आधुनिक परिदृश्य में प्रवेश करने वाली सभी तकनीकों में से IoT सबसे रोमांचक तकनीकों में से एक रही है।
IoT या इंटरनेट ऑफ थिंग की चर्चा आमतौर पर उन सेवाओं के रूप में की जाती है जो कनेक्टेड डिवाइस द्वारा सक्षम की जाती हैं। हालाँकि, इसका वास्तविक प्रभाव उपकरणों के पूरे नेटवर्क से आता है, साथ ही डेटा जो वे इकट्ठा या एकत्र करने में काफी सक्षम हैं।
वर्तमान में, जब कोई IoT के बारे में सोचता है, तो वे Amazon Echo जैसी किसी चीज़ पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो उपयोगकर्ता के आदेशों को सुनने के साथ-साथ प्रतिक्रिया भी देती है और सीधे सेवाएँ प्रदान करती है। हालाँकि, अधिकांश व्यवसायों के लिए जो इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स सॉल्यूशंस का उपयोग कर रहे हैं, यह वास्तव में एक व्यावहारिक अनुप्रयोग नहीं है जिसके बारे में वे सोचते हैं।
तो, IoT को व्यवसायों के लिए एक मूल्यवान प्रस्ताव बनाने में वास्तव में क्या लगता है? खैर, बड़ी डेटा विकास सेवाएँ आती हैं। अधिकांश कंपनियां महत्वपूर्ण जानकारी एकत्र करने के लिए कनेक्टेड डिवाइस का उपयोग करने के साथ-साथ IoT के साथ-साथ बड़े डेटा को एकजुट करके और फिर इसे पूरी तरह से केंद्रीय प्रणाली में फ़नल करके बहुत अधिक सफलता प्राप्त करती हैं। यहीं पर ये कंपनियां व्यवसायों को IoT के लिए बड़े डेटा समाधानों का लाभ उठाने में सक्षम बनाती हैं।
यह बिल्कुल स्पष्ट है कि यदि आप आईओटी के बारे में सोचना बंद कर देते हैं जैसे कि ऐप या यहां तक कि हर चीज पर वाई-फाई लगाना और अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के साथ-साथ ग्राहकों के बारे में बहुत सारे डेटा को सस्ते में समेटने के तरीके के रूप में भी सोचना शुरू कर दें। यहां तक कि पर्यावरण भी, उस स्थिति में अचानक यह देखना मुश्किल हो जाएगा कि IoT आपके व्यवसाय की मदद नहीं कर पाएगा। वर्तमान में, प्रत्येक उद्योग में अग्रणी हैं जो वर्तमान में IoT उपकरणों की तैनाती में सफलता प्राप्त कर रहे हैं और कार्रवाई योग्य डेटा भी प्राप्त कर रहे हैं। IoT में कुछ अच्छे प्रोजेक्ट आइडिया हैं, जो बिग डेटा का उपयोग करते हैं।
इससे पहले, हमें यह देखना चाहिए कि IoT और बिग डेटा एक साथ कैसे आते हैं। ठीक है, मोबाइल और वायरलेस तकनीकों के साथ नए सेंसर वर्तमान में IoT के वास्तविक विकास को चला रहे हैं, IoT का वास्तविक व्यावसायिक मूल्य निश्चित रूप से हार्डवेयर नवीनता और नवाचारों के बजाय नवीनतम बज़-वर्ड, बिग डेटा एनालिटिक्स में निहित है।
आखिरकार, आप अलग-अलग IoT सेंसर से वास्तविक एंड-यूज़र तक जानकारी क्यों प्रसारित करेंगे, यदि आपके पास एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म का कोई भी रूप नहीं है, जो इससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए पर्याप्त रूप से समृद्ध है या यहां तक कि इसे और अधिक में परिवर्तित और अनुवादित करता है। व्यावहारिक उपभोक्ता अनुभव?
बाजार का नेतृत्व करने वाले अधिकांश सॉफ्टवेयर डेवलपर जो IoT एनालिटिक्स में भी अग्रणी हैं, स्पष्ट करते हैं कि कैसे IoT एनालिटिक्स विभिन्न परिवर्तनकारी व्यावसायिक अवसर प्रदान कर रहा है जो हर व्यवसाय के लिए हड़पने के लिए हैं। तो, आइए देखें कि IoT विश्लेषिकी क्या है।
IoT विश्लेषिकी
IoT डेटा पर एनालिटिक्स के बारे में समझने के लिए सबसे आवश्यक चीजें वास्तव में यह है कि इसमें विभिन्न सेंसर द्वारा उत्पन्न डेटासेट की आवश्यकता होती है और यहां तक कि इसमें शामिल होते हैं, जो अब सस्ते होने के साथ-साथ शानदार भी होते जा रहे हैं जो लगभग अनगिनत विभिन्न प्रकार के विभिन्न उपयोग मामलों को समर्थन प्रदान करते हैं। .
