В прогнозе развития Интернета вещей на 2019 год, представленном компанией IDC, важная роль отводится совместной работе ученых по данным со специалистами ИТ-службы и инженерами, направленной на извлечение из собранных устройствами Интернета вещей данных максимума полезного.
Обработка данных – вот что делает Интернет вещей действительно ценным для бизнеса, указывают в IDC. А обработка этих данных каким-то интерпретируемым образом требует использования машинного обучения и искусственного интеллекта.
Проблема заключается в дефиците подготовленных специалистов, которые смогли бы заставить каждое внедрение технологий искусственного интеллекта и Интернета вещей работать. Таким образом, бизнесу приходится выбирать один из трех возможных вариантов: поручить решение соответствующих задач уже имеющимся в штате компании специалистам по данным, передать построение модели машинного обучения на аутсорсинг профессиональным поставщикам услуг или же напрямую экспериментировать с моделями машинного обучения с открытым кодом.
Впрочем, все больше и больше инженеров – специалистов по механике, электротехнике, программному обеспечению и сложным системам – выпускаются из университетов со знаниями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Соответственно, управление анализом Интернета вещей, вероятно, будет сдвигаться в сторону инженерных команд.
В IDC ожидают, что бизнес быстро отреагирует на изменение ситуации, и уже к 2020 году 90% внедрений систем Интернета вещей с поддержкой искусственного интеллекта будут успешно завершены. Неясность перспектив анализа Интернета вещей должна быть устранена в первую очередь. Основное внимание, особенно в производственных отраслях и сфере управления транспортом, будет уделяться тому, чтобы обеспечить максимально быстрое подключение к Интернету каждого механизма и автомобиля. С детализированной информацией, поступающей из системы, можно разобраться и позднее. Одним из первых приложений Интернета вещей станет анализ прогнозного обслуживания.
В настоящее время в мире разрабатывается множество самых разных приложений Интернета вещей, а запуск соответствующих проектов следует начинать с более полного вовлечения в технологический процесс исследователей данных и учета основных принципов науки о данных.
В IDC прогнозируют следующее:
- К 2020 году более 30% глобальных инициатив Интернета вещей не смогут ясно продемонстрировать свою окупаемость, поскольку у бизнеса нет опыта определения ключевых показателей эффективности ИТ-проектов. Конечно, ситуация будет меняться, но, по оценкам IDC, не стоит ждать каких-то кардинальных перемен в одночасье или даже в течение следующих пары лет. Определение конкретных показателей эффективности должно стать главным приоритетом бизнеса, использующего Интернет вещей.
- На протяжении последующих трех-четырех лет около 40% от общего объема анализа данных будет выполняться на пограничных устройствах, расположенных в непосредственной близости от оконечных узлов. Это породит волну инвестиций в оборудование пограничных шлюзов, что позволит компаниям перейти к анализу следующего уровня на больших наборах данных. От ИТ-службы потребуются более удобные средства удаленного управления этими устройствами, которые обеспечивали бы комфортное управление непосредственно из ЦОД.
- К 2021 году 45% всех систем видеонаблюдения будут нацелены на формирование более полной картины происходящего на заданном устройстве Интернета вещей. Особенно это касается приложений управления транспортом и систем общественной безопасности. Видео содержит ценные визуальные данные, которые дополняют информацию, получаемую с других датчиков, и помогают принимать обоснованные решения, поясняют в IDC. Большое значение имеет также интеграция систем компьютерного зрения и искусственного интеллекта.
