Principales plateformes d'analyse de données IoT

Une grande partie des données générées par plus de 20 milliards de choses, selon Gartner, seront connectés à Internet d'ici l'année prochaine seront acheminés via des plateformes d'analyse de données IoT. Pour tirer parti des informations qui peuvent être générées à partir des appareils connectés, de nombreuses entreprises se tournent spécifiquement vers des solutions basées sur le cloud.

Selon les analystes, le cloud computing est le mieux adapté au stockage, à l'évolutivité et à la vitesse en ce qui concerne les charges de travail importantes et les gigaoctets de données IoT en jeu. Et étant donné les centaines de plates-formes IoT disponibles, il est préférable pour une organisation de traiter avec un fournisseur ou un fournisseur de services expérimenté dans son propre secteur, a déclaré Christian Renaud, vice-président de la recherche IoT chez 451 Research.

« Les clients achètent des résultats ; ils veulent un temps de valorisation rapide », a-t-il déclaré. "Vous avez besoin de quelqu'un qui comprend votre marché et vos secteurs verticaux.

"Et vous devez identifier les analyses dont vous avez besoin et les informations que vous souhaitez."

Si 90 % des entreprises s'attendent à ce que les informations basées sur les données deviennent un facteur de différenciation clé d'ici la fin de cette année, selon une étude Forrester, elles ont besoin d'une aide à l'échelle du cloud.

Selon Forrester, les considérations pratiques concernant la fourniture de connectivité à des emplacements distants, ainsi que la suspicion générale concernant la sécurité, la capacité et la fiabilité des fournisseurs de cloud public, ont en grande partie disparu. Et avec moins d'entreprises dans l'espace IoT investissant dans la construction de leurs propres réseaux de centres de données, le cloud public est l'endroit où il faut être.

Alors que les entreprises engagées dans des projets IoT au début avaient simplement besoin de capacités de surveillance, il existe désormais une demande d'analyse, d'apprentissage automatique et d'IA.

"Les fournisseurs doivent intégrer des analyses, des informations et des actions en profondeur dans leurs offres de plate-forme pour prendre en charge la maintenance prédictive, l'optimisation et la planification de la charge de travail basées sur l'apprentissage automatique, etc.", selon une étude de Forrester.

Avant d'acheter, les analystes du secteur conseillent d'échantillonner les plates-formes d'analyse de données IoT pour voir dans quelle mesure elles gèrent vos cas d'utilisation, avec quelle facilité elles peuvent être configurées pour diverses applications IoT et commerciales et comment l'accès est contrôlé.

Au minimum, les fonctions d'analyse doivent gérer :

• Analyse descriptive de ce qui se passe à un moment donné.
• Analyse prédictive pour éviter les temps d'arrêt indésirables et coûteux.
• Analyse prescriptive pour aider à répondre aux questions sur le retour sur investissement, les nouveaux modèles commerciaux et les moyens d'optimiser le rendement et l'efficacité.

Un aspect essentiel de toute plate-forme IoT en général est sa capacité à gérer les volumes de données générés et à fournir aux utilisateurs la possibilité d'intégrer des résultats exploitables, selon 451 Research.

« Cela inclut non seulement de travailler avec les données générées par les appareils du réseau IoT, mais également de pouvoir intégrer des flux de données provenant d'autres sources pour créer un contexte et une signification pour des résultats plus riches », selon le guide de sélection de la plate-forme IoT de 451. « Trop souvent, les données IoT sont considérées isolément. Bien qu'il ait une valeur intrinsèque, il est bien plus puissant pour une organisation lorsqu'il est associé aux données du reste de l'entreprise. »

La plate-forme d'analyse de données IoT doit ingérer automatiquement des données structurées, non structurées et chronologiques ; traiter; prendre des décisions intelligentes en temps réel ; puis automatiser les décisions, ont déclaré les analystes du secteur. Certaines plates-formes offrent un mélange d'outils prédéfinis pour permettre à leurs clients de créer leurs propres analyses spécifiques à l'entreprise, et prennent également en charge des solutions prêtes à l'emploi.

La tarification diffère selon le fournisseur, beaucoup passant de prix fixes à des modèles basés sur les résultats au compteur ou à l'utilisation. Gartner a déclaré qu'il voyait de nouveaux modèles de livraison, passant de l'intégration du système aux informations en tant que service. Les recherches de Gartner estiment également que plus de la moitié des services de données et d'analyse seront effectués par des machines plutôt que par des humains d'ici 2022.

Pour aider les lecteurs à faire un choix parmi les plateformes d'analyse de données IoT, nous avons compilé une liste des meilleurs produits de cet espace. Notre liste se concentre sur les offres de fournisseurs liées à l'analyse de données IoT basée sur le cloud plutôt que sur les fournisseurs d'analyse de données IoT en général. Pour figurer sur la liste, les fournisseurs disposaient d'outils IoT dédiés et d'au moins une certaine prise en charge des applications d'analyse IoT industrielles, qui représentent un volume important d'applications IoT globales. Ceux qui disposaient de capacités d'analyse globales solides mais moins axées sur le marché industriel ne figuraient pas sur la liste. Nous avons également pris en compte les classements élevés des analystes spécialisés dans les secteurs verticaux de l'IoT.

Les meilleurs outils d'analyse de données IoT répertoriés ci-dessous possèdent la plupart, sinon la totalité, des caractéristiques clés suivantes :

• La capacité de gérer des ensembles de volumes de données massifs générés par les appareils IoT et les systèmes SCADA.
• La capacité de gérer non seulement le volume, mais aussi la variété des données et à une vitesse plus élevée.
• Capacités de traitement en périphérie et sur site.
• Protocoles de sécurité qui vérifient d'où proviennent les données, en particulier si elles sont activées par la périphérie.
• Capacités d'IA et d'apprentissage automatique via des API
• Gestion des appareils.

Voici la liste des 11 meilleures plates-formes d'analyse de données basées sur le cloud (nous avions l'intention d'en faire 10, mais il y avait une égalité), qui est présentée par ordre alphabétique (inscription requise) :