इसके अलावा, सेंसर की वास्तविक क्षमता स्पष्ट रूप से आसपास के भौतिक वातावरण के बारे में आसानी से डेटा एकत्र करने की उनकी अंतर्निहित क्षमता के भीतर निहित है जिसे आसानी से विश्लेषण किया जा सकता है या अंततः पैटर्न का पता लगाने के लिए विभिन्न अन्य प्रकार के डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है।
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भौतिकी की अंतर्दृष्टि इकट्ठा करने के लिए सेंसर की अंतर्निहित क्षमता वास्तव में किसी विशेष व्यक्ति के बारे में कुछ वास्तविक समय के संदर्भों की ओर ले जाती है, जिसे आसानी से उस व्यक्ति के सोशल मीडिया से संपूर्ण डेटा की संपूर्ण अभिव्यक्ति के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि एक मजबूत प्राप्त किया जा सके। और उस व्यक्ति या लोगों के समूह की बेहतर समझ। यदि इसे सही ढंग से किया जाता है, तो यह निश्चित रूप से उपभोक्ता के लिए नवीनतम नई सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान कर सकता है।
उदाहरण के लिए, एक IoT ऐप डेवलपमेंट कंपनी भीड़ के जुड़ाव के स्तर को प्रकट करने के लिए किसी ईवेंट के दौरान दर्शकों की गतिविधियों को ट्रैक करने के लिए मशीन-लर्निंग के साथ संचालित वीडियो एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए बड़े डेटा का लाभ उठा सकती है। इसी तरह की परियोजनाओं के लिए, निम्नलिखित सेंसर डेटा की आवश्यकता होगी, जैसे:
- वीडियो फ़ीड
- उत्पाद उपयोग डेटा (सेंसर डेटा नहीं, जरूरी)
- मोबाइल भौगोलिक स्थान डेटा
- सोशल मीडिया डेटा (IoT डेटा के साथ मिला हुआ)
- लॉग फाइलें (सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन या नेटवर्क में घटनाओं और संचालन के विभिन्न कंप्यूटर-जनित रिकॉर्ड और बहुत कुछ।)
कहने के लिए कि इस प्रकार के डेटा वास्तव में IoT के लिए विशिष्ट नहीं हैं, पूरी तरह से बिंदु गायब है। ज्यादातर मामलों में, कुछ सेंसर डेटा का मूल्य केवल अर्थ प्राप्त करता है या स्पष्ट हो जाता है जब इसे पूरी तरह से एकीकृत किया जाता है या अन्य डेटा स्रोतों से भी सहसंबद्ध किया जाता है।
अब, आइए IoT के लिए कुछ अच्छे प्रोजेक्ट आइडिया देखें जो बिग डेटा का उपयोग करते हैं जो विभिन्न कार्यक्षेत्रों में परिवर्तनकारी व्यावसायिक प्रभाव डाल सकते हैं।
आइडिया 1- उपभोक्ता उत्पाद उपयोग विश्लेषिकी (विपणन)
विभिन्न IoT समाधानों में पूरी तरह से और पूरी तरह से फिर से लिखने की अंतर्निहित क्षमता होती है कि व्यवसाय अपने ग्राहकों से कैसे संपर्क करते हैं। इनमें से एक तरीका पहले से ही हो रहा है, जो इस जानकारी का विश्लेषण कर रहा है कि उपभोक्ता व्यवसाय के इंटरनेट से जुड़े उत्पादों का उपयोग कैसे करते हैं।
इस संबंध में, IoT से जुड़े उत्पाद जैसे कि कॉफी निर्माता अब अपने निर्माताओं को इस बारे में जानकारी प्रसारित कर रहे हैं कि एक विशेष उपभोक्ता प्रति दिन कितने बर्तन कॉफी बना रहा है और उपभोक्ताओं द्वारा उत्पाद के उपयोग के बारे में समान जानकारी। एक एआई विकास कंपनी कॉफी निर्माताओं के निर्माता को इस डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देने के लिए एक समाधान विकसित कर सकती है।
