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Cas d'utilisation et applications des grilles de données dans l'IoT, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
Cas d'utilisation et applications des grilles de données dans l'IoT, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
Grid distribue les données sur les réseaux physiques et virtuels de manière décentralisée. Contrairement aux outils d'intégration de données traditionnels qui nécessitent une infrastructure hautement centralisée, les grilles de données peuvent fonctionner dans des environnements périphériques sur site, multi-cloud et mono-cloud.
Dans cet article, nous discutons des applications pratiques des grilles dans différents contextes.
Grille de données : résoudre quelques problèmes courants
Selon les résultats de l'enquête du MIT, seules 13 % des organisations interrogées ont été en mesure de mettre en œuvre avec succès leur stratégie de données. Les grilles de données résolvent bon nombre des causes profondes responsables.
L'utilisation de grilles de données peut résoudre plusieurs problèmes qui surviennent dans les pipelines de données à plus petite échelle. Si rien n’est fait, ces problèmes peuvent rapidement devenir problématiques et fragiles au fil du temps, car un système peer-to-peer disjoint crée son propre réseau au fil du temps.
Dans le même temps, les grilles de données résolvent également des problèmes plus importants au sein de l'organisation, tels que les faits de base qui peuvent différer selon les différentes parties de l'entreprise.
En mettant en œuvre une grille de données, le système est moins susceptible d'avoir une copie des faits.
L'utilisation d'une grille de données met non seulement de l'ordre dans le système, mais vous offre également une meilleure gérabilité, une architecture de données mature et évoluée.
À mesure que nous assistons à l'essor des applications basées sur le cloud, l'architecture des applications évolue et passe de l'informatique centralisée traditionnelle aux maillages de services distribués ou aux microservices. Une plate-forme de données en temps réel appelée K2view a une longueur d'avance et a mis en œuvre avec succès l'utilisation de la micro-DB dans son architecture de structure et de grille. Chaque micro-base de données stocke uniquement les données d'un partenaire commercial spécifique (client), tandis que sa plate-forme en grille stocke des millions de ces micro-bases de données.
Grille de données : cas d'utilisation
Une grille de données peut prendre en charge plusieurs cas d'utilisation analytiques et opérationnels dans plusieurs domaines. Quelques exemples incluent : -
1. Cycle de vie du client
Il fournit une assistance à 360 degrés pour le service client et réduit considérablement le temps moyen de traitement des clients. Cela améliore également la satisfaction des clients et améliore les taux de résolution au premier contact.
Les services marketing peuvent également déployer une vue unique du client pour les décisions concernant la prochaine meilleure offre ou la modélisation prédictive du taux de désabonnement.
2. Utilitaires dans l'Internet des objets (IoT)
Grâce à la surveillance des appareils IoT, les équipes produit peuvent obtenir des informations sur les modèles d'utilisation des appareils de pointe. Ils peuvent utiliser ces informations de modèle pour itérer et améliorer leur rentabilité et l'adoption de leurs produits.
En adoptant le réseau maillé pour les appareils IoT, les entreprises peuvent bénéficier de plusieurs avantages qui en font une technologie populaire lors du choix d'un réseau.
Les entreprises peuvent stocker toutes leurs données IoT, d'entreprise, de streaming et tierces ensemble dans un lac de données S3 à très faible coût.
3. Algorithme de guérison
Comme mentionné précédemment, l'algorithme d'auto-réparation choisira automatiquement le meilleur chemin pour envoyer des données même si certains nœuds perdent la connexion.
Cet algorithme permet au système d'utiliser uniquement les connexions disponibles et fonctionnelles. Par conséquent, même si certains appareils cessent de fonctionner, le réseau est toujours capable d’envoyer et de recevoir les informations nécessaires pour maintenir ou accomplir une tâche donnée.
4. Une sécurité distribuée et plus efficace
Désormais, en matière de sécurité, les entreprises sont bien préparées et mettent constamment à jour leurs protocoles. Cependant, les PME manquent des conseils nécessaires. Selon l’étude d’Accenture sur la cybercriminalité, 43 % des attaques ciblent les petites organisations, et seulement 14 % des attaques peuvent être évitées d’elles-mêmes.
Avec des solutions modernes de gestion de données comme Mesh, les PME ont la possibilité de suivre le rythme.
