Платформы аналитики интернета вещей (ПАИВ) c функцией Архитектура блокчейн

Платформы аналитики интернета вещей (ПАИВ, англ. Internet of Things Analytics Platforms, IoTAP) — это специализированные системы, предназначенные для сбора, обработки, анализа и визуализации данных, полученных от устройств, подключённых к интернету вещей (IoT). Они предоставляют инструменты и алгоритмы для извлечения полезной информации из больших объёмов данных, выявления закономерностей, прогнозирования тенденций и поддержки принятия решений на основе данных.

Аналитика интернета вещей как деятельность представляет собой комплекс процессов, связанных со сбором, обработкой, анализом и визуализацией данных, поступающих от устройств, подключённых к интернету вещей (IoT). Она включает применение специализированных программных платформ, которые позволяют извлекать ценную информацию из больших объёмов данных, выявлять закономерности, прогнозировать тенденции и поддерживать принятие обоснованных управленческих решений. С помощью аналитики интернета вещей можно оптимизировать бизнес-процессы, повысить эффективность работы систем, снизить риски и улучшить качество предоставляемых услуг.

Ключевые аспекты данного процесса:

• сбор данных с датчиков и других устройств, подключённых к IoT,
• фильтрация и предварительная обработка полученных данных,
• применение алгоритмов машинного обучения и статистического анализа для выявления значимых паттернов,
• визуализация аналитических данных для удобного восприятия и интерпретации,
• формирование прогнозов и рекомендаций на основе выявленных тенденций,
• интеграция результатов анализа в корпоративные информационные системы и бизнес-процессы.

Важную роль в процессе аналитики интернета вещей играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, гибкость и масштабируемость системы. Платформы аналитики интернета вещей (ПАИВ) выступают ключевым инструментом, позволяющим объединить разрозненные данные в единую информационную систему и обеспечить глубокий анализ для принятия взвешенных решений в различных отраслях экономики.

Программное обеспечение аналитики интернета вещей (IoT) предназначено для исследования непрерывного потока структурированных, неструктурированных и временных данных, создаваемых подключенными устройствами интернета вещей. Анализ и исследование ИВ-данных позволяет предприятиям получать предметные объяснения и бизнес-выводы и прогнозировать будущие результаты деятельности.

Компании могут использовать аналитические решения ИВ для отслеживания производительности оборудования, предоставления прогнозных рекомендаций по техническому обслуживанию и лучшего понимания уникальных данных, связанных с их умными устройствами, таких как температура, движение и звук. Аналитики данных могут использовать IoT-аналитические программные продукты для подготовки, фильтрации, преобразования и детализации данных датчиков теми же методами, которые используются в платформах бизнес-аналитики (BI) и системах анализа данных (САД).

Платформы аналитики интернета вещей в основном используют следующие группы пользователей:

• промышленные предприятия и производственные компании для мониторинга и оптимизации производственных процессов, контроля оборудования и прогнозирования простоев;
• компании в сфере энергетики и коммунальных услуг для анализа потребления ресурсов, управления инфраструктурой и предотвращения аварий;
• транспортные и логистические компании для отслеживания перемещения грузов, анализа маршрутов и оптимизации логистических цепочек;
• сельскохозяйственные предприятия для мониторинга состояния посевов, погоды и работы техники, оптимизации использования ресурсов и повышения урожайности;
• организации в сфере здравоохранения для анализа данных с медицинских устройств, мониторинга состояния пациентов и улучшения качества медицинских услуг;
• розничные и оптовые торговые сети для анализа поведения покупателей, оптимизации ассортимента и управления запасами на основе данных с сенсорных устройств и систем учёта.

Агентское приложение устройства (Edge)

Функции Агентских приложений для устройств (англ. Edge Applications) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют устанавливать на устройства управляющие прикладные приложения (при операционной совместимости с устройством). Такие функции предоставляют возможность быстрой настройки и интеграции между сторонним устройством и IoT-платформой.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ данных датчиков

Функции Анализа данных датчиков позволяют при помощи имеющихся в платформе типовых модулей, алгоритмов и обработчиков производить аналитические операции над данными датчиков, в том числе статистический и математический анализ прикладных данных. Такие функции предоставляют возможность получения выводов из данных сенсоров и датчиков непосредственно в Платформе интернета вещей (IoT).

