Kỹ thuật phân tích dữ liệu IoT (Internet of Things) cho phép các tổ chức trích xuất những hiểu biết có giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ do các thiết bị IoT tạo ra. Những kỹ thuật này liên quan đến việc áp dụng các phương pháp phân tích và trực quan hóa dữ liệu khác nhau để khám phá các mẫu, xu hướng, điểm bất thường và thông tin có thể hành động từ dữ liệu IoT. Dưới đây là phần giới thiệu về một số kỹ thuật phân tích dữ liệu IoT phổ biến:
- Phân tích mô tả:
Phân tích mô tả tập trung vào việc tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu IoT lịch sử để hiểu rõ hơn về các sự kiện và xu hướng trong quá khứ. Nó liên quan đến các kỹ thuật như tổng hợp dữ liệu, lập hồ sơ dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Phân tích mô tả cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất tổng thể, kiểu sử dụng và hành vi của các thiết bị hoặc hệ thống IoT. - Phân tích chẩn đoán:
Phân tích chẩn đoán nhằm mục đích xác định nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện hoặc sự cố cụ thể trong dữ liệu IoT. Nó liên quan đến các kỹ thuật như phân tích tương quan, phân tích hồi quy và phát hiện bất thường. Phân tích chẩn đoán có thể giúp các tổ chức hiểu lý do tại sao một số sự kiện nhất định xảy ra, phát hiện những điểm bất thường hoặc sai lệch so với hành vi thông thường và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống IoT. - Phân tích dự đoán:
Phân tích dự đoán tận dụng dữ liệu IoT lịch sử để đưa ra dự đoán hoặc dự đoán về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Nó liên quan đến các kỹ thuật như thuật toán học máy, phân tích chuỗi thời gian và mô hình dự đoán. Bằng cách phân tích các mẫu trong dữ liệu lịch sử, phân tích dự đoán cho phép các tổ chức lường trước các lỗi thiết bị, phát hiện sự bất thường trong thời gian thực và tối ưu hóa hoạt động dựa trên các dự đoán trong tương lai. - Phân tích theo quy định:
Phân tích theo quy định vượt xa các dự đoán và cung cấp các đề xuất hoặc hành động để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống IoT. Nó kết hợp phân tích dữ liệu lịch sử với các thuật toán tối ưu hóa, mô hình mô phỏng và hệ thống hỗ trợ quyết định. Phân tích theo quy định giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt về phân bổ nguồn lực, tối ưu hóa quy trình và các hành động bảo trì chủ động dựa trên thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu. - Phân tích thời gian thực:
Phân tích thời gian thực tập trung vào phân tích dữ liệu IoT vì dữ liệu này được tạo trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực. Nó liên quan đến các kỹ thuật như xử lý luồng, xử lý sự kiện phức tạp và học máy theo thời gian thực. Phân tích thời gian thực cho phép các tổ chức phát hiện và ứng phó với các sự kiện, điều bất thường hoặc điều kiện quan trọng khi chúng xảy ra, tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định theo thời gian thực và hành động ngay lập tức. - Phân tích biên:
Phân tích biên liên quan đến việc thực hiện phân tích và xử lý dữ liệu ở biên mạng, gần nguồn dữ liệu hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu cục bộ tại các thiết bị biên hoặc nút sương mù, phân tích biên giúp giảm độ trễ, tối ưu hóa việc sử dụng băng thông và cho phép ra quyết định theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực mà không chỉ dựa vào máy chủ đám mây. - Phân tích trực quan:
Phân tích trực quan kết hợp các kỹ thuật phân tích dữ liệu với trực quan hóa tương tác để khám phá và hiểu dữ liệu IoT một cách hiệu quả. Nó liên quan đến các kỹ thuật như bảng điều khiển, trực quan hóa dữ liệu và các công cụ khám phá dữ liệu tương tác. Phân tích trực quan cho phép người dùng xác định các mẫu, xu hướng và điểm bất thường trong dữ liệu IoT thông qua các biểu diễn trực quan mang tính tương tác và trực quan.
Bằng cách tận dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu IoT này, các tổ chức có thể thu được những hiểu biết có giá trị, cải thiện hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau như thành phố thông minh, sản xuất, chăm sóc sức khỏe và quản lý năng lượng. Việc lựa chọn kỹ thuật phân tích tùy thuộc vào trường hợp sử dụng IoT cụ thể, đặc điểm dữ liệu, mục tiêu kinh doanh và tài nguyên sẵn có.
