A Internet of Things (IoT) está mudando a forma como interagimos com o mundo. Com essa tecnologia, surge também a necessidade processar e analisar o alto volume de dados gerados por dispositivos IoT. É aí que o conceito de IoT Data Analytics se apresenta.
A análise de dados IoT refere-se à coleta, processamento e análise de dados gerados por dispositivos IoT, isto é, que são conectados através da internet. Esse processo é significativo em diversas indústrias, apoiando decisões de negócio mais inteligentes.
Neste artigo, confira o que é IoT Data Analytics, os principais componentes desse processo, desafios desse tipo de análise de dados e exemplos de uso reais desse conceito. Acompanhe!
O que é IoT Data Analytics?
IoT Data Analytics refere-se ao processo de coletar, organizar, tratar e analisar dados gerados a partir de dispositivos interconectados do ecossistema de Internet das Coisas, ou Internet of Things (IoT).
Dispositivos IoT têm uma alta capacidade de geração de dados em tempo real, o que cria um volume considerável de dados brutos sem processamento, em diversos formatos e com características diferentes. Assim, o IoT Big Data Analytics faz com que volumes significativos de dados brutos e heterogêneos, possam ser transformados em informações compreensíveis que geram insights úteis para a tomada de decisão.
Essa possibilidade tem um impacto que estende-se por diversos setores, como saúde, agricultura, varejo, manufatura, entre outros, fornecendo informações acionáveis que ajudam a:
- Reduzir custos e otimizar recursos;
- Aprimorar a eficiência operacional;
- Descobrir novas oportunidades e inovar;
- Aprimorar a experiência de uso dos usuários;
- Apoiar a tomada de decisão das empresas.
Componentes da IoT Data Analytics
Para o processo de análise de dados IoT, alguns componentes são indispensáveis, como:
- Coleta de dados;
- Armazenamento de dados;
- Processamento de dados;
- Análise de dados;
- Visualização de dados.
Coleta de dados
O processo de IoT Data Analytics começa com a coleta de dados, feita diretamente por dispositivos IoT, como sensores, rastreadores GPS, wearables, entre outros. Por meio deles, obtêm-se informações sobre temperatura, umidade, pressão, consumo de energia, localização, entre outros dados brutos essenciais para o processo de análise. Em seguida, sistemas de comunicação como Bluetooth, Wifi, Zigbee, entre outros, transmitem os dados em segurança para outro local, onde serão armazenados.
Armazenamento de dados
Devido ao volume, a variedade e a velocidade da coleta de dados de dispositivos IoT, o armazenamento também se torna um componente essencial desse processo e precisa ser feito de maneira adequada às demandas desses tipos de dados.
Dessa forma, na análise de dados IoT, apesar de ser possível usar bancos de dados tradicionais, geralmente recorre-se ao uso de soluções como bancos de dados NoSQL ou arquiteturas de Big Data, como Data Lakes, que comportam fatores como escalabilidade e variedade de dados.
Processamento de dados
Os sistemas de armazenamento de Big Data gerado por dispositivos IoT, geralmente possuem capacidade de processamento de dados em tempo real, o que facilita as análises. Porém, ainda assim é necessário empregar ações de tratamento, limpeza e transformação de dados, para que seja possível extrair insights relevantes a partir dos dados brutos.
Esse processo visa manter a qualidade e a consistência dos dados e envolve a:
- Detecção e correção de erros nos dados;
- Remoção de valores duplicados;
- Tratamento de inconsistências;
- Integração de dados;
- Redução de dimensionalidade;
- Enriquecimento de dados;
- Transformação de dados, entre outros.
Análise de dados
Com os dados transformados, parte-se para o processo de análise de dados IoT, que pode ser feito com o auxílio de diversas ferramentas analíticas avançadas, como:
- Ferramentas de Business Intelligence;
- Sistemas Machine Learning e Deep Learning;
- Análise estatística;
- Processamento de Linguagem Natural (PLN), etc.
Esses recursos tecnológicos ajudam a extrair insights úteis dos dados processados, apoiando a tomada de decisão estratégica e assertiva.
Visualização de dados
A visualização de dados é um componente crucial para comunicar as descobertas feitas na análise de maneira compreensiva, visual e intuitiva. No processo de IoT Data Analytics, ela se dá pela da criação de gráficos, dashboards interativos, relatórios intuitivos, tabelas, entre outros formatos que facilitem a compreensão das informações e ajude na tomada de decisão.
Desafios da análise de dados IoT
Com as possibilidades de gerar dados a partir de dispositivos IoT, surgem também diversos desafios que tornam o processo de análise um tanto quanto complicado. Felizmente, existem algumas maneiras de enfrentar essas dificuldades, prezando por uma análise que realmente gere valor para os negócios.
