Le déploiement de solutions IoT présente de nombreux avantages, dont la plupart concernent la productivité, l'efficacité opérationnelle, l'augmentation des bénéfices et la réduction des défis commerciaux. L'un des domaines dans lesquels l'IoT se révèle particulièrement efficace est la collecte de données.
L'IoT, s'il ne permet pas de collecter des données et d'en tirer des informations exploitables, ne produira pas les résultats évoqués plus haut ; c'est pourquoi il est essentiel de prendre en compte les aspects liés au traitement et à l'analyse des données dans la mise en œuvre de l'IoT.
Qu'est-ce que le « Data-as-a-Service » ?
Le « Data-as-a-Service » (DaaS) a gagné en popularité en tant que solution cloud permettant de fournir des applications aux utilisateurs finaux via le réseau, plutôt que de les faire exécuter localement sur leurs appareils. Le DaaS externalise essentiellement la majeure partie du stockage des données, des intégrations et des opérations de traitement vers le cloud.
En ce qui concerne l'IoT en particulier, les avantages d'une plateforme de données dédiée et externalisée sont triples : le premier est l'intégration des données, et le second est la capacité à gérer et à stocker des volumes massifs de données. Ces deux objectifs sont extrêmement importants dans le cadre de l'IoT. Une vue unifiée des données provenant de sources multiples, rendue possible par l'intégration, permet d'avoir une vision d'ensemble. La gestion et le stockage des données en dehors d'un site physique traditionnel offrent une plus grande flexibilité et peuvent également s'avérer plus rentables.
Mais le troisième avantage du DaaS pour l'IoT réside dans la composante analytique. Sans analyse, la collecte de données via l'IoT n'a guère d'utilité. Or, analyser des données lorsqu'elles affluent en continu depuis des centaines, voire des milliers d'appareils répartis dans l'ensemble d'un écosystème IoT peut s'avérer extrêmement difficile sans les outils adaptés.
La combinaison de l'intégration, de la gestion, du stockage et de l'analyse offerte par le DaaS en fait une solution parfaitement adaptée à l'IoT.
Faire progresser l'analyse de données
L'analyse de données et l'IoT exploitent intelligemment les données pour générer des informations exploitables qui permettent d'améliorer la productivité et l'efficacité, de réaliser des économies, d'augmenter les bénéfices et de surmonter les difficultés. Des données de qualité constituent un tremplin vers d'autres fonctionnalités de l'IoT, telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Les algorithmes qui pilotent ces applications avancées de traitement des données nécessitent d'énormes quantités de données de qualité.
Avec l'émergence d'un nombre croissant de cas d'utilisation de l'intelligence artificielle, tant dans l'industrie que dans les entreprises, ainsi que l'apprentissage automatique, l'informatique en périphérie et les technologies de connectivité qui rendent ces fonctionnalités possibles, il est essentiel de disposer d'une infrastructure capable de prendre en charge ces nouvelles technologies.
Avec un fournisseur de DaaS, des fonctionnalités d'analyse avancées peuvent être intégrées aux solutions DaaS existantes, notamment :
Nettoyage et normalisation des données : le nettoyage des données permet de détecter et de corriger les enregistrements corrompus ou inexacts dans un tableau ou une base de données. Toute donnée « erronée » ou « brute » sera soit signalée, soit remplacée, soit modifiée, soit supprimée, en fonction des actions définies par des règles, le cas échéant.
Rejouements de données : outre le stockage et la récupération, les rejouements fournissent un flux continu d'instantanés permettant de rejouer les données afin de faciliter la sauvegarde et la restauration.
Contextualisation des données : le fait de replacer les données dans leur contexte en analysant les schémas, les tendances et les corrélations aide les utilisateurs finaux à les interpréter de manière utile.
Visualisation des données : la visualisation des données consiste à développer la capacité à analyser ces dernières, ce qui correspond exactement à ce que son nom indique. Les données sont présentées sous forme de tableaux ou de graphiques afin de mettre en perspective les informations, d'identifier des tendances et de détecter des écarts.
Sécurité et surveillance approfondie du réseau à l'aide des métadonnées : les métadonnées sont essentiellement des données sur les données, et elles permettent d'avoir une vision approfondie des réseaux.
La plateforme IoT KORE One pour le DaaS et l'analyse de données
La plateforme IoT KORE One propose une technologie, des outils et des services de pointe pour favoriser l’innovation, l’agilité métier et la rapidité de mise sur le marché, garants d’un succès à long terme dans le domaine de l’IoT. Son architecture ouverte, modulaire et évolutive offre une base pérenne permettant de déployer, de gérer et de faire évoluer rapidement, facilement et à moindre coût des services et des solutions. KORE One est conçue pour offrir une flexibilité inégalée et accélérer la mise sur le marché des solutions IoT dans tous les secteurs d’activité. Grâce à cette plateforme, KORE peut fournir un service DaaS (Data as a Service) pour les données de ses clients, normalisées et enrichies, en toute sécurité depuis leurs appareils.
Vous souhaitez en savoir plus sur la convergence entre l'analyse approfondie et l'intelligence artificielle via l'IoT ? Découvrez ce webinaire à la demande animé par Marco Bijvelds, expert chez KORE, intitulé « Au-delà du battage médiatique : l'5G e, moteur de la croissance fulgurante de l'IoT », présenté lors des IoT Days Winter 2021.
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