La sécurité est cruciale lorsque les données sont très fragmentées et distribuées.
De tels systèmes devraient déléguer les activités d'autorisation et d'authentification à différents utilisateurs, en leur fournissant différents niveaux d'accès selon les besoins.
Les fonctionnalités de sécurité clés suivantes pour les grilles de données ont été identifiées dans le rapport Market Premier 2022 :
- Gestion de la confidentialité des données sous toutes ses formes
- Chiffrement des données, au repos et en mouvement
- Masquage des données pour gérer efficacement l'obscurcissement des informations personnelles.
- Conformité CCPA et RGPD et autres réglementations
- Couvre la gestion des identités pour tous les services de type IAM/LDAP
5. Auto-configuration
Les appareils IoT peuvent désormais se configurer eux-mêmes grâce à la découverte automatique des réseaux maillés. Il calibre automatiquement les nouveaux nœuds et les connecte au réseau requis sans aucune configuration préalable.
Avec cette fonctionnalité, le réseau peut être facilement étendu et géré.
6. Marketing et ventes
Les équipes marketing et commerciales peuvent facilement créer une vue à 360 degrés des profils et des comportements des consommateurs à partir de différentes plates-formes et systèmes en utilisant des données distribuées.
Cela leur permet de créer des campagnes plus ciblées, une CLV (Customer Lifetime Value), une meilleure précision de notation des leads et d'effectuer plusieurs autres mesures de performances importantes.
Les équipes marketing utilisent l'hyper-segmentation pour diffuser des campagnes auprès des bons clients via le bon canal et au bon moment.
7. Intelligence artificielle et apprentissage automatique
Les équipes de renseignement et de développement peuvent facilement créer des catalogues de données et des entrepôts virtuels à partir de plusieurs sources pour fournir des modèles d'IA et d'apprentissage automatique.
Cela leur donne plus d'informations sans avoir à collecter toutes les données dans un emplacement central donné.
Les équipes peuvent également utiliser la préparation de données fédérées, permettant aux domaines de fournir des données fiables et de qualité pour les charges de travail d'analyse de données.
8. Prévention des pertes
En mettant en œuvre une grille de données dans le secteur financier, les entreprises peuvent obtenir des informations plus rapidement tout en réduisant les risques et les coûts opérationnels.
Cette fonctionnalité permet aux institutions et organisations financières internationales d'analyser leurs données localement. Cela peut être fait dans n’importe quelle région ou pays, et cela permet d’identifier toute menace de fraude sans créer de copies de l’ensemble de données pouvant être transférées vers une base de données centrale.
La gestion de la confidentialité des données permet aux entreprises de protéger les données de leurs clients car elles doivent se conformer aux lois régionales en évolution sur les données et la confidentialité telles que la VCDPA.
Plusieurs implémentations pratiques des grilles de données
Institutions de services financiers
Dans l'un de leurs blogs, Thoughtworks discute de l'impact des grilles de données sur les processus de données des institutions financières.
Étant donné que de telles applications traitent de grandes quantités de données transactionnelles en temps réel, il est important de disposer d'un flux de données précis et opportun vers le système d'analyse.
Dans ce cas, les dirigeants ont la flexibilité de manipuler rapidement les données et d'avoir accès à des produits de données orientés domaine.
Cela leur permet de poser des questions plus pertinentes et, à terme, d'obtenir des réponses plus fiables et des informations précieuses pour agir en moins de temps.
De plus, les équipes de domaine sont en mesure d'utiliser les données analytiques et de les intégrer directement dans l'expérience numérique de l'utilisateur.
AWS S3
Un grand changement s'est produit il y a environ 15 ans lorsqu'AWS a banalisé sa couche de stockage et l'a remplacée par le stockage objet AWS S3.
En raison du prix abordable et de l'omniprésence du S3 et des autres stockages cloud, les entreprises déplacent désormais leurs données vers le stockage objet cloud. Cela leur permet de créer des lacs de données capables d’analyser les données de différentes manières.
Marque de détaillant de mode
Zalando, le plus grand détaillant de mode en ligne d'Europe, a découvert qu'il existait un moyen simple de garantir l'accès et la disponibilité à grande échelle. Cela peut être fait en transférant davantage de responsabilités à l’équipe qui a initialement collecté ces données et qui possède les connaissances requises dans le domaine. Et également en conservant toutes les informations sur les métadonnées et la gouvernance des données dans un emplacement central.
