من بين جميع التقنيات التي دخلت في المشهد الحديث ، كانت إنترنت الأشياء من بين أكثر التقنيات إثارة.
تتم مناقشة إنترنت الأشياء أو إنترنت الأشياء عمومًا على أنها خدمات يتم تمكينها بواسطة الأجهزة المتصلة. ومع ذلك ، فإن تأثيره الفعلي يأتي من الشبكة الكاملة للأجهزة ككل إلى جانب البيانات التي يمكنهم جمعها أو جمعها تمامًا.
في الوقت الحالي ، عندما يفكر شخص ما في إنترنت الأشياء ، فإنه يركز على شيء مثل Amazon Echo الذي يستمع ويستجيب أيضًا لأوامر المستخدم ويقدم الخدمات بشكل مباشر. ومع ذلك ، بالنسبة لمعظم الشركات التي تستخدم حلول إنترنت الأشياء ، فإن هذا ليس في الواقع تطبيقًا عمليًا يفكرون فيه.
إذن ، ما الذي يتطلبه الأمر بالفعل لجعل إنترنت الأشياء عرضًا قيمًا للشركات؟ حسنًا ، هناك خدمات تطوير البيانات الضخمة . غالبًا ما تجد معظم الشركات نجاحًا أكبر بكثير من خلال توحيد إنترنت الأشياء وكذلك البيانات الضخمة جنبًا إلى جنب مع استخدام الأجهزة المتصلة لجمع المعلومات الحيوية ثم تحويلها إلى نظام مركزي تمامًا. هذا هو المكان الذي تمكّن فيه هذه الشركات الشركات من الاستفادة من حلول البيانات الضخمة لإنترنت الأشياء.
من الواضح تمامًا أنك إذا توقفت عن التفكير في إنترنت الأشياء كشيء مثل وضع تطبيق أو حتى شبكة Wi-Fi على كل شيء وبدأت أيضًا في التفكير فيه كطريقة لجمع الكثير من البيانات حول عمليات عملك والعملاء و حتى في البيئة ، في هذه الحالة فجأة سيكون من الصعب بالتأكيد رؤية أين لن تتمكن إنترنت الأشياء من مساعدة عملك. في الوقت الحالي ، هناك قادة في كل صناعة يحققون حاليًا اختراقات في نشر أجهزة إنترنت الأشياء وأيضًا جمع بيانات قابلة للتنفيذ. فيما يلي بعض الأفكار الجيدة للمشاريع في إنترنت الأشياء ، والتي تستخدم البيانات الضخمة.
قبل ذلك ، يجب أن ننظر في كيفية دمج إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة معًا. حسنًا ، نظرًا لأن المستشعرات الجديدة جنبًا إلى جنب مع التقنيات المحمولة وكذلك اللاسلكية تقود حاليًا التطور الفعلي لإنترنت الأشياء ، فإن القيمة التجارية الفعلية لـ IoT تكمن بالتأكيد في أحدث الكلمات الطنانة ، تحليلات البيانات الكبيرة ، بدلاً من المستجدات في الأجهزة والابتكارات.
بعد كل شيء ، لماذا تقوم بنقل المعلومات من مستشعرات إنترنت الأشياء المختلفة إلى المستخدم النهائي الفعلي في حال لم يكن لديك أي شكل من أشكال منصة التحليلات الغنية بما يكفي لاستخراج رؤى قيمة منها على النحو الواجب أو حتى تحويلها وترجمتها إلى أكثر من ذلك بكثير تجارب المستهلكين الثاقبة؟
يوضح معظم مطوري البرامج الذين يقودون السوق والذين هم أيضًا رواد تحليلات إنترنت الأشياء كيف توفر تحليلات إنترنت الأشياء فرصًا تجارية تحويلية مختلفة متاحة للاستفادة منها في كل شركة. لذلك ، دعونا نلقي نظرة على ماهية تحليلات إنترنت الأشياء.
تحليلات إنترنت الأشياء
إن أهم الأشياء التي يجب فهمها فيما يتعلق بالتحليلات على بيانات إنترنت الأشياء هي في الواقع أنها تتطلب وحتى تتضمن مجموعات بيانات تم إنشاؤها بواسطة أجهزة استشعار مختلفة ، والتي أصبحت الآن رخيصة ورائعة بدرجة كافية لتوفير الدعم لمجموعة لا حصر لها تقريبًا من حالات الاستخدام المختلفة .
أيضًا ، تكمن الإمكانات الفعلية لأجهزة الاستشعار بوضوح في قدرتها المتأصلة على جمع البيانات بسهولة حول البيئة المادية المحيطة التي يمكن تحليلها بسهولة أو حتى دمجها مع أنواع مختلفة من البيانات من أجل اكتشاف الأنماط في النهاية.