Confira os principais desafios da análise de dados IoT!
Volume, variedade e velocidade
Um dos principais desafios do Big Data gerado pelo IoT reside não apenas no massivo volume de dados gerados, mas também na variedade e na velocidade em que são gerados. Os dados provêm de diversas fontes e naturezas, gerados em uma velocidade significativa. Assim, o desafio é saber como processar esse volume considerável de dados sem perder a consistência e a qualidade.
Algumas alternativas são a implementação de ferramentas e arquiteturas de Big Data capazes de processar dados em tempo real e de forma escalável.
Soluções como Hadoop, Spark e NoSQL, são ótimas opções para lidar com questões de escalabilidade e da heterogeneidade dos dados. Além disso, ferramentas de streaming como AWS Kinesis ou Apache Kafka, podem ajudar no processamento de dados em tempo real.
Segurança e privacidade
Outros desafios referem-se à segurança e privacidade dos dados sensíveis gerados em grandes quantidades pelos dispositivos IoT. Uma vez que a principal característica desses dispositivos é a interconectividade entre aparelhos, a vulnerabilidade a ameaças e ataques cibernéticos é maior.
Assim, garantir a privacidade dos dados sensíveis e a segurança das informações dos usuários é crucial para qualquer negócio. Soluções como criptografia, autenticação e controle de acesso são boas alternativas para manter a segurança e a privacidade de dados em sistemas IoT, além de claro, o monitoramento constante de fatores de segurança.
Integração de dados
Diante da variedade de dados, que vão desde leitura de sensores, até dados mais complexos como áudios e vídeos, integrá-los mantendo a consistência, segurança e qualidade é um desafio. Isso acontece principalmente pela diferença em formatos de dados e sistemas operativos, que dificultam uma padronização nos conjuntos de dados.
Assim, é fundamental garantir a interoperabilidade entre sistemas e a qualidade das informações coletadas através de soluções como plataformas de integração de dados, uso de APIs, uso de Data Lakes que permitem armazenar dados estruturados e não estruturados, entre outras estratégias.
Exemplos de aplicação da IoT Data Analytics
Existem diversos exemplos de usos e aplicações de IoT Analytics que ajudam a aprimorar diversos setores do mercado com soluções inteligentes baseadas em dados de dispositivos IoT. Confira!
Saúde
O setor de saúde enfrenta diversos problemas, como limitação de recursos e falta de acesso a dados dos pacientes. Por isso, se beneficia significativamente da análise de dados IoT. Por meio de dispositivos wearables, como por exemplo, relógios inteligentes, é possível coletar e processar dados de saúde em tempo real, como sinais vitais, pressão sanguínea, etc. Com isso, profissionais de saúde podem monitorar pacientes sem a necessidade de hospitalização frequente, otimizando tempo e recursos dos sistemas de saúde.
Cidades inteligentes
Grandes centros urbanos ao redor do mundo sofrem com congestionamentos crônicos, uso ineficiente de energia, poluição ambiental, entre outros problemas. Com a ajuda de dispositivos IoT, como câmeras e sensores espalhados em vários pontos da cidade, é possível monitorar o tráfego urbano para otimizar o fluxo de veículos e as sinalizações, reduzir o consumo de energia ao ajustar a iluminação pública de acordo com a demanda, monitorar o consumo de água, etc. Isso tudo ajuda a otimizar o uso de recursos que precisam ser preservados e melhorar a qualidade de vida da população.
Agricultura
No setor da agricultura, um desafio grande é o alto consumo de água e o uso exacerbado de substâncias químicas para o cultivo de produtos. Esses problemas têm um impacto direto no meio ambiente, levando a desperdícios e ineficiências. Assim, a coleta de dados através de dispositivos IoT, como sensores instalados em plantações e nos campos, e a análise dessas informações, ajudam profissionais da área a monitorar e otimizar o uso de recursos.
Esses dispositivos coletam dados como temperatura, composição química e umidade do solo para tomar decisões mais precisas e sustentáveis. Como por exemplo, a irrigação otimizada evitando desperdícios de água e a aplicação de fertilizantes de acordo com a necessidade específica do solo, entre outros recursos para aumentar a eficiência e reduzir os impactos ambientais.
Conclusão
A alta disponibilidade de dados gerados em tempo real por dispositivos IoT tornam essencial a análise de dados IoT. Esse processo ajuda a transformar um volume significativo de dados brutos em informações úteis e acionáveis para os negócios. Esse processo pode ser aplicado em diversos setores e mercados, ajudando a aprimorar a eficiência operacional e os processos de tomada de decisões de negócio, tornando-os mais inteligentes e assertivos.
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