Relevez les défis ETL des données IoT et maximisez le retour sur investissement

Les organisations peuvent optimiser les données IoT, en tirant rapidement et à moindre coût leur valeur commerciale en développant une expertise dans les technologies ETL (extraction, transfert, chargement).

Le potentiel de l'IdO n'a jamais été aussi grand. Avec des investissements dans les appareils compatibles IdO qui devraient doubler d'ici 2021 et des opportunités en plein essor dans les segments de données et d'analyse, la tâche principale est de surmonter les défis et de maîtriser les coûts qui l'entourent. Projets de données IoT.

Les organisations peuvent optimiser les données IoT, en tirant rapidement et à moindre coût leur valeur commerciale en développant une expertise dans les technologies ETL (extraction, transfert, chargement), telles que le traitement de flux et les lacs de données.

Voir aussi : 4 principes pour créer un lac de données vierge

Dans de nombreuses organisations, cependant, cela peut entraîner des goulots d'étranglement informatiques, de longs retards de projet et le report de la science des données. n'ont pas franchi le seuil de preuve de concept et ne peuvent certainement pas démontrer de retour sur investissement.

Comprendre les défis ETL auxquels l'IoT est confronté

Le schéma suivant vous aidera à mieux comprendre le problème :

La source de données se trouve sur la gauche :d'innombrables appareils remplis de capteurs, des simples antennes aux véhicules autonomes complexes, qui génèrent des données IoT et les envoient sous forme de flux ininterrompu de données semi-structurées sur le Web.

À droite se trouvent les objectifs que la consommation desdites données devrait atteindre, avec les produits analytiques résultants à la fin du projet, notamment :

• Veille économique pour gagner en visibilité sur les tendances et les modèles d'utilisation des produits
• Suivi opérationnel pour voir les pannes et les appareils inactifs en temps réel
• Détection d'anomalies pour recevoir des alertes proactives sur les pics ou les chutes abruptes des données
• Analyses intégrées pour permettre aux clients de voir et de comprendre leurs propres données d'utilisation
• Science des données pour profiter des avantages de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique dans la maintenance prédictive, l'optimisation des itinéraires ou le développement de l'IA

Pour atteindre ces objectifs, vous devez d'abord transformer les données de leur mode de diffusion brute en tables prêtes pour l'analyse qui peuvent être interrogées avec SQL et d'autres outils d'analyse.

Le processus ETL est souvent le segment le plus difficile à comprendre de tout projet d'analyse, car les données IoT contiennent un ensemble unique de qualités qui ne sont pas toujours synchronisées avec les bases de données relationnelles habituelles, les ETL et les outils de BI. Par exemple :

• Les données IoT sont des flux de données générés en continu dans de petits fichiers qui s'accumulent pour devenir des ensembles de données volumineux et tentaculaires. Ceux-ci sont très distincts des données tabulaires traditionnelles et nécessitent un ETL plus complexe pour effectuer des jointures, des agrégations et l'enrichissement des données.
• Les données IoT doivent être stockées maintenant, analysées plus tard. Contrairement aux ensembles de données classiques, le volume considérable de données créées par les appareils IoT signifie qu'elles doivent disposer d'un endroit où s'asseoir avant de pouvoir être analysées :un lac de données dans le cloud ou sur site.
• Les données IoT présentent des événements non ordonnés en raison de plusieurs appareils qui peuvent entrer et sortir des zones de connectivité Internet. Cela signifie que les journaux peuvent atteindre les serveurs à différents moments et pas toujours dans le "bon" ordre.
• Les données IoT nécessitent souvent un accès à faible latence. Sur le plan opérationnel, vous devrez peut-être identifier des anomalies ou des appareils spécifiques en temps réel ou quasi réel, de sorte que vous ne pouvez pas vous permettre les latences causées par le traitement par lots.

Devez-vous utiliser des frameworks Open Source pour créer un lac de données ?

Pour créer une plate-forme de données d'entreprise pour l'analyse de données, de nombreuses organisations utilisent cette approche commune :créer un lac de données en utilisant des cadres de traitement de flux open source comme blocs de construction, ainsi que des bases de données de séries chronologiques comme Apache Spark/Hadoop, Apache Flink, InfluxDB et autres.

Cet ensemble d'outils peut-il faire le travail? Bien sûr, mais le faire correctement peut être écrasant pour toutes les entreprises, sauf les plus expérimentées en matière de données. La construction d'une telle plate-forme de données exige les compétences spécialisées des ingénieurs du bigdata et une grande attention portée à l'infrastructure de données - ce qui n'est généralement pas un atout majeur dans la fabrication et l'électronique grand public, des industries qui travaillent étroitement avec les données IoT. Attendez-vous à des livraisons tardives, à des coûts élevés et à une tonne d'heures d'ingénierie gaspillées.

Si votre organisation souhaite des performances élevées ainsi qu'une gamme complète de fonctionnalités et de cas d'utilisation (rapports opérationnels, analyses ad hoc et préparation des données pour l'apprentissage automatique), adoptez une solution adaptée. Un exemple serait d'utiliser une plate-forme ETL de lac de données spécialement conçue pour convertir les flux en ensembles de données prêts pour l'analyse.

La solution n'est pas aussi rigide et complexe que les plateformes de données Spark/Hadoop. Il est construit avec une interface utilisateur en libre-service et SQL, pas le codage intense de Java/Scala. Pour les analystes, les scientifiques des données, les chefs de produit et les fournisseurs de données en DevOps et en ingénierie des données, il peut s'agir d'un outil vraiment convivial qui :

• Fournit un libre-service aux consommateurs de données sans avoir besoin de recourir à l'informatique et à l'ingénierie des données
• Optimise les flux ETL et le stockage du Big Data pour réduire les coûts d'infrastructure
• Permet aux entreprises, grâce à un service entièrement géré, de se concentrer sur les fonctionnalités plutôt que sur l'infrastructure
• Élimine le besoin de gérer plusieurs systèmes pour les données en temps réel, les analyses ad hoc et les rapports
• Garantit que les données ne quittent jamais le compte AWS du client pour une sécurité totale

Vous pouvez tirer parti des données IoT :il suffit de disposer des bons outils pour les rendre utiles.