اقرأ المدونة- لماذا تتجه الصناعة إلى إنترنت الأشياء أو إنترنت الأشياء من أجل عمليات أكثر ذكاءً
تؤدي القدرة الكامنة في المستشعرات على جمع رؤى الفيزياء في الواقع إلى عدد قليل من السياقات في الوقت الفعلي فيما يتعلق بشخص معين ، والتي يمكن دمجها بسهولة مع التعبير الكامل للبيانات الكاملة من وسائل التواصل الاجتماعي لهذا الشخص لتحقيق نتائج قوية. وفهم أفضل لهذا الفرد أو حتى لمجموعة من الناس. في حالة تنفيذها بالطريقة الصحيحة ، يمكنها بالتأكيد توفير مجموعة واسعة من أحدث الخدمات الجديدة للمستهلك.
على سبيل المثال ، يمكن لشركة تطوير تطبيقات إنترنت الأشياء الاستفادة من البيانات الضخمة لاستخدام تحليلات الفيديو المدعومة بالتعلم الآلي من أجل تتبع تحركات الجمهور خلال حدث ما للكشف عن مستوى تفاعل الجمهور. لأنواع المشاريع المماثلة ، ستكون بيانات الاستشعار التالية مطلوبة ، مثل:
- يغذي الفيديو
- بيانات استخدام المنتج (ليست بيانات المستشعر بالضرورة)
- بيانات تحديد الموقع الجغرافي للجوال
- بيانات الوسائط الاجتماعية (مجمعة مع بيانات إنترنت الأشياء)
- ملفات السجل (سجلات مختلفة تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر للأحداث والعمليات في تطبيقات البرامج أو الشبكات وغير ذلك الكثير.)
لكي نقول أن هذه الأنواع من البيانات ليست خاصة في الواقع بإنترنت الأشياء ، فهذا يفتقد تمامًا لهذه النقطة. في معظم الحالات ، تحقق قيمة بعض بيانات المستشعر المعنى فقط أو تصبح واضحة عندما تكون متكاملة تمامًا أو حتى مرتبطة بمصادر بيانات أخرى.
الآن ، دعنا نلقي نظرة على بعض أفكار المشاريع الجيدة لإنترنت الأشياء التي تستخدم البيانات الضخمة والتي يمكن أن تؤدي إلى تأثيرات تجارية تحويلية عبر قطاعات مختلفة.
الفكرة 1- تحليلات استخدام المنتج الاستهلاكي (التسويق)
تتمتع حلول إنترنت الأشياء المختلفة بإمكانيات متأصلة لإعادة كتابة كيفية تعامل الشركات مع عملائها بشكل كامل وكامل. إحدى الطرق التي تحدث بالفعل ، وهي تحليل المعلومات حول كيفية استخدام مستهلكين معينين للمنتجات المتصلة بالإنترنت للشركة.
في هذا الصدد ، تقوم الآن المنتجات المتصلة بإنترنت الأشياء مثل آلات صنع القهوة بنقل المعلومات إلى مصنعيها حول عدد أواني القهوة التي يقوم مستهلك معين بتخميرها يوميًا ومعلومات مماثلة بشأن استخدام المنتج من قبل المستهلكين. يمكن لشركة تطوير الذكاء الاصطناعي تطوير حل للسماح لمصنعي القهوة بتحليل هذه البيانات.
يمكن ربط هذه البيانات بسهولة ببيانات وسائل التواصل الاجتماعي الفعلية من أجل تحديد ما إذا كان المستهلكون الذين يقومون بتخمير المزيد من القهوة من المرجح أن يناقشوا العلامة التجارية بنشاط على وسائل التواصل الاجتماعي. أيضًا ، يمكن للبائع معرفة ما إذا كانت الاختلافات في الكميات المختلفة من القهوة المخمرة من قبل المستهلكين تتوافق مع الكمية الفعلية لكبسولات القهوة التي يبيعها البائع.
Key Insight- لا يتعلق إنترنت الأشياء بإطلاق أنواع جديدة من المنتجات فقط. تكشف أيضًا تحليلات البيانات الكبيرة على بيانات إنترنت الأشياء بالكامل فيما يتعلق باستخدام المنتج رؤى تسويقية قابلة للتنفيذ فيما يتعلق بالعملاء وعمليات سلسلة التوريد للشركة.
