Hoje temos que aceitar que a transformação digital da vida das pessoas se tornou uma força imparável. A conectividade de rede ampliou seu alcance geográfico e se multiplicou em 5G, e a rede FTTP agora está disponível em muitos lugares. Hoje, a capacidade computacional dos dispositivos está aumentando, os dados em grande escala estão se tornando comuns e a computação em nuvem se tornou mais eficaz, enquanto os dispositivos IoT estão se tornando menores.
O avanço crescente na tecnologia de sensores está convertendo todos os objetos na origem dos dados. A colaboração das tecnologias mais recentes nos levou a um novo lugar. Agora, a rede de objetos físicos como edifícios, infraestrutura, veículos e outros equipamentos podem coletar e trocar dados em grande escala e trabalhar juntos. Isso permitiu que dispositivos, sensores e sistemas perseguissem metas e atendessem aos objetivos do operador do sistema automaticamente.
Marketing de Dados
Os dados gerados na IoT são sempre úteis para um tipo específico de público. Podemos usar o exemplo de dados coletados de um chip inteligente conectado a veículos viajando em uma rodovia que poderia ser usado para gerar possíveis conjuntos de dados anônimos, como tempo de congestionamento de tráfego ou volume durante o dia, rotas de início / destino, etc.
Esses dados podem ser usados para atender às demandas de um determinado tipo de público. No entanto, os dados podem ser mais valiosos se combinados com outros conjuntos de dados essenciais, como atualizações meteorológicas ou multidões presentes em centros de varejo. Isso ajudaria a descobrir a melhor solução para qualquer problema específico. Se um viajante está tendo um boletim meteorológico de um determinado lugar, ele atrasará o plano ou adiará por um dia ou tomará a melhor medida ao viajar no mesmo dia. É assim que os dados em tempo real ajudam a resolver os problemas presentes e futuros.
Conversão de dados brutos de grande escala em capacidade acionável
Saber a localização exata de algo é uma informação situacional crítica, essencial para o funcionamento bem-sucedido da IoT. Podemos tomar o exemplo dos sistemas de segurança rodoviária instalados em um carro. Quando o veículo percebe o caminho do escorregador que se aproxima, seus sistemas de tração na estrada respondem em tempo real para manter o carro na estrada. Todo esse processo acontece automaticamente, sem nenhuma interferência humana e sem a necessidade de saber a localização. No entanto, as informações sobre as condições escorregadias da estrada são preciosas para outros usuários da estrada, se eles forem propensos a usar a mesma rota. O uso de tecnologia avançada tem contribuído para minimizar os riscos e perigos.
Usando Dados de Localização
Principalmente os dados de localização são usados para análises descritivas, preditivas e prescritivas.
Para análises descritivas:
Com análises descritivas, mineração e análise de dados fornecem informações detalhadas sobre o histórico. Ele nos fala sobre ‘o que aconteceu?’ e transmite a localização do perigo para que o carro possa avisar os outros veículos que trafegam na área do risco.
Para análises preditivas, técnicas de modelagem são utilizadas para prever o futuro. Isso é possível reunindo dados passados em grande escala de milhões de veículos ao longo do tempo e associando dados meteorológicos por localização; as técnicas podem prever onde e quando uma condição escorregadia pode ocorrer. Isso seria útil para outros veículos, pois avisaria os carros antes que o risco realmente acontecesse.
A modelagem e a suposição de cenários podem ser a melhor maneira de avaliar o impacto das soluções ao utilizar análises prescritivas. Ao modelar o efeito de diferentes soluções na localização de interesse, pode-se encontrar a melhor solução possível com base em critérios de sucesso para garantir as menores chances de risco.
Geo-Analytics
A geoanálise nos capacitou a responder a todas as perguntas que eram um desafio no passado, seja devido à indisponibilidade de dados ou poder computacional.
Perguntas como:
Qual é a situação atual da área?
O que está acontecendo na área de interesse?
Onde mais o mesmo problema está surgindo?
Onde mais vimos isso antes?
Onde poderemos enfrentar o mesmo problema nos próximos anos?
Os Sistemas de Informações Geográficas tradicionais usam mapas para exibir informações geográficas de uma maneira amigável para que os humanos possam obtê-las facilmente. As informações geográficas são fundamentais para a IoT, mas a função principal do mapa é ajudar as pessoas a visualizar os dados em grande escala. Consultas espaciais sofisticadas e algoritmos de geoprocessamento integrados às plataformas IoT podem conectar dados que antes eram desconectados. Isso confirma o fato de que as informações geoespaciais ocupam um lugar vital no mercado de dados de IoT.
Para obter feeds de dados em tempo real com valor, eles devem ser construídos em uma base geográfica consistente sincronizada com o tempo para suportar ferramentas de análise preditiva.
A disponibilidade de informações em um mapa permite que as pessoas usem e identifiquem padrões visuais, o que ajuda os tomadores de decisão a aumentar as vendas ou monitorar de forma econômica. A habilidade de gerenciar conjuntos de dados em grande escala na nuvem, exibir dados geograficamente e fornecer as ferramentas de análise é a melhor maneira de agregar valor aos dados brutos.