इस डेटा को वास्तविक सोशल मीडिया डेटा के साथ आसानी से सहसंबद्ध किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि जो उपभोक्ता अधिक कॉफी बना रहे हैं, उनके सोशल मीडिया पर सक्रिय रूप से ब्रांड पर चर्चा करने की अधिक संभावना है। इसके अलावा, विक्रेता यह भी देख सकता है कि क्या उपभोक्ताओं द्वारा बनाई गई कॉफी की विभिन्न मात्रा में भिन्नताएं विक्रेता द्वारा बेचे जाने वाले कॉफी कैप्सूल की वास्तविक मात्रा के अनुरूप हैं।
मुख्य अंतर्दृष्टि- IoT केवल नए प्रकार के उत्पादों को लॉन्च करने के बारे में नहीं है। उत्पाद के उपयोग के संबंध में संपूर्ण IoT डेटा पर बिग डेटा एनालिटिक्स भी ग्राहकों और व्यवसाय की आपूर्ति श्रृंखला संचालन के बारे में कार्रवाई योग्य विपणन अंतर्दृष्टि का खुलासा करता है।
आइडिया 2- एक ही एनालिटिक्स के साथ बिजनेस यूजर्स और कंज्यूमर एनालिटिक्स प्रदान करना
संपूर्ण IoT डेटा पर एनालिटिक्स के आकर्षक पहलुओं में से एक है, एनालिटिक्स के लिए उपभोक्ता-सामना करने के साथ-साथ व्यवसाय-सामना दोनों की वास्तविक क्षमता।
स्मार्ट ऊर्जा मीटर बेचने वाली एक कंपनी के अनुसार, जिन्हें मीटर रीडर की आवश्यकता नहीं होती है, वे निजी ऊर्जा प्रदाताओं के साथ-साथ काउंटी और राज्य सरकारों को बेचते हैं, ताकि संगठन राजस्व अनुमानों के साथ अपने स्वयं के मीटर डेटा पर आसानी से धोखाधड़ी का पता लगा सके। दूसरा चैनल वास्तव में उपभोक्ता-उन्मुख है। चूंकि एनालिटिक्स ग्राहकों या उपभोक्ताओं के लिए पोर्टलों को अपनी ऊर्जा खपत का प्रबंधन करने में सक्षम बनाता है और यह देखता है कि वे अपने पड़ोस में अन्य घरों में या उसके नीचे कितना चले गए हैं, साथ ही यह निर्धारित करने के लिए कि वे वास्तव में पूरे को कैसे प्रभावित करते हैं, अपने उपकरणों को चालू और बंद करें। ऊर्जा के उपयोग।
इस विशेष मामले में, व्यवसाय वास्तव में एक ही विश्लेषण से दो अलग-अलग तरीकों से विशेष मूल्य उत्पन्न करता है।
- धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए पारंपरिक डेटा-खनन
- अपने स्वयं के ग्राहकों के लिए एक नई सेवा प्रदान करना या सक्षम करना जो हरे और मितव्ययी उपभोक्ताओं दोनों के लिए अपील करता है।
मुख्य अंतर्दृष्टि- अपने स्वयं के ग्राहकों के लिए अलग-अलग बाहरी-सामना करने वाले डैशबोर्ड को सक्षम करके आंतरिक रूप से सामना करने वाले विभिन्न IoT एनालिटिक्स की तैनाती का अधिकतम लाभ उठाएं। मोबाइल ऐप और वेब पोर्टल वर्तमान में ग्राहक-सामना करने वाले डैशबोर्ड के लिए सबसे अच्छा तरीका है। इस तरह के उपभोक्ता-सामना करने वाले डैशबोर्ड ऐप को विकसित करने के लिए आप एक IoT ऐप डेवलपमेंट कंपनी को काम पर रख सकते हैं।
आइडिया 3- कनेक्टेड इवेंट सेंसर और कैमरों के साथ सक्षम
संपूर्ण IoT में सबसे रोमांचक डोमेन में, एनालिटिक्स सोशल एनालिटिक्स का तेजी से उभरता हुआ क्षेत्र है। इसमें वीडियो डेटा, सेंसर डेटा, सोशल मीडिया डेटा आदि का उपयोग करना शामिल है ताकि व्यक्तियों के साथ-साथ समूहों के व्यवहार के साथ-साथ व्यक्तित्व में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। ऐसी कंपनियां हैं जो इस क्षेत्र को कनेक्टेड इवेंट्स पर अपना ध्यान केंद्रित करके स्थापित करने में मदद कर रही हैं।
ब्लॉग पढ़ें- बिग डेटा और एआई लॉबिंग बिजनेस को कैसे बदलेंगे?