الفكرة 2 - تزويد مستخدمي الأعمال وتحليلات المستهلكين بنفس التحليلات
من بين الجوانب الرائعة للتحليلات على بيانات إنترنت الأشياء بأكملها ، القدرة الفعلية على أن تكون التحليلات مواجهة للمستهلكين وكذلك الأعمال في وقت واحد.
وفقًا لشركة تبيع عدادات الطاقة الذكية التي لا تحتاج إلى أجهزة قراءة للعدادات ، فإنها تبيع إلى حكومات المقاطعات والولايات جنبًا إلى جنب مع مزودي الطاقة من القطاع الخاص ، بحيث يمكن للمؤسسة إجراء كشف الاحتيال بسهولة على بيانات العدادات الخاصة بهم إلى جانب توقعات الإيرادات. القناة الأخرى هي في الواقع موجهة نحو المستهلك. نظرًا لأن التحليلات تمكّن البوابات للعملاء أو المستهلكين من إدارة استهلاكهم للطاقة الخاصة بهم ومعرفة مقدار ما ذهبوا إليه أو تحت الأسر الأخرى في منطقتهم ، قم أيضًا بضبط أجهزتهم وإيقاف تشغيلها لتحديد كيفية تأثيرهم الفعلي على كامل استخدام الطاقة.
في هذه الحالة بالذات ، يولد النشاط التجاري بالفعل قيمة معينة من نفس التحليلات بطريقتين مختلفتين.
- التنقيب عن البيانات التقليدية من أجل الكشف عن الاحتيال
- تقديم أو تمكين خدمة جديدة لعملائها تجذب المستهلكين الأخضر والمقتصد على حد سواء.
Key Insight - حقق أقصى استفادة من نشر تحليلات IoT المختلفة التي تواجه داخليًا من خلال تمكين لوحات المعلومات المختلفة التي تواجه جهات خارجية لعملائك. تعد تطبيقات الأجهزة المحمولة وبوابات الويب حاليًا أفضل طريقة للوحات المعلومات التي تواجه العملاء. يمكنك الاستعانة بشركة تطوير تطبيقات إنترنت الأشياء لتطوير تطبيق لوحة معلومات يواجه المستهلك.
الفكرة 3 - تم تمكين الأحداث المتصلة بأجهزة الاستشعار والكاميرات
من بين المجالات الأكثر إثارة في إنترنت الأشياء بالكامل ، التحليلات هي مجال التحليلات الاجتماعية الناشئ بسرعة. يتضمن استخدام بيانات الفيديو وبيانات المستشعر وبيانات الوسائط الاجتماعية وما إلى ذلك من أجل الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ حول السلوكيات والشخصيات للأفراد والمجموعات. هناك شركات تساعد في إنشاء هذا المجال من خلال تركيزها على الأحداث المتصلة.
اقرأ المدونة- كيف ستغير البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي أعمال الضغط؟
بشكل أساسي ، الأحداث المتصلة هي الحدث الذي يتم فيه نشر أجهزة استشعار على نطاق واسع للمساعدة في الفهم وكذلك تحسين تجارب المشاركين.
هناك أجهزة استشعار يتم نشرها على الأشخاص والتي مكنت من تحليل المشاعر البشرية المختلفة بدلاً من مجرد استخدام الجهاز. إنه شكل من أشكال التحليلات ، يُعرف أيضًا باسم تحليل المشاعر. تعتبر المستشعرات الحيوية ، وكذلك الشبكات ، تقنيات تمكين مهمة جدًا لتحليل المشاعر.
تستخدم هذه الشركات تعابير الوجه من خلال الفيديو ، والحركة من خلال مقاييس التسارع والجيروسكوبات ، والهتاف وصيحات الاستهجان من خلال الصوت ، والإثارة من خلال معدل ضربات القلب ، والضغط من خلال توصيل الجلد وما إلى ذلك ، إلى جانب التحليلات المبتكرة القائمة على التعلم الآلي من أجل استنتاج مشاعر الناس في بطريقة لم تكن ممكنة في أي مكان وفي أي وقت من قبل.
إن الكثير مما تفعله هذه الشركات في هذه الأحداث المتصلة يمتد في الواقع إلى ما هو أبعد من بيانات المستشعر إلى مجال تحليلات الفيديو بالكامل ، وهو شكل من أشكال التحليلات التي تعتمد على التعلم الآلي ، وغالبًا ما يُطلق عليها اكتشاف شذوذ الفيديو. يأخذ هذا النوع من التحليلات المدخلات الأولية مباشرة من الكاميرا ثم يتعلم المشهد بأكمله.