Faites-moi confiance, il n'y a pas assez d'espace pour couvrir tous les cas d'utilisation. Il s’agit d’un marché dynamique et les entreprises veulent en tirer le meilleur parti.
Quelle est la prochaine étape ? Adoptez la réflexion sur les produits de données
Il existe plusieurs pratiques d'innovation pour les produits de données qui rassemblent différents concepts tels que la réflexion sur la conception, la théorie du travail à accomplir et la suppression des silos organisationnels qui entravent l'innovation interfonctionnelle. D’ici 2022, les entreprises devraient saisir l’opportunité et faire évoluer leurs stratégies de gestion des données en gardant à l’esprit le Web 3.0.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Quels sont les rôles de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'Internet des objets ?
Jan 30, 2024 pm 11:21 PM
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans les systèmes Internet des objets (IoT) marque un progrès important dans le développement de la technologie intelligente. Cette convergence s'appelle AIoT (intelligence artificielle pour l'Internet des objets) et améliore non seulement les capacités du système, mais modifie également la façon dont les systèmes IoT fonctionnent, apprennent et s'adaptent à l'environnement. Explorons cette intégration et ce qu'elle signifie. Le rôle de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'IoT Traitement et analyse améliorés des données Interprétation avancée des données : les appareils IoT génèrent d'énormes quantités de données. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent trier intelligemment ces données, en extraire des informations précieuses et identifier des modèles invisibles du point de vue humain ou des méthodes traditionnelles de traitement des données. L'analyse prédictive utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour prédire les tendances futures sur la base de données historiques
L'IoT robotique est-il l'avenir de l'industrie manufacturière ?
Mar 01, 2024 pm 06:10 PM
L'IoT robotique est un développement émergent qui promet de rassembler deux technologies précieuses : les robots industriels et les capteurs IoT. L'Internet des objets robotiques deviendra-t-il courant dans le secteur manufacturier ? Qu'est-ce que l'Internet des objets robotiques (IoRT) est une forme de réseau qui connecte les robots à Internet. Ces robots utilisent des capteurs IoT pour collecter des données et interpréter leur environnement. Ils sont souvent associés à diverses technologies telles que l’intelligence artificielle et le cloud computing pour accélérer le traitement des données et optimiser l’utilisation des ressources. Le développement de l’IoRT permet aux robots de détecter et de réagir plus intelligemment aux changements environnementaux, apportant ainsi des solutions plus efficaces à diverses industries. En s'intégrant à la technologie IoT, l'IoRT peut non seulement réaliser un fonctionnement autonome et un auto-apprentissage, mais également
L'état actuel de l'industrie manufacturière en 2024 : une numérisation complète
Feb 28, 2024 pm 06:10 PM
Partout dans le monde, le secteur manufacturier en particulier semble avoir progressivement surmonté les difficultés liées à la pandémie et aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement d’il y a quelques années. Toutefois, les fabricants devraient être confrontés à de nouveaux défis d’ici 2024, dont beaucoup pourront être résolus grâce à une application plus large des technologies numériques. Des recherches récentes de l'industrie se sont concentrées sur les défis auxquels les fabricants sont confrontés cette année et sur la manière dont ils envisagent d'y répondre. Une étude du State of Manufacturing Report révèle qu'en 2023, l'industrie manufacturière est confrontée à une incertitude économique et à des défis en matière de main-d'œuvre, et qu'il est urgent d'adopter de nouvelles technologies pour résoudre ces problèmes. Deloitte a fait valoir un point similaire dans ses Perspectives manufacturières 2024, notant que les entreprises manufacturières seront confrontées à l’incertitude économique, aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement et aux difficultés de recrutement de main-d’œuvre qualifiée. peu importe la situation
Expérience pratique en développement Java : utiliser MQTT pour implémenter des fonctions IoT
Nov 20, 2023 pm 01:45 PM
Avec le développement de la technologie IoT, de plus en plus d’appareils sont capables de se connecter à Internet, de communiquer et d’interagir via Internet. Dans le développement d'applications IoT, le protocole de transport de télémétrie Message Queuing (MQTT) est largement utilisé comme protocole de communication léger. Cet article explique comment utiliser l'expérience pratique du développement Java pour implémenter les fonctions IoT via MQTT. 1. Qu'est-ce que MQT ? QTT est un protocole de transmission de messages basé sur le modèle de publication/abonnement. Il présente une conception simple et une faible surcharge, et convient aux scénarios d'application qui transmettent rapidement de petites quantités de données.