अनिवार्य रूप से, कनेक्टेड इवेंट वे इवेंट होते हैं जहां प्रतिभागियों के अनुभवों को समझने के साथ-साथ समझने में सहायता के लिए बड़े पैमाने पर सेंसर की तैनाती की जाती है।
ऐसे सेंसर हैं जो लोगों पर तैनात हैं जो केवल डिवाइस के उपयोग के बजाय विभिन्न मानवीय भावनाओं के विश्लेषण को सक्षम करते हैं। यह विश्लेषिकी का एक रूप है, जिसे भावना विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है। बायोमेट्रिक सेंसर, साथ ही नेटवर्क, इस भावना विश्लेषण के लिए काफी महत्वपूर्ण सक्षम प्रौद्योगिकियां हैं।
ये कंपनियां वीडियो के माध्यम से चेहरे के भावों का उपयोग कर रही हैं, एक्सेलेरोमीटर और जायरोस्कोप के माध्यम से गति, ऑडियो के माध्यम से जयकार और उत्साह, हृदय गति के माध्यम से उत्तेजना, त्वचा के प्रवाहकत्त्व के माध्यम से तनाव आदि के साथ-साथ अभिनव मशीन-लर्निंग-आधारित एनालिटिक्स के साथ मिलकर लोगों की भावनाओं का पता लगाने के लिए। जिस तरह से पहले किसी भी समय कहीं भी संभव नहीं था।
इन कनेक्टेड इवेंट्स में ये कंपनियां बहुत कुछ करती हैं जो वास्तव में सेंसर डेटा से परे वीडियो एनालिटिक्स के पूरे क्षेत्र में फैली हुई है जो कि एनालिटिक्स का एक रूप है जो मशीन लर्निंग पर आधारित है, जिसे अक्सर वीडियो विसंगति का पता लगाने के रूप में कहा जाता है। इस प्रकार का विश्लेषण वास्तव में एक कैमरे से कच्चा इनपुट लेता है और फिर पूरे दृश्य को सीखता है।
इसलिए IoT का विस्तार सेंसरों के साथ-साथ काफी समृद्ध डेटा स्रोतों के रूप में कैमरों को शामिल करने के लिए किया जा रहा है, अक्सर सेंसर द्वारा प्रदान किए गए लोगों के बजाय पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण से एक ही स्थिति का विश्लेषण करने के लिए। कैमरे से इतने बड़े डेटा से निपटने के लिए बड़े डेटा क्लाउड सॉल्यूशंस की भी जरूरत होती है।
साथ ही, वीडियो के माध्यम से सोशल एनालिटिक्स को सक्षम करने के मामले में मोशन डिटेक्शन और फेशियल रिकग्निशन दोनों महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं। कंपनियां मोशन डिटेक्शन का उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकती हैं कि किसी घटना के दर्शक वास्तव में उन घटनाओं का पता लगाना चाहते हैं जो पूरे समूह का ध्यान आकर्षित करती हैं। वे इसे मापने के लिए अपने दर्शकों के चेहरों को देखकर और आंखों की स्थिति के साथ-साथ मुंह की स्थिति का उपयोग करके फोकस के साथ-साथ किसी व्यक्ति की रुचि के स्तर को भी समझते हैं।
वर्तमान में, सामाजिक विश्लेषिकी भी दी गई घटनाओं के विभिन्न महत्वपूर्ण क्षणों के वीडियो कैप्चर का समर्थन करके व्यावसायिक मूल्य बना रही है। व्यवहार के साथ-साथ भावनाओं का विश्लेषण करने के साथ-साथ समूह या कौवे के केंद्र बिंदु वास्तव में घटना की वास्तविक हाइलाइट्स को इंगित करने के लिए, विभिन्न वीडियो क्लिप आसानी से बनाए जा सकते हैं जो स्वाभाविक रूप से भीड़ के समग्र हितों के साथ जुड़ते हैं और इसलिए द्वारा विस्तार, ऑनलाइन दर्शकों के लिए भी।
मुख्य अंतर्दृष्टि- इन IoT समाधानों के माध्यम से मीडिया की पूरी पीढ़ी के साथ-साथ घटनाओं में वृद्धि की पूरी क्षमता केवल स्पष्ट होती जा रही है और शुरुआती अपनाने वाले जिनके लिए यह संपूर्ण ग्राहक अनुभव एक मिशन-महत्वपूर्ण आवश्यकता है, उनकी परियोजनाओं की बैंडविड्थ का आकलन करने के लिए यह विशेष स्थान।