Визуализация данных датчиков

Функции Визуализации данных датчиков в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют представлять полученные от IoT-устройств данные в графическом виде, удобном для контроля и анализа. Такие функции предоставляют возможность обращаться к графикам и диаграммам в составе отчётов или информационных панелей (дашбордов, виджетов).

Встроенная среда разработки (IDE)

Функции Встроенной среды разработки (IDE) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют использовать IoT-платформу для быстрой разработки прикладных приложений, программных продуктов, систем и сервисов интернета вещей на базе готовых компонентов платформы, а также с возможностью применения методов малокодовой (Low-Code) или бескодовой (No-Code) разработки.

Геопозиционирование

Функции Геопозиционирования в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют отслеживать местоположение умного устройства при помощи спутниковой системы позиционирования или методов ангуляции в сетях подвижной (мобильной) связи. Такие функции предоставляют возможность иметь в системе актуальные данные о географических координатах ИВ-устройства.

Диспетчеризация парка активов

Функции Диспетчеризации парка активов в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют массово управлять на прикладном уровне умными устройствами и умными активами (например, вендинговыми аппаратами, электросамокатами, оборудованием умного дома, оборудованием производственной площадки и прочими). Такие функции предоставляют возможность учёта, контроля и сопровождения парка устройств или целого цифровизированного промышленного объекта.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Искусственный интеллект (AI)

Функции Искусственного интеллекта (AI) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют применять алгоритмы машинного обучения, искусственных нейронных сетей и других методов ИИ над данными с умных устройств и датчиков. Такие функции предоставляют возможность получить пользу от технологий ИИ в приложениях Интернета вещей.

Межмашинное взаимодействие (M2M)

Функции Межмашинного взаимодействия (M2M, MTC) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют обеспечить автоматическое взаимодействие (без участия человека) между прикладными устройствами по стандартизированным прикладным протоколам машинной коммуникации. Таким образом обеспечиваются совместимость устройств и возможности сценарного обмена данными между умными устройствами.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прикладное управление активами

Функции Прикладного управления активами в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют контролировать прикладные показатели состояния умного устройства и управлять его прикладными возможностями. Например, для умных транспортных средств такие функции будут предоставлять возможность состояния частей транспортного средства, данные о пробеге и местоположении и т.п.

Программный интерфейс приложения (API)

Функции Программного интерфейса приложения (API) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют использовать программные интерфейсы для быстрого построения новых приложений интернета вещей. Такие функции предоставляют возможность использовать ИВ-платформу для быстрой интеграции с окружающими информационными системами.

Телеметрия и телеуправление

Функции Телеметрии и телеуправления в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют получать данные непосредственно с умных устройств, датчиков и сенсоров, преобразовывать эти данные из цифрового (бинарного) вида к нужному формату прикладных данных и сохранять на сервере, а также отправлять управляющие сигналы умным устройствам, приводам и актуаторам. Такие функции предоставляют возможность работать с умным оборудованием на прикладном уровне по стандартным прикладным протоколам, или по настраиваемым протоколам.

Управление мобильным устройством

Функции Управления мобильным устройством в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют выполнять аппаратное управление ресурсами мобильного устройства по стандартам управления мобильными устройствам (англ. Mobile Device Management).

Управление подключениями

Функции Управления подключениями в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют вести учёт, контролировать параметры и анализировать статистические параметры сетевых подключений умных устройств для одного или нескольких видов связи. Такие функции предоставляют возможность сохранять контроль над объёмом используемого трафика, частотой сеансов связи и прочими параметрами сетевых подключений ИВ-устройств.

Управление устройством

Функции Управления устройством в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют контролировать техническое состояние устройства, производить управление конфигурацией и состоянием устройства и его составных частей (включая блоки ввода/вывода, прикладные периферийные устройства, вычислительные компоненты, включая блоки памяти, процессорные модули, сетевые модули и прочие). Такие функции предоставляют возможность осуществлять полноценное техническое управление умным IoT-устройством.