Christie : les deux moteurs de technologie et d'innovation apportent des possibilités illimitées
Apr 23, 2024 am 08:10 AM
En tant qu'entreprise technologique axée sur l'innovation, Christie est en mesure de fournir des solutions complètes, une riche expérience industrielle et un réseau de services complet en matière de technologie audiovisuelle intelligente. Lors du salon InfoCommChina de cette année, Christie a présenté des projecteurs laser RVB purs, des projecteurs laser 1DLP, des murs vidéo LED ainsi que des solutions de gestion et de traitement de contenu. Sur le site de l'événement, un dôme sphérique extérieur personnalisé à grande échelle spécialement conçu pour les affichages astronomiques est devenu le centre de la scène. Christie l'a baptisé « Sphere Deep Space », et le projecteur laser pur Christie M4K25RGB lui a donné une « vitalité verte ». M. Sheng Xiaoqiang, directeur principal du service technique du département des affaires commerciales en Chine, a déclaré : Il n'est pas difficile de réaliser une projection d'un dôme sphérique extérieur, mais elle peut être rendue plus petite et la couleur
Comment les capteurs IoT et l'IA révolutionnent les bâtiments intelligents
Apr 12, 2024 am 09:10 AM
Avec le développement continu des technologies intelligentes, les bâtiments intelligents sont devenus une force puissante dans le secteur de la construction actuel. Dans l’essor des bâtiments intelligents, les capteurs de l’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle crucial. Leur combinaison n’est pas seulement une simple application technique, mais aussi une subversion complète des concepts de construction traditionnels, nous apportant un environnement de construction plus intelligent, efficace et confortable. Au cours des dernières années, et particulièrement à la suite de la pandémie de COVID-19, les défis auxquels est confrontée la gestion des bâtiments se sont accrus et ont évolué à mesure que les attentes envers les gestionnaires d'installations ont changé et que les besoins en matière de viabilité se sont accrus. L'évolution vers des environnements de travail plus intégrés et plus flexibles au sein des bureaux modifie également la façon dont les bâtiments commerciaux sont utilisés, nécessitant une visibilité en temps réel sur l'utilisation du bâtiment et les tendances des occupants.
Partage d'expérience en développement C++ : Expérience pratique en programmation IoT C++
Nov 22, 2023 pm 07:59 PM
Expérience pratique de la programmation C++ de l'Internet des objets L'Internet des objets (IoT) est un sujet brûlant qui a attiré beaucoup d'attention ces dernières années. Il connecte divers appareils et capteurs les uns aux autres pour réaliser le partage d'informations et un contrôle intelligent. Dans le développement de l'Internet des objets, C++, en tant que langage de programmation puissant, présente les caractéristiques de hautes performances et d'efficacité, il est donc largement utilisé dans le domaine de l'Internet des objets. Dans cet article, je partagerai une expérience pratique accumulée dans la programmation C++ IoT, dans l'espoir de fournir une référence utile aux développeurs.
Application de la modélisation des données dans l'Internet des objets
Jan 13, 2024 pm 12:51 PM
Avec le développement du Big Data et de l’intelligence artificielle, l’Internet des objets évolue de plus en plus dans le sens de l’AIOT. L'infrastructure de l'Internet des objets deviendra une nouvelle génération d'infrastructures d'information, formant une trinité d'architecture « Internet des objets », « Internet numérique » et « Internet intelligent ». La collecte, le stockage, l’analyse, l’exploration et l’application intelligente des données de l’infrastructure IoT sont très importants. À cette fin, nous devons modéliser systématiquement les données IoT et établir un système complet et standard de modélisation des données IoT pour fournir des garanties de base. De cette manière, nous pouvons mieux analyser, exploiter et appliquer les données IoT et promouvoir davantage le développement de l’IoT. Le modèle objet vise à normaliser et décrire sémantiquement, identifier et gérer les objets, et à promouvoir l'intelligence et l'efficacité de l'Internet des objets. Modélisation d'ontologies IoT : Objectif : Résoudre le problème « qu'est-ce qu'un objet ? »
