Những cách IoT sẽ thay đổi dữ liệu & doanh nghiệp

(PCWorldVN) Cùng với xu hướng Internet of Things - IoT đang phát triển mạnh mẽ hiện nay, doanh nghiệp sẽ sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng tạo ra như thế nào.

Hãng nghiên cứu Gartner dự báo sẽ có 6,4 tỷ thiết bị sẽ được kết nối với Internet trong năm 2016, tăng 30% so với năm 2015. Mặc dù thành phần cảm biến không phải là mới nhưng chúng đang được tích hợp vào nhiều loại thiết bị bởi kích thước ngày càng nhỏ và giá thành càng giảm hơn bao giờ hết. Đối với nhiều tổ chức, doanh nghiệp bất kể ở phân khúc nào của ngành công nghiệp, các thiết bị IoT sẽ giúp chi phí vận hành thấp hơn, thúc đẩy doanh thu, hoặc mang đến những trải nghiệm mới cho khách hàng của mình.

Một vấn đề thiết thực đặt ra là làm thế nào để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra liên tục? Lưu trữ chúng vào đâu? Trong tương lai, nếu nhồi nhét tất cả các mảnh dữ liệu từ cảm biến vào kho dữ liệu hay một môi trường điện toán đám mây có thể là không thực tế bởi chi phí cho hạ tầng cũng như dịch vụ sẽ trở thành gánh nặng cho doanh nghiệp. Hơn nữa, giá trị kinh doanh tiềm năng của dữ liệu IoT là khó xác định rõ ràng ngay và có thể đạt được gì từ chúng mới là điều mà doanh nghiệp quan tâm nhất.

Dưới đây là những cách mà IoT có thể tác động vào cơ sở hạ tầng CNTT và chiến lược dữ liệu, người dùng cuối của doanh nghiệp.

Dữ liệu của Nest giảm giá trị nếu không có sự chọn lọc

Bùng nổ dữ liệu

Doanh nghiệp sử dụng IoT sẽ có sự tăng trưởng về dữ liệu theo cấp số nhân. Các mô hình hoạt động của IoT hiện nay phần lớn sử dụng giao thức IPv6 để làm việc với những đám mây. Tuy nhiên, khi lượng dữ liệu tăng, mô hình đó có thể không còn khả thi. Điển hình ở đây là dòng sản phẩm cảm biến nhiệt Nest của Google. Những thay đổi về nhiệt độ có thể mang đến nhiều thông tin có giá trị nhưng dữ liệu này thường rất vụ vặt và giảm giá trị nếu truyền đi tất cả. Một trong những đặc điểm của thiết bị này là liên tục truyền dữ liệu, khi lượng dữ liệu tích tụ lên đến petabyte thì việc truy vấn chúng trở nên phức tạp.

Dung hòa dữ liệu

Camera có ở khắp nơi nhưng dữ liệu được tạo ra lại không có sự kết hợp với các loại dữ liệu khác. Mặc dù có những tiến bộ công nghệ, nhưng  nhân viên an ninh vẫn phải liên tục theo dõi camera giám sát qua màn hình. Tuy nhiên nếu kết hợp dữ liệu hình ảnh với dữ liệu từ các cảm biến khác được gắn trong tòa nhà thì nhân viên an ninh sẽ có được những thông tin giá trị hơn là việc quan sát bằng mắt.

Các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông cũng như các doanh nghiệp lớn đang sử dụng dữ liệu cảm biến hình ảnh để cải thiện độ chính xác của những hệ thống như giải trí hay cảnh báo. Ví dụ như với hệ thống “All New Focus” của các dòng xe Ford hiện nay, camera được lắp đặt xung quanh xe hơi cho phép phát hiện vật thể xung quanh xe, khoảng cách tới xe, và tốc độ mà vật thể đang tiến tới. Camera cũng được lắp đặt bên trong xe để xác định người ngồi trong xe để lựa chọn các ứng dụng tương ứng như mở nhạc, đặt nhiệt độ, định vị dây an toàn…

Thời gian thực

Doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để giúp cho họ có thể đưa quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động kinh doanh của mình. Vì chi phí của việc thu thập và lưu trữ dữ liệu tiếp tục giảm, nhiều tổ chức đang hướng tới việc truy cập nhanh hơn nhằm thúc đẩy nhu cầu kinh doanh. IoT cho phép doanh nghiệp áp dụng các phương pháp tiếp cận dữ liệu lớn như điện toán thời gian thực với hiệu suất đạt được tối đa ở mọi thời điểm.