ومن ثم ، فإن إنترنت الأشياء تتوسع لتشمل الكاميرات أخيرًا كمصادر بيانات غنية جدًا إلى جانب أجهزة الاستشعار ، وفي كثير من الأحيان لتحليل نفس الموقف من وجهات نظر مختلفة تمامًا بدلاً من تلك التي توفرها المستشعرات. من أجل التعامل مع مثل هذه البيانات الضخمة من الكاميرا ، هناك حاجة أيضًا إلى حلول سحابة البيانات الكبيرة.
أيضًا ، يعد اكتشاف الحركة والتعرف على الوجه من المجالات الحاسمة فيما يتعلق بتمكين التحليلات الاجتماعية من خلال الفيديو. يمكن للشركات استخدام اكتشاف الحركة من أجل العثور على المكان الذي يبحث فيه جمهور الحدث فعليًا عن الأحداث التي تلفت انتباه المجموعة بأكملها. يقيسون ذلك من خلال النظر إلى وجوه جمهورهم واستخدام موضع العين وكذلك وضع الفم لفهم التركيز وكذلك مستوى اهتمام الشخص.
في الوقت الحالي ، تعمل التحليلات الاجتماعية أيضًا على إنشاء قيمة تجارية من خلال دعم التقاط الفيديو للحظات مهمة مختلفة من أحداث معينة. عن طريق تحليل المشاعر جنبًا إلى جنب مع السلوكيات وكذلك النقاط المحورية للمجموعة أو الغراب لتحديد النقاط البارزة الحقيقية للحدث ، يمكن بسهولة إنشاء مقاطع فيديو مختلفة ترتبط بشكل طبيعي بالاهتمامات العامة للجمهور وبالتالي من خلال التمديد للمشاهدين عبر الإنترنت أيضًا.
Key Insight - أصبحت الإمكانات الكاملة للجيل الكامل من الوسائط بالإضافة إلى تحسين الأحداث من خلال حلول إنترنت الأشياء هذه واضحة تمامًا والمتبنين الأوائل الذين تمثل تجربة العميل بأكملها هذه حاجة ملحة للمهمة لتقييم النطاق الترددي لمشاريعهم في هذه المساحة بالذات.
فكرة 4- المراقبة والسلامة من خلال تحليلات الفيديو
من المؤكد أن حماية البنية التحتية تتجاوز الصيانة التنبؤية ، وغالبًا ما يحتاج الناس إلى الحماية من البنية التحتية نفسها. بدأت الشركات في حماية البنية التحتية من خلال نشر الكاميرات جنبًا إلى جنب مع أجهزة استشعار الحركة والرادار. يتم ذلك ، خاصة في حالة حقول النفط والغاز ، حيث يكون الخطر كبيرًا للغاية.
اقرأ المدونة- تلعب إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تبني إدارة عمليات الأعمال عبر الأجهزة المحمولة
في سياق المراقبة ، يعد اكتشاف الحالات الشاذة أمرًا بالغ الأهمية ، وهناك آليات جديدة مختلفة لتحقيق ذلك. يمكن لشركة تطوير الذكاء الاصطناعي أن تسمح للجهاز بمحاولة معرفة الحالة الحقيقية للفيديو أو الأنواع الأخرى من تغذية المستشعرات واستنباط أشياء مختلفة ، طبيعية أو غير طبيعية ، بمرور الوقت. إنه ينشئ مؤشرات شذوذ ، وإذا تجاوز شيء ما الحد الأدنى ، يُطلق عليه حينئذٍ حالة شاذة.
أيضًا ، يمكن لمراقبة تغذيات المستشعر من قبل المشغلين البشريين ضبط هذه العتبة لما يعتبر في الواقع حدثًا يستحق اهتمامهم. مثال على ذلك نظام إدارة حركة المرور الذي يعتمد على تحليلات الفيديو. هذه التقنيات رائعة في ضبط العمليات ، إلى جانب ضمان السلامة. يمكن استخدام تحليلات الفيديو بسهولة لإدارة تحركات الجماهير في قوائم انتظار مختلفة بالإضافة إلى إدارة كثافة الحشد الفعلية في الأحداث. للتعامل مع الكم الهائل من المعالجة ، يمكن الاستفادة من خدمات الحوسبة السحابية.
Key Insight- يمكن بسهولة إدارة البنية التحتية باهظة الثمن للصناعات وحمايتها من خلال تحليلات إنترنت الأشياء. يتضمن مستشعرات بالإضافة إلى تحليلات الفيديو. علاوة على ذلك ، سيتم تمكين أحدث التقنيات التي تدعم المدينة المتصلة بشكل كبير من خلال تحليلات إنترنت الأشياء بالكامل أو إنترنت الأشياء ، والتي تستخدم البيانات الضخمة.