आइडिया 4- वीडियो एनालिटिक्स के माध्यम से निगरानी और सुरक्षा
बुनियादी ढांचे की सुरक्षा निश्चित रूप से भविष्य कहनेवाला रखरखाव से बहुत आगे जाती है, और अक्सर लोगों को बुनियादी ढांचे से ही सुरक्षा की आवश्यकता होती है। कंपनियों ने गति के साथ-साथ रडार सेंसर लगाने के साथ-साथ कैमरों की तैनाती के माध्यम से बुनियादी ढांचे की रक्षा करना शुरू कर दिया है। यह विशेष रूप से तेल और गैस क्षेत्रों के मामले में किया जा रहा है, जहां खतरा बहुत अधिक है।
ब्लॉग पढ़ें- IoT, बिग डेटा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मोबाइल बिजनेस प्रोसेस मैनेजमेंट को अपनाने में अहम भूमिका निभा रहे हैं
निगरानी के संदर्भ में, विसंगतियों का पता लगाना महत्वपूर्ण है, और इसे प्राप्त करने के लिए विभिन्न नवीन तंत्र हैं। एक एआई विकास कंपनी मशीन को वास्तव में यह पता लगाने की अनुमति दे सकती है कि वीडियो या अन्य प्रकार के सेंसर फ़ीड की वास्तविक स्थिति क्या है और समय के साथ अलग-अलग चीजें, सामान्य या असामान्य प्राप्त करें। यह विसंगति सूचकांक बनाता है, और अगर कुछ सीमा से अधिक हो जाता है, तो इसे एक विसंगति कहा जाता है।
इसके अलावा, मानव ऑपरेटरों द्वारा सेंसर फ़ीड की निगरानी भी इस सीमा को समायोजित कर सकती है जो वास्तव में एक ऐसी घटना के रूप में गिना जाता है जो उनके ध्यान देने योग्य है। वीडियो एनालिटिक्स पर आधारित ट्रैफिक मैनेजमेंट सिस्टम इसका एक उदाहरण है। ये प्रौद्योगिकियां सुरक्षा सुनिश्चित करने के साथ-साथ संचालन को समायोजित करने में महान हैं। विभिन्न कतारों में भीड़ की गतिविधियों के प्रबंधन के साथ-साथ घटनाओं में वास्तविक भीड़ घनत्व के प्रबंधन के लिए वीडियो एनालिटिक्स का आसानी से उपयोग किया जा सकता है। उच्च मात्रा में प्रसंस्करण से निपटने के लिए, क्लाउड-कंप्यूटिंग सेवाओं का उपयोग किया जा सकता है।
मुख्य अंतर्दृष्टि- उद्योगों के महंगे बुनियादी ढांचे को आसानी से प्रबंधित किया जा सकता है और साथ ही इस IoT एनालिटिक्स के माध्यम से संरक्षित किया जा सकता है। इसमें सेंसर के साथ-साथ वीडियो एनालिटिक्स भी शामिल हैं। इसके अलावा, नवीनतम प्रौद्योगिकियां जो कनेक्टेड शहर का समर्थन करती हैं, उन्हें भी संपूर्ण IoT एनालिटिक्स या IoT के माध्यम से काफी हद तक सक्षम किया जाएगा, जो बिग डेटा का उपयोग करता है।
आवश्यक Takeaway
हमने यहां जिन परियोजना विचारों की जांच की है, वे आपको आईओटी के माध्यम से प्राप्त की जा सकने वाली संपूर्ण सीमा के कुछ विचार प्रदान करते हैं, जो बिग डेटा का उपयोग करता है। हालाँकि, इन IoT प्लेटफ़ॉर्म के पीछे सक्षम तकनीकों का विवरण कवर नहीं किया गया है, जो सेंसर द्वारा उत्पन्न विशाल, विशाल, रीयल-टाइम डेटासेट से निपटने के लिए विशेष प्रकार के डेटा विज्ञान का उपयोग करते हैं। AI के साथ-साथ औद्योगिक IoT या IIOT टूल के साथ-साथ उनके साथ उपयोग की जाने वाली विश्लेषणात्मक विधियों के लिए, IoT एनालिटिक्स के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने की आवश्यकता है।
निष्कर्ष
