تحليلات إنترنت الأشياء: معرفة المستقبل

لقد سمعنا بلا توقف تقريبًا عن إنترنت الأشياء (IoT) والثورة الكبيرة التي نتجه نحوها. يمكن لإنترنت الأشياء تمكين الاتصال والتحكم في المعدات والآلات عن بُعد عن طريق قراءة البيانات التي يتم الحصول عليها من المستشعرات واتخاذ الإجراءات اللازمة بناءً عليها. ويمكن لهذه المستشعرات توليد كميات هائلة من البيانات التي تشكل ثروة عميقة يمكن الاستفادة منها إذا تمكنا فقط من تطبيق التحليلات الصحيحة، ومن هنا ظهر مفهوم تحليلات إنترنت الأشياء.

تحليلات إنترنت الأشياء تشبه أي تحليلات أخرى. ومع ذلك، فإن الحاجة إلى توزيع بعض تحليلات إنترنت الأشياء على الأطراف، واستخدام تقنيات لم تكن شائعة الاستخدام من قبل، تتطلب عادةً من خبراء ذكاء الأعمال (BI) والتحليلات تبني أفضل الممارسات والبرمجيات الجديدة. ولم يكن إنترنت الأشياء في شكله الأساسي ممكنًا لولا التغيرات التكنولوجية الكبيرة التي تضافرت معًا، والتي تشمل المستشعرات الرخيصة، والنطاق الترددي منخفض التكلفة، ووحدات المعالجة غير المكلفة، وانتشار الهواتف الذكية، وتغطية الإنترنت اللاسلكي، والبيانات الضخمة.

تعد التحليلات ضرورية لنجاح أنظمة إنترنت الأشياء. ويمكن القول إنها النقطة الأساسية في إنترنت الأشياء لأنها تدعم عملية صنع القرار في العمليات التي يتم إنشاؤها ضمن برامج التحول التجاري والأعمال الرقمية.

تستخدم تحليلات إنترنت الأشياء معظم الخوارزميات والأدوات نفسها التي تستخدمها الأنواع الأخرى من ذكاء الأعمال والتحليلات المتقدمة. ومع ذلك، تظهر بعض التقنيات بشكل متكرر أكثر في تحليلات إنترنت الأشياء، ولدى العديد من محترفي ذكاء الأعمال والتحليلات خبرة محدودة أو معدومة في هذه التقنيات.

تعد تحليلات إنترنت الأشياء التي تعمل في السحابة أو في مراكز بيانات الشركات هي الأكثر تشابهًا مع تحليلات ذكاء الأعمال الأخرى. وتظهر الاختلافات الرئيسية عند "الحافة" في المصانع، والمركبات المتصلة، والمنازل المتصلة، وغيرها من المواقع الموزعة. المدخلات الأساسية لتحليلات إنترنت الأشياء هي تدفقات بيانات المستشعرات من الآلات والأجهزة الطبية والمستشعرات البيئية والكيانات المادية الأخرى. تتطلب معالجة هذه البيانات بطريقة فعالة وفي الوقت المناسب أحيانًا منصات معالجة تدفق الأحداث، وأنظمة إدارة قواعد بيانات السلاسل الزمنية، وخوارزميات تحليلية متخصصة. كما تتطلب الاهتمام بالأمن، والاتصالات، وتخزين البيانات، وتكامل التطبيقات، والحوكمة، واعتبارات أخرى تتجاوز التحليلات. يمكن توضيح تعقيد إنترنت الأشياء من خلال الاتساع الهائل لتطبيقاته التي قد يصعب استيعابها. تغطي هذه التطبيقات مجالات واسعة مثل الأجهزة القابلة للارتداء، والسيارات، والمنازل والأجهزة المتصلة، وخدمات المدن والبلديات.

تصف بعض رؤى إنترنت الأشياء سيناريو مبسطًا ترسل فيه الأجهزة والبوابات عند الحافة جميع بيانات المستشعرات إلى السحابة، حيث يتم تنفيذ المعالجة التحليلية، وهناك اتصالات غير مباشرة أخرى بتطبيقات المؤسسات الخلفية التقليدية. ومع ذلك، يصف هذا بعض سيناريوهات إنترنت الأشياء فقط. وفي العديد من السيناريوهات الأخرى، تعالج التطبيقات التحليلية في الخوادم والبوابات وأجهزة التوجيه الذكية والأجهزة بيانات المستشعرات بالقرب من مكان توليدها - في المصانع ومحطات الطاقة ومنصات النفط والطائرات والسفن والمنازل وما إلى ذلك. في هذه الحالات، يتم تحميل مجموعات فرعية فقط من بيانات المستشعرات المهيأة، أو النتائج الوسيطة (مثل الأحداث المعقدة) المحسوبة من بيانات المستشعرات، إلى السحابة أو مراكز بيانات الشركات للمعالجة بواسطة التحليلات المركزية والتطبيقات الأخرى.

يجب أن يتم تصميم وتطوير تحليلات إنترنت الأشياء - بناء النماذج - بشكل عام في السحابة أو في مراكز بيانات الشركات. ومع ذلك، يحتاج قادة ذكاء الأعمال والتحليلات إلى توزيع تحليلات وقت التشغيل التي تلبي الاحتياجات المحلية إلى مواقع الحافة. بالنسبة لبعض تطبيقات إنترنت الأشياء التحليلية، سيحتاجون إلى الحصول على أدوات برمجية جديدة وتعلم كيفية استخدامها، وهي أدوات توفر ميزات لم تكن مطلوبة سابقًا من قبل برامج ذكاء الأعمال والتحليلات الخاصة بهم.

يتمتع عرض قيمة إنترنت الأشياء بإمكانات عالية وإمكانيات لا حدود لها. وتوليد الإيرادات هو الأكثر وضوحًا والأكثر طلبًا. تحاول الشركات استخدام إنترنت الأشياء لتحقيق إيرادات إضافية أو إيرادات تزايدية من خلال إنشاء خدمات ومنتجات جديدة. علاوة على ذلك، تجد المؤسسات طرقًا لاستخدام إنترنت الأشياء لزيادة الإنتاجية وتقليل التكاليف، بما في ذلك تكاليف العمالة والإنتاج واستهلاك الطاقة. إن التطبيقات المحتملة لتحليلات إنترنت الأشياء لا حدود لها، ويجب على جميع الشركات الاستثمار في هذا المجال الجذري الجديد.