Vale a pena mencionar análise de borda no contexto de trabalhar com dados mais próximos dos dispositivos. Se a edge computing é um método de trabalhar com dados mais próximos de dispositivos físicos, então a edge analytics está envolvida na análise dos dados recebidos, cujos resultados são então enviados para a plataforma.
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Discutimos como podemos agregar dados e processá-los. Agora é hora de falar sobre segurança de dados.
Segurança de dados
As plataformas de gerenciamento de dados consistem em muitos aplicativos que possuem suas próprias áreas de responsabilidade. Além disso, cada fabricante possui sua própria hierarquia de acesso a tipos específicos de informações. Além disso, diferentes tipos de dados podem ser usados em diferentes tipos de análise de IoT em muitas aplicações dentro da mesma plataforma, o que significa uma troca constante de dados confidenciais (EUserviços de desenvolvimento de aplicativos oT). Com base nisso, além dos mecanismos de segurança exclusivos específicos do fabricante, é necessário levar em consideração os seguintes requisitos que se enquadram na norma ISO 27001:
- Criptografia de dadosque permite transferir e armazenar dados de forma criptografada para que não seja possível roubar informações confidenciais
- Autorização multifatorque impede a entrada não autorizada no sistema, mas também fornece garantias adicionais de acesso seguro ao sistema
- Controle de acesso baseado em função (RBAC)que restringe o acesso a determinadas informações a pessoas que não deveriam vê-las
- Logon único (SSO)que permite autenticar vários componentes do programa usando um único ID
Até agora, discutimos agregação e proteção de dados. Agora é hora de lançar alguma luz sobre a análise em si.
Três análise de big data técnicas que atualmente são obrigatórias para uma plataforma de gerenciamento de dados IIoT
O componente analítico é uma das partes mais importantes de uma plataforma de análise de dados. A análise de big data de IoT baseada em dados obtidos de dispositivos IIoT requer abordagens especiais e soluções analíticas avançadas.
As tecnologias sem as quais seu sistema de gerenciamento e análise de dados IIoT não pode existir incluem:
Inteligência artificial e aprendizado de máquina
Dado o enorme fluxo de dados em uma grande instalação de produção, pode ser indispensável ter um sistema eletrônico que possa tomar decisões sobre operações de produção no mesmo nível que uma pessoa. As seguintes tecnologias irão ajudá-lo com isso:
- Inteligência artificial. A IA está gradualmente a tornar-se parte integrante do trabalho das plataformas analíticas, à medida que vão além do processamento automático de dados. Plataformas analíticas já nos aconselham com base em dados analisados e preveem possíveis paralisações, reparos e cargas.
- Aprendizado de máquinapor outro lado, defende a automação do fluxo de trabalho. Isso inclui manutenção de equipamentos, monitoramento constante e relatórios. Por exemplo, em vez de perder tempo com reparos demorados, um componente de aprendizado de máquina pode garantir que os trabalhadores realizem manutenção de rotina nos equipamentos para minimizar o tempo de inatividade. Além disso, consegue lembrar quais ações foram realizadas em situações específicas.
Com uma solução de gerenciamento de dados IIoT implementada, você não terá problemas em como conectar sua estratégia de gerenciamento empresarial aos resultados analíticos de IIoT. Eles trabalharão para você por conta própria, graças à IA e ao ML.
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Inteligência de negócios
A inteligência de negócios encapsula estratégias e tecnologias para análise de dados IoT. Essas estratégias e tecnologias incluem serviços de mineração de dadosconsulta, preparação de dados, relatórios, benchmarking, análise descritiva, análise estatística e visualização.
Discutimos muitas coisas, mas não podemos esquecer das pessoas que trabalham com sistemas de gerenciamento de dados. Ao construir um produto para eles, você deve considerar aspectos que afetam a conveniência do espaço de trabalho virtual.
UI/UX avançada com painéis personalizáveis
A interface do usuário é uma das partes mais importantes de qualquer solução, principalmente quando a principal ferramenta de trabalho são os dados. As plataformas de gerenciamento de dados IIoT geralmente contêm conjuntos de aplicativos diferentes, cada um servindo a uma finalidade específica. Uma plataforma de gerenciamento e análise de dados é utilizada por um grande número de especialistas, que trabalham com diversos tipos de dados e realizam diversas operações analíticas sobre eles.
O que é importante considerar neste caso é personalização e uma abordagem intuitiva. A customização servirá como um bom auxiliar para quem deseja filtrar diferentes tipos de dados e construir dashboards separados para diferentes casos. Uma abordagem intuitiva tornará a plataforma um ambiente de trabalho conveniente, pois os funcionários não precisarão passar por um longo processo de integração e aprendizagem dos recursos da plataforma.