इन वर्षों में, हमने निश्चित रूप से इंटरनेट ऑफ थिंग्स का उदय देखा है। इसने विनिर्माण, मोटर वाहन, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति ला दी है। IoT सेंसरों द्वारा उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा के साथ, व्यवसाय इससे सार्थक अंतर्दृष्टि निर्धारित करने की उम्मीद करते हैं। इस संबंध में, बिग डेटा एनालिटिक्स व्यवसायों के लिए एक नई विंडो अवसर प्रदान कर सकता है। IoT उपकरणों द्वारा उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा सोशल मीडिया डेटा के साथ युग्मित होने पर लोगों के व्यवहार के बारे में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि दे सकता है। बिग डेटा एनालिटिक्स इस डेटा के विश्लेषण के साथ-साथ सोशल मीडिया डेटा के साथ इसका विश्लेषण करके लोगों के व्यक्तित्व में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। यह खुदरा उद्योग की मदद कर सकता है जहां व्यवसाय उपभोक्ताओं के उत्पाद उपयोग पैटर्न के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
विश्लेषिकी के माध्यम से बड़ी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने वाली कंपनियों के साथ, यह उपभोक्ता को अपने स्वयं के उपयोग पर नज़र रखने के लिए एक उपभोक्ता-सामना करने वाला डैशबोर्ड भी प्रदान कर सकता है, खासकर जब हम ऊर्जा जैसे क्षेत्रों पर विचार करते हैं। IoT सेंसर और बिग डेटा के साथ, कंपनियां कनेक्टेड इवेंट बना सकती हैं जो उन्हें इवेंट में लोगों के व्यवहार का अध्ययन करने और उनकी प्रतिक्रियाओं के बारे में महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने की अनुमति देती हैं। तनाव, उत्तेजना, गति, चेहरे के भाव आदि।
इसे सेंसर द्वारा ट्रैक और परिमाणित किया जा सकता है और कंपनियों को घटनाओं के बारे में महत्वपूर्ण आंकड़े जानने में मदद करता है। यह उन घटनाओं की नकल करने में मदद करता है जो लोगों के लिए अधिक घटनापूर्ण और रोमांचक मानी जाती हैं। इसके अलावा, वीडियो एनालिटिक्स के माध्यम से, कंपनियां लोगों की आंखों की स्थिति और मुंह का अध्ययन करके किसी घटना के रोमांचक बिंदु का पता लगा सकती हैं और फिर वीडियो क्लिप बना सकती हैं जो निश्चित रूप से ऑनलाइन दर्शकों के लिए भी रोमांचक हो सकती हैं।
IoT के बुनियादी ढांचे के प्रबंधन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के साथ, इसका उपयोग उन बुनियादी ढांचे में लोगों की सुरक्षा के लिए भी किया जा सकता है, विशेष रूप से तेल और गैस उद्योग, निर्माण आदि में। IoT, जो बिग डेटा का उपयोग करता है, का उपयोग यातायात प्रबंधन में किया जा सकता है और विसंगतियों का पता लगाना और अधिकारियों को इन विसंगतियों पर प्रतिक्रिया करने की अनुमति देना।
इसका उपयोग विभिन्न घटनाओं में इन विसंगतियों का पता लगाने के लिए विभिन्न सेंसरों से फ़ीड की समझ और विश्लेषण धाराओं के माध्यम से किया जा सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि एक सामान्य घटना क्या है और एक विसंगति क्या है। इतनी बड़ी मात्रा में डेटा और बड़े पैमाने पर गणना की आवश्यकता और तेज गति से अंतर्दृष्टि प्रदान करने की आवश्यकता के साथ, बिग डेटा क्लाउड समाधान इसके लिए सबसे अच्छा दांव होगा।
IoT, जो बिग डेटा का उपयोग करता है, के औद्योगिक और वाणिज्यिक क्षेत्रों के विभिन्न क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर अनुप्रयोग हैं। उल्लेख-उपरोक्त कुछ अच्छे प्रोजेक्ट आइडिया हैं जिन्हें किसी भी IoT एप्लिकेशन डेवलपमेंट कंपनी द्वारा अपनाया जा सकता है।
Video
- https://youtu.be/hGa0fwpxMWk