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.
Чтобы претендовать на включение в категорию Платформ аналитики интернета вещей (ПАИВ), программный продукт должен удовлетворять критериям:
МТС Мобильные сотрудники — это облачная платформа для контроля, организации и координации разъездного персонала. Диспетчер в веб-интерфейсе управляет сотрудниками у которых на телефоне установлено мобильное приложение «МТС Координатор». Универсальное решение МТС Мобильные сотрудники (англ. MTS Mobile Staff) от компании МТС предназначено для контрол ... Узнать больше про МТС Мобильные сотрудники
AggreGate IoT Platform — это малокодовая (Low Code) платформа для разработки и управления IoT/IIoT-решениями. Обеспечивает интеграцию миллионов устройств, масштабируемость и гибкость для задач автоматизации предприятий. Узнать больше про AggreGate
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:
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:
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:
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.
Чтобы претендовать на включение в категорию Платформ аналитики интернета вещей (ПАИВ), программный продукт должен удовлетворять критериям:
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.
МТС
МТС Мобильные сотрудники — это облачная платформа для контроля, организации и координации разъездного персонала. Диспетчер в веб-интерфейсе управляет сотрудниками у которых на телефоне установлено мобильное приложение «МТС Координатор». Универсальное решение МТС Мобильные сотрудники (англ. MTS Mobile Staff) от компании МТС предназначено для контроля местоположения, маршрутов перемещения и управления сотрудниками и транспо ...
Объединение Агрегейт (ТМ Tibbo Systems)
AggreGate IoT Platform — это малокодовая (Low Code) платформа для разработки и управления IoT/IIoT-решениями. Обеспечивает интеграцию миллионов устройств, масштабируемость и гибкость для задач автоматизации предприятий.
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:
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:
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:
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.
Чтобы претендовать на включение в категорию Платформ аналитики интернета вещей (ПАИВ), программный продукт должен удовлетворять критериям:
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.