LoRa связь

Поддержка LoRa (англ. Long Range) связи в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет применять данную технологию передачи данных в нелицензируемом диапазоне частот. Стандарт передачи LoRa часто используется для передачи данных в автономных датчиках наблюдения и для решения задач жилищно-коммунального хозяйства.

LPWAN связь

Поддержка LPWAN (англ. Low-power Wide-area Network) связи в Платформах интернета вещей позволяет строить прикладные IoT-приложения с применением беспроводных сетей передачи данных на дальние расстояния. Группа стандартов связи LPWAN включает технологии, спеициально разработанные для распределённых сетей телеметрии, межмашинного взаимодействия и интернета вещей.

NB-Fi связь

Поддержка NB-Fi (англ. Narrow Band Fidelity) связи позволяет использовать данный открытый LPWAN-протокол беспроводной передачи данных малого объёма в рамках Платформы интернета вещей (IoT).

NB-IoT (5G) связь

Поддержка NB-IoT (англ. Narrow Band Internet of Things) связи в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет применять стандарты GSM-связи 5 поколения (5G) при построении приложений интернета вещей.

ZigBee связь

Поддержка ZigBee связи в Платформах интернета вещей позволяет применять спецификацию сетевых протоколов верхнего уровня ZigBee для организации связи с умными устройствами в прикладных IoT-приложениях.

Архитектура блокчейн

Использование Архитектуры блокчейн в Платформах интернета вещей позволяет применять в IoT-приложениях цепочки блоков транзации и применять иные архитектурные принципы блокчейн для взаимодействия с умными устройствами. Таким образом возможно применять в приложениях интернета вещей прозрачные, но нераскрытые или псевдо-анонимные операции.

Обеспечение безопасности

Обеспечение безопасности в Платформах интернета вещей (IoT) предполагает использование специальных выделенных модулей защиты информации, соответствующих тем или иным стандартам информационной безопасности.

Проводная связь

Поддержка Проводной связи в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет строить приложения для управления умными устройствами, соединяемыми с сервером посредством проводной (стационарной) связи.

Сотовая связь (GSM: 2G, 3G, 4G)

Поддержка Сотовой связи (GSM: 2G, 3G, 4G) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет применять стандартные подключения к сетям сотовой связи на базе стандартов GSM разных поколений. В случае применения такого вида связи, умное устройство взаимодействует с сервером посредством стандартных сетей сотовой связи.

Спутниковая связь

Поддержка Спутниковой связи в Платформах интернета вещей позволяет строить IoT-приложения, где устройства взаимодействуют с сервером посредством спутниковых сетей передачи данных. Спутниковые сети связи обладают наилучшими показателями покрытия сигналом связи, что позволяет строить ИВ-приложения для умных мобильных активов, выходящих далеко за границы покрытия антен связи малого и среднего радиуса действия.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе платформы аналитики интернета вещей (ПАИВ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных предприятий с разветвлённой инфраструктурой потребуются решения с высокой пропускной способностью и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и экономически эффективные варианты. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в производственной сфере могут быть необходимы функции мониторинга состояния оборудования и прогнозирования поломок, в сельском хозяйстве — анализ данных с датчиков влажности и температуры, а в логистике — отслеживание перемещения грузов и оптимизация маршрутов. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующими ИТ-системами, требования к аппаратным ресурсам и сетевым соединениям, а также уровень безопасности и соответствия нормативным требованиям (например, защита персональных данных, соответствие отраслевым стандартам и регламентам).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с используемыми протоколами связи и стандартами IoT;
• наличие встроенных аналитических инструментов и алгоритмов машинного обучения для обработки данных;
• возможности интеграции с корпоративными информационными системами (ERP, CRM и др.);
• поддержка различных типов устройств и сенсоров;
• масштабируемость архитектуры платформы и возможности расширения функционала;
• уровень защищённости данных и наличие механизмов шифрования;
• наличие средств визуализации данных и формирования отчётности;
• соответствие требованиям регуляторов и отраслевым стандартам;
• доступность технической поддержки и обновлений;
• стоимость лицензии и совокупная стоимость владения платформой.