الوجبات الجاهزة الأساسية
تزودك أفكار المشروع التي درسناها هنا ببعض الأفكار عن النطاق الكامل لما يمكن تحقيقه من خلال إنترنت الأشياء ، والذي يستخدم البيانات الضخمة. ومع ذلك ، لا يتم تغطية تفاصيل تمكين التقنيات وراء منصات إنترنت الأشياء هذه ، والتي تستخدم نوعًا متخصصًا من علم البيانات للتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة وواسعة في الوقت الفعلي يتم إنشاؤها بواسطة أجهزة الاستشعار. جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي وأدوات IoT الصناعية أو IIOT ، بالإضافة إلى الأساليب التحليلية المستخدمة معهم ، لذلك ، يجب اتباع أفضل الممارسات لتحليلات إنترنت الأشياء.
استنتاج
على مر السنين ، شهدنا بالتأكيد ظهور إنترنت الأشياء. لقد أحدث ثورة في قطاعات مختلفة مثل التصنيع والسيارات والرعاية الصحية وتجارة التجزئة وما إلى ذلك. مع الكم الهائل من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة مستشعرات إنترنت الأشياء ، تتوقع الشركات تحديد رؤى ذات مغزى منها. في هذا الصدد ، يمكن أن توفر تحليلات البيانات الضخمة فرصة نافذة جديدة للشركات. يمكن للحجم الهائل من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أجهزة إنترنت الأشياء أن يعطي رؤى قابلة للتنفيذ حول سلوك الناس عندما يقترن ببيانات الوسائط الاجتماعية. يمكن أن توفر تحليلات البيانات الضخمة نظرة أعمق على شخصية الأشخاص من خلال تحليل هذه البيانات إلى جانب تحليلها باستخدام بيانات الوسائط الاجتماعية. يمكن أن يساعد ذلك صناعة البيع بالتجزئة حيث يمكن للشركات الحصول على مزيد من المعلومات حول نمط استخدام المنتج للمستهلكين.
مع اكتساب الشركات رؤى رائعة من خلال التحليلات ، يمكنها حتى تزويد المستهلك بلوحة تحكم تواجه المستهلك لتتبع استخدامهم الخاص ، خاصة عندما نفكر في مجالات مثل الطاقة. باستخدام مستشعرات إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة ، يمكن للشركات إنشاء أحداث متصلة تسمح لها بدراسة سلوك الأشخاص في الحدث وجمع البيانات الأساسية المتعلقة بردودهم. الإجهاد ، الإثارة ، الحركة ، تعابير الوجه ، إلخ.
يمكن تتبعها وقياسها بواسطة المستشعرات ومساعدة الشركات على معرفة الإحصائيات الحيوية المتعلقة بالأحداث. يساعد في تكرار الأحداث التي تعتبر أكثر إثارة للأحداث وإثارة للناس. أيضًا ، من خلال تحليلات الفيديو ، يمكن للشركات العثور على النقطة المثيرة لحدث ما من خلال دراسة موقف عيون الأشخاص وفمهم ثم إنشاء مقاطع فيديو يمكن بالتأكيد أن تكون مثيرة للمشاهدين عبر الإنترنت أيضًا.
نظرًا لأن إنترنت الأشياء تلعب دورًا رئيسيًا في إدارة البنية التحتية ، يمكن أيضًا استخدامها لحماية الأشخاص في تلك البنى التحتية ، لا سيما في صناعة النفط والغاز ، والتصنيع ، وما إلى ذلك ، يمكن استخدام إنترنت الأشياء ، الذي يستخدم البيانات الكبيرة ، في إدارة حركة المرور و الكشف عن الحالات الشاذة والسماح للسلطات بالرد على هذه الحالات الشاذة.
يمكن أيضًا استخدامه للكشف عن هذه الحالات الشاذة في أحداث مختلفة من خلال فهم وتحليلات تدفقات التغذية من أجهزة استشعار مختلفة وتحديد ماهية الحدث الطبيعي وما هو الشذوذ. مع هذا الحجم الضخم من البيانات والحسابات الهائلة المطلوبة والحاجة إلى تقديم رؤى بوتيرة سريعة ، ستكون حلول سحابة البيانات الكبيرة هي أفضل رهان لها.
إنترنت الأشياء ، التي تستخدم البيانات الضخمة ، لها تطبيقات ضخمة في مجالات مختلفة من القطاعات الصناعية والتجارية. المذكورة أعلاه هي بعض الأفكار الجيدة للمشروع التي يمكن متابعتها من قبل أي شركة لتطوير تطبيقات إنترنت الأشياء.
Video
- https://youtu.be/hGa0fwpxMWk