Интернет вещей. Будущее уже здесь - читать онлайн книгу. Автор: Сэмюэл Грингард cтр.№ 14

На сегодняшний день существует слишком много переменных величин и ограничений, чтобы получить идеальную картину некого сложного события в любой сфере, будь то прогнозы погоды, сельское хозяйство, производство, здравоохранение, транспорт или рынок ценных бумаг. Поэтому вместо попыток создавать идеальные модели специалисты по обработке данных сосредоточились на построении самых лучших возможных моделей с использованием больших данных и аналитики. Здесь огромную роль играет прогнозная аналитика, которая выявляет и осмысляет события еще до того, как они произойдут. Например, это позволит банку выявить потребителя, который подумывает купить новый автомобиль, но еще не начал присматриваться к разным моделям. На заводе будут заранее знать, когда должна сломаться деталь в каком-то оборудовании, а в супермаркете – какие продукты купит тот или иной человек.

Поток данных от подключаемых объектов и оборудования разрастается в геометрической прогрессии. Согласно отчету компании по управлению данными Wipro под названием «Большие данные: ускорение процессов производства», за время шестичасового рейса на Боинге-737 из Нью-Йорка в Лос-Анджелес генерируется колоссальное количество информации – 120 терабайт. Вся она собирается и хранится в самолете ^{14}. Что еще более важно, эти данные могут быть проанализированы, чтобы выявить все аспекты работы двигателя.

Неудивительно, что информация становится ценным экономическим активом. Согласно прогнозу фирмы Gartner, занимающейся консалтингом в области IT, через несколько лет информационные активы и данные крупных компаний уже будут у них на балансе. Превращение данных в валюту повлияет на оценку товарно-материальных ценностей, сделки по слиянию и поглощению и многое другое. Однако эта экономическая ценность значит куда больше, чем просто активы. По оценке McKinsey Global Institute, большие данные могут снизить затраты на разработку продукции производственных компаний на 50 % и больше ^{15}. Изучение огромного количества точек ввода данных аналитическими программами приведет к обнаружению недостатков в качестве товара или услуг, снизит эксплуатационные расходы и в корне изменит подход компаний к инвестированию в людей и оборудование.

Картина действительно меняется по мере того, как компании учатся получать доступ к большим данным и использовать их. Хотя базы данных, программные приложения и неструктурированные потоки информации уже приносят массу новых знаний, эти источники блекнут на фоне обширной и еще не исследованной области данных, которая существует в пределах физических границ нашей планеты. До сих пор способов измерить, собрать и обработать эти данные не существовало. Они всегда находились за пределами нашего восприятия и почти точно так же были недоступны для приборов – подобно тому, как сомнительным выглядит существование радиоволн и ультрафиолетового излучения. Электромагнитные волны стали иметь для человека значение только тогда, когда он создал устройства и системы, способные их обнаруживать.

Интернет вещей обещает на порядок увеличить количество точек ввода данных. Сочетание повсеместного подключения к Сети, недорогих датчиков и простой микроэлектроники дает возможность подключать к Интернету буквально все что угодно. Пакеты с молоком, дороги, мосты, транспортные средства, деревья, оборудование, медицинские приборы и энергетические установки вдруг превращаются в точки ввода данных. Данные пересекаются и тем самым создают новые знания и возможности.

В центре промышленного Интернета находятся датчики. За последние несколько лет развитие технологий (что сопровождалось уменьшением размеров устройств) привело к новому восприятию объектов в естественной среде.

Сегодня перечень устройств для ввода данных и подключаемых систем включает в себя самые разнообразные вещи: модули геолокации и GPS, сканеры штрихкодов, термометры, барометры, приборы для измерения влажности, датчики вибраций, датчики давления, гироскопы, магнитометры, камеры, аудио– и видеомониторы, акселерометры, датчики движения, радары, сонары и лидары. Последние используются компанией Google для управления гуглмобилями. Эти беспилотные автомобили проехали без водителей более 700 000 миль, при этом не произошло ни одного столкновения, вызванного техническими причинами.

Датчики собирают данные, но для их управления и осмысления нужны компьютеры, системы хранения и программное обеспечение. Подключаемые системы часто опираются на интерфейс прикладных программ (API), чтобы сделать данные доступными для приложений, когда и где требуется (эти небольшие программные компоненты соединяют между собой различные устройства и программы, по сути определяя процесс взаимодействия и способы обмена данными). Они обеспечивают окончательную обработку в целях извлечения данных, распознавания лиц и перевода на другой язык. Например, система опознает человека или на основе выражения его лица предлагает ему определенные товары, когда он входит в магазин. Либо же позволяет человеку сфотографировать вывеску или сообщение на неизвестном ему языке и мгновенно получить перевод. Также система использует технологию расширенной реальности, которая позволяет человеку сфотографировать какой-нибудь объект (например, Эйфелеву башню) и тут же получить всю информацию о нем. Информация в виде полупрозрачного принта появляется поверх изначального изображения или на дисплее умных очков типа Google Glass.

Возможности безграничны, а потенциальные выгоды для бизнеса значительны. По словам консультантов компании McKinsey Майкла Чуи, Маркуса Леффлера и Роджера Робертса, промышленный Интернет вещей несет с собой совершенно новые перспективы. Вот что они писали в 2010 г. в отчете под названием «Интернет вещей» ^{16}:

Что же все это несет для наиболее передовых компаний? Генерируемые машинами данные сейчас составляют около 15 % всех данных, имеющихся у компаний. Однако в течение следующих десяти лет этот показатель, по всей видимости, увеличится до 50 %. Интеллектуальные активы – по сути, устройства, оснащенные датчиками и подключенные друг к другу – будут контролировать параметры, предоставлять данные об использовании и поведении оператора, а также следить за условиями и техническим состоянием.