Der Begriff Internet of Things Analytics (IoT-Analytik) bezieht sich auf die Verwendung von Datenanalyse- und KI-Technologien zur Extraktion, Analyse und Interpretation von Daten aus vernetzten Geräten und Systemen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. IoT-Analysen können zur Verfolgung und Überwachung der Leistung verbundener Geräte sowie zur Erkennung von Mustern und Trends in Daten verwendet werden.
IoT-Analysen können verwendet werden, um die Effizienz und Effektivität von angeschlossenen Geräten und Systemen zu verbessern. Durch die Analyse von Daten aus angeschlossenen Geräten und Systemen können Unternehmen Einblicke in die Geräte- und Systemleistung gewinnen sowie Trends und Muster erkennen, die für fundiertere Entscheidungen genutzt werden können.
Herausforderungen der IoT-Analytik
Der Einsatz der IoT-Analytik kann Unternehmen vor eine Reihe von Herausforderungen stellen, wie z. B. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, der Datensicherheit und der Notwendigkeit einer großen Datenmenge, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen müssen außerdem sicherstellen, dass die Daten auf verantwortungsvolle Weise gesammelt und analysiert werden, um mögliche Risiken zu minimieren.
Die IoT-Analytik lässt sich in der Regel in zwei Kategorien einteilen: prädiktive Analytik und präskriptive Analytik. Bei der prädiktiven Analyse werden Daten verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, während bei der präskriptiven Analyse Daten verwendet werden, um die beste Vorgehensweise vorzuschlagen.
IoT-Analysen können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. bei der vorausschauenden Wartung, der Verfolgung von Anlagen, der Betrugserkennung und dem Kundendienst. Unternehmen können IoT-Analysen nutzen, um die Effizienz und Effektivität angeschlossener Geräte und Systeme zu verbessern und Einblicke in das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen zu gewinnen. IoT-Analyseplattformen
Unternehmen, die IoT-Analysen einsetzen möchten, können eine Reihe von Plattformen nutzen, wie Azure IoT Hub, AWS IoT und Google Cloud IoT. Jede Plattform bietet eine Reihe von Funktionen und Möglichkeiten, die Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse von Daten aus angeschlossenen Geräten und Systemen unterstützen können.
Es gibt eine Reihe von Anwendungsfällen für IoT-Analytik, wie z. B. vorausschauende Wartung, Anlagenverfolgung und Kundendienst. Unternehmen können IoT-Analysen nutzen, um Einblicke in die Geräte- und Systemleistung zu gewinnen und um Muster und Trends in Daten zu erkennen.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass die durch IoT-Analytik erfassten und analysierten Daten sicher sind. Dies kann durch den Einsatz von Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle erreicht werden. Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass die Daten auf verantwortungsvolle Weise gesammelt und analysiert werden, um potenzielle Risiken zu minimieren.
IoT-Analytik kann in Verbindung mit KI-Technologien verwendet werden, um Daten aus vernetzten Geräten und Systemen zu extrahieren, zu analysieren und zu interpretieren. Auf diese Weise lassen sich Einblicke in die Geräte- und Systemleistung gewinnen sowie Muster und Trends in den Daten erkennen, die für fundiertere Entscheidungen genutzt werden können.
Die IoT-Architektur besteht in der Regel aus vier Komponenten: Geräte, Konnektivität, Daten und Anwendungen.
Geräte sind die physischen Objekte, die mit dem Internet verbunden sind. Dazu kann alles gehören, von Smartphones und Computern bis hin zu Herzmonitoren und Industriemaschinen.
Konnektivität ist die Art und Weise, wie die Geräte miteinander und mit dem Internet verbunden sind. Dazu können WiFi, Bluetooth, Mobilfunknetze und Satelliten gehören.
Daten sind die Informationen, die von den Geräten erzeugt und über die Konnektivität übertragen werden. Diese Daten können verwendet werden, um Trends zu verfolgen, das Verhalten zu überwachen und die Geräte zu steuern.
Anwendungen sind die Software, die zur Interaktion mit den Geräten und Daten verwendet wird. Dies kann alles umfassen, von Web- und Mobilanwendungen bis hin zu Unternehmenssoftware.
IoT-Systeme bestehen in der Regel aus vier Hauptkomponenten:
1. Sensoren und Geräte: Dies sind die physischen Komponenten, die Daten aus der Umgebung sammeln.
2. Datenerfassung und -speicherung: Diese Komponente sammelt und speichert die von den Sensoren und Geräten erfassten Daten.
3. Datenanalyse: Diese Komponente analysiert die Daten, um nützliche Informationen zu extrahieren.
4. Datenkommunikation: Diese Komponente ermöglicht es dem System, die Daten an andere Geräte oder Systeme zu übermitteln.
Die drei Komponenten des IoT sind Geräte, Konnektivität und Daten. Geräte sind die physischen Objekte, die mit dem Internet verbunden sind und Daten sammeln und übertragen können. Konnektivität ist die Fähigkeit dieser Geräte, sich mit dem Internet und untereinander zu verbinden. Daten sind die Informationen, die von den Geräten gesammelt und übertragen werden.
Die drei Ebenen der IoT-Architektur sind die Erfassungsebene, die Netzwerkebene und die Datenebene. Die Erfassungsschicht besteht aus Sensoren, die Daten über die physische Welt sammeln. Die Netzwerkebene besteht aus Netzwerken, die die Sensoren mit der Datenebene verbinden. Die Datenschicht besteht aus Datenbanken und Anwendungen, die die von den Sensoren gesammelten Daten speichern und auswerten.
Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist ein Netzwerk aus physischen Geräten, Fahrzeugen, Haushaltsgeräten und anderen Gegenständen, die mit Elektronik, Software, Sensoren und Konnektivität ausgestattet sind, so dass diese Objekte miteinander verbunden werden und Daten austauschen können. Jedes Ding ist durch sein eingebettetes Computersystem eindeutig identifizierbar, kann aber mit der bestehenden Internet-Infrastruktur zusammenarbeiten.