Окончательный выбор ПАИВ должен базироваться на тщательном анализе текущих и будущих потребностей бизнеса, оценке технических и финансовых ресурсов компании, а также на прогнозировании того, как платформа будет вписываться в общую ИТ-стратегию предприятия. Важно также предусмотреть возможность тестирования продукта в пилотном режиме для оценки его эффективности и удобства использования в реальных рабочих условиях.

Платформы аналитики интернета вещей (ПАИВ) играют ключевую роль в оптимизации работы с данными, получаемыми от IoT-устройств. Они позволяют преобразовать необработанные данные в ценную информацию, способствующую повышению эффективности бизнес-процессов и принятию обоснованных решений. Основные преимущества и польза от применения ПАИВ включают:

• Повышение эффективности управления ресурсами. ПАИВ обеспечивают мониторинг и анализ использования ресурсов в реальном времени, что позволяет оптимизировать их распределение и снизить издержки.

• Улучшение качества принимаемых решений. Благодаря анализу больших объёмов данных и выявлению закономерностей ПАИВ помогают принимать более обоснованные и точные решения в различных сферах деятельности.

• Прогнозирование и предотвращение сбоев. ПАИВ позволяют прогнозировать возможные сбои и неисправности оборудования, что даёт возможность своевременно проводить профилактическое обслуживание и минимизировать простои.

• Оптимизация производственных процессов. Анализ данных с производственных устройств помогает выявлять узкие места и оптимизировать процессы, что ведёт к повышению производительности и качества продукции.

• Расширение возможностей для инноваций. ПАИВ открывают новые возможности для разработки инновационных продуктов и услуг, основанных на анализе данных, что способствует развитию бизнеса и укреплению конкурентных преимуществ.

• Упрощение интеграции данных. Платформы обеспечивают унифицированный подход к сбору и обработке данных с различных устройств, что упрощает интеграцию данных в существующие информационные системы и бизнес-процессы.

• Повышение уровня безопасности и контроля. ПАИВ позволяют отслеживать состояние устройств и систем в режиме реального времени, что способствует своевременному выявлению и устранению угроз безопасности и нарушений работы.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию Платформ аналитики интернета вещей (ПАИВ), программный продукт должен удовлетворять критериям:

• Подключаться к источникам данных и получать данные непосредственно из подключенных к ИВ устройств, датчиков или баз данных с наборами временных показаний;
• Предоставление инструментов моделирования, группировки и обнаружения данных;
• Позволять исследовать IoT-данные с помощью интерактивных инструментов;
• Создавать визуализации и отчёты на основе полученных данных интернета вещей.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке платформ аналитики интернета вещей (ПАИВ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением уровня интеграции с другими корпоративными системами, развитием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для более глубокого анализа данных, увеличением внимания к вопросам безопасности и конфиденциальности данных, а также расширением возможностей для работы с данными в реальном времени и применением технологий расширенной и виртуальной реальности для визуализации данных.

• Интеграция с корпоративными системами. ПАИВ будут активно интегрироваться с ERP, CRM и другими системами для обеспечения более комплексного анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.

• Развитие машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения станут более совершенными, что позволит ПАИВ автоматически выявлять сложные закономерности в данных IoT и предоставлять более точные прогнозы и рекомендации.

• Усиление мер безопасности. В условиях роста объёма данных и угроз кибербезопасности ПАИВ будут включать более продвинутые механизмы шифрования, аутентификации и контроля доступа к данным.

• Анализ данных в реальном времени. ПАИВ будут предоставлять возможности для мгновенного анализа потоков данных от устройств IoT, что позволит оперативно реагировать на изменения и принимать своевременные решения.

• Применение VR и AR для визуализации. Технологии виртуальной и дополненной реальности будут использоваться для более наглядного представления данных и результатов анализа, что упростит восприятие сложной информации.

• Развитие облачных решений. ПАИВ будут всё чаще предоставляться как облачные сервисы, что обеспечит гибкость масштабирования, снижение затрат на инфраструктуру и упрощение развёртывания систем.

• Персонализация аналитических инструментов. ПАИВ будут предлагать более гибкие настройки и инструменты для адаптации аналитических возможностей под конкретные потребности и роли пользователей в организации.