データの欠点
ビッグデータが多すぎると、価値を引き出すための時間とビッグデータの保存と処理のコストが大きくなる可能性があり、企業は非構造化ビッグデータを扱うのが難しいことを理解しています。
産業用IoTアプリケーションの場合、別のアプローチをご使用になることをお奨めします。
- まず、データから求めるビジネス成果を特定する。
- 次に、分野の専門家の知識を活用して、これらのビジネス成果をもたらす最も可能性の高いデータを選択する。
- 最後に、適切なデータ処理と分析をビジネス価値の処理データに一致させる。
このシナリオでは、産業用システムのデータを特定して状況に沿った説明へと変える分野の専門家の役割は、産業用IoTにおけるデータサイエンティストの役割と同じくらい重要です。
これは、ビッグデータがスマートデータになる方法の簡易化されたバージョンです。
スマートデータへの生データの変換
一般に、データ処理には3つのレベルがあります。
- デバイス: シンプルな制限チェックは、デバイスの動作に関する有用な洞察を提供する。
- システム: 数サイクルでウェブが破損する可能性が高いパーパーウェブの張力などの洞察を導き出す。
- エンタープライズ: OT環境から選択された状況に沿った説明にされたデータまたはスマートデーを分析し、企業の他の部分のデータと組み合わせて、データマッシュアップまたはダッシュボードを開発できる。
これらの各レベルでの分析とAI /機械学習により、産業プラントのプロセスと動作を最適化して、生産性を高めることができます。
次の機能
産業用IoTアプリケーションのビッグデータはますますスマートデータに置き換わっています。
産業用IoTソリューションは、デバイス、システム、およびエンタープライズレベルで利用可能なスケーラブルなコンピューティングを活用して、エッジおよびクラウドで記述的、診断、予測、規範的分析などのビジネス価値を提供するソリューションを実装します。
したがって、企業にとって、ビジネスの成果のためにスマートデータ、スケーラブルな分析、ビッグデータの組み合わせを使用することがさらに重要になります。
