در حال حاضر بیش از 10 میلیارد دستگاه به صورت فعال در دنیای اینترنت اشیا وجود دارد که اطلاعات را در اختیار شرکت ها قرار می دهند. تعجبی نخواهد داشت که این آمار تا پایان این دهه دو برابر خواهد شد. اینترنت اشیا قطعا آینده ی بسیاری از کسب و کار ها خواهد بود. امروزه چالش کسب و کارها دیگر بدست آوردن اطلاعات نیست بلکه تجزیه و تحلیل اطلاعات است!

در این مقاله به راه حل هایی خواهیم پرداخت که کسب و کارها می توانند بوسیله ی آن از امکانات اینترنت اشیا استفاده کنند.

1-      ایجاد یک طرح جدید

مرحله ی اول مستلزم اطلاعاتی است که بوسیله ی آن نحوه ی پیاده سازی و استفاده از اینترنت اشیا را مشخص کند.به عنوان مثال یک شرکت حمل و نقل ممکن است بخواهد که از امنیت رانندگان و کامیون های خود در سفرهای طولانی اطمینان حاصل کند. این شرکت ها می توانند حسگرهایی را برای تنظیم فشار لاستیک به ماشین اضافه کنند. این فرایند به این صورت خواهد بود که اطلاعات برای تجزیه و تحلیل به هاب اینترنت اشیا ارسال خواهد شد . سپس این اطلاعات از طریق هاب به گوشی تلفن همراه در دسترس خواهد بود تا کارکنان بتوانند در هر زمان به آن دسترسی داشته باشند.

تمامی این مراحل با ایجاد یک طرح برای برنامه ریزی از چگونگی استفاده ی داده ها شروع می شود.سپس سازمان و یا کسب و کار می تواند تصمیم بگیرد که این اطلاعات در اختیار چه کسانی باشد.

2-    ذخیره سازی داده در فضای ابری

قدم بعدی برای استفاده از سیستم اینترنت اشیا و تبدیل داده ها , به داده های ارزشمند مکانی برای ذخیره سازی است. سرویس های ذخیره سازی ابری بهترین انتخاب برای کسب و کارهاست.

به عنوان مثال : Microsoft Azure Data Factory یک ابزار بدون سرور است که از فرایندهای ETL (استخراج – تبدیل - بارگذاری) برای آپلود داده ها ,از دستگاه های IOTدر فضای ابری استفاده می کند.

مراکز مراقبت بهداشتی از سرویس های ابری همانند Azure Data Factory برای ذخیره ی حجم عظیمی از داده های جمع آوری شده استفاده می کنند. این اطلاعات از دستگاه های پوشیدنی که برای بیماران مزمن مانند بیماری قلبی – دیابت – افسردگی استفاده می کنند بدست می آید.

3-   آموزش نحوه ی استفاده از داده ها در اینترنت اشیا

قدم بعدی چگونگی استفاده از داده هایی است که در فضای ابری ذخیره سازی شده اند . با استفاده از ابزارهایی همانند Amazon SageMaker می توان درکی از داده ها پیدا کرد و استفاده از این ابزار را به کاربران آموزش داد . به عنوان مثال : شرکت های پلاستیکی می توانند سرویسی همانند SageMaker‌را به یک پلتفرم هوش مصنوعی اضافه کرده تا نواقص احتمالی در خط تولید را شناسایی کند.

4-   تجزیه و تحلیل داده ها

برنامه های تجزیه و تحلیل اطلاعات همانند Azure Synapes Analytices داده ها را مدل می کند  و درک بهتری از داده ها را در اختیار  کاربران قرار می دهد. اساسا این نرم افزار امکان جستجوی اطلاعات خاص را برای تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس بزرگ فراهم می کند. با استفاده از نرم افزارهای فوق و اتصال آنها به سیستم هوش مصنوعی می توان اطلاعات را به صورت لحظه ای تجزیه و تحلیل کرد.

۵- بصری سازی داده ها

هنگامی که داده ها ذخیره می شوند – آماده ای این خواهند بود که آموزش و مدل داده شوند.مرحله ی منطقی بعدی شکل دهی این اطلاعات به صورت مفید به یک چیز مفید است . هوش مصنوعی در تبدیل داده ها به چیزی که کسب و کارها می توانند برای تصمیم گیری استراتژیک استفاده کنند کمک می کند.

به عنوان مثال : Tableau‌چندین ابزار را برای مدل سازی داده ها در فضای ابری در اختیار کسب و کار  و یا کاربر قرار می دهد. این ابزار داده ها را دریافت می کند و مدل های مختلفی را برای درک کردن به کاربر ارائه می دهد.