовки данных для преодоления этих вызовов. С интеллектуальной платформой клиенты Trifacta репортировали до 90% сокращения времени подготовки данных и усилили не-технических пользователей управлять большими, сложными датасетами. Мы также партнерим с Sumo Logic для предоставления решения подготовки сложных лог-данных вместе с бизнес-приложением данными.

Например, ведущий европейский рельсовой оператор использует Trifacta для обработки сенсорных данных с 8000 локомотивов по 32 000 миль путей, позволяя предиктивное ТО. До платформы подготовка данных была фрагментирована по командам и инструментам, задерживая анализ. Теперь компания может подготовить все сложные сенсорные данные end-to-end, драматически ускоряя ответные времена.

Другой клиент, Kuecker Logistics Group (KLG), применяет платформу Trifacta к огромным сенсорным фидам со складов, обслуживающих крупнейших в мире ритейлеров. Автоматизируя подготовку данных без найма дорогих разработчиков, KLG увеличил операционную эффективность и может быстро указывать на проблемы, влияющие на цепочку поставок.

Заключение

IoT-данные предлагают трансформационный потенциал, но только когда подкреплены надежной стратегией подготовки. Организации должны оснастить команды масштабируемыми платформами, управляющими объемом, сложностью и интероперабельностью. Принимая интеллектуальные решения подготовки данных, однажды überwältigющая вселенная IoT-данных становится катализатором инноваций, а не барьером.

Автор — Шон Кандел, CTO и ко-фаундер, Trifacta.