Mở ra cơ hội kinh doanh mới

Giống như các thiết bị di động, IoT cho phép tạo ra cơ hội kinh doanh mới được vận hành bởi sự kết hợp của các thiết bị, cảm biến, phần mềm và dữ liệu. Điển hình nhất là các ứng dụng thực tế như thiết bị tập thể dục, thành phố thông minh, và những chiếc xe thông minh.

Ngoài xu hướng thiết bị, thì IoT có thể được các doanh nghiệp lớn sử dụng để tạo ra nguồn doanh thu mới. Ví dụ, một trong những khách hàng của Dell đang sử dụng dữ liệu của mình kết hợp với bên thứ 3 để xác định mức độ tín nhiệm để mang đến các sản phẩm, dịch vụ mới cho ngân hàng như vay không có bảo đảm và các khoản vay nhỏ.

Giao tiếp máy và máy - M2M

Về cơ bản, M2M (machine to machine) kết nối tất cả các thiết bị thông qua hệ thống mạng, để từ đó giao tiếp với nhau qua máy chủ trung tâm hoặc dựa trên đám mây doanh nghiệp. Mô hình của giao tiếp này là các hệ thống có khả năng trao đổi, truyền tải dữ liệu đến hạ tầng kết nối Internet, tạo ra hiệu quả về thu thập dữ liệu, thay đổi phương thức hoạt động và làm việc.

Cây cầu đổ ở Minesota vào năm 2007 là một ví dụ cho thấy việc thiếu thông tin về giới hạn tải trọng. Và hiện nay việc ứng dụng những cảm biến để giám sát ứng suất, các nứt vỡ và biến dạng đang dần được phổ biến không chỉ trong lĩnh vực cầu đường. Trong tương lai, thông tin về trạng thái xuất hiện trên cầu sẽ được phát hiện bởi cảm biến và gửi qua giao tiếp Internet không dây tới xe của bạn. Một khi xe biết có nguy hiểm phía trước, nó sẽ thông báo để người lái xe đi chậm lại, và nếu người lái không đi chậm lại, trí tuệ nhân tạo trên xe sẽ tự giảm tốc độ.

Dữ liệu của Nest giảm giá trị nếu không có sự chọn lọc

Machine Learning là điều cần thiết

Với việc dữ liệu ngày càng lớn thì nhiều khả năng doanh nghiệp sẽ cần sử dụng các cỗ máy sở hữu trí tuệ nhân tạo để tạo nên những thông tin có ý nghĩa hơn. Chúng ta cần một máy tính để xác định các mối tương quan trên một khối lượng lớn thông tin để có thể phân tích, dự đoán về các hoạt động của doanh nghiệp cũng như người dùng. Công ty dịch vụ nhà ga xe lửa East Coast đã cố gắng  tận dụng sức mạnh dữ liệu được tạo ra từ cảm biến của mình tại các ga tàu, để ngăn chặn gian lận. Sử dụng máy học (machine learning), công ty dịch vụ đã có thể nhận biết 20.000 trường hợp ngay lập tức, và đạt được một tỷ lệ chính xác 90%.

Kiểm soát ngành công nghiệp

Với mức tiêu thụ bia tăng từ 2,8 tỷ lít năm 2012 lên hơn 3 tỷ lít năm 2013, Việt Nam đang trở thành quốc gia tiêu thụ bia cao nhất Đông Nam Á.  Tuy nhiên hiện nay chúng ta chỉ biết xuất xứ và giá thành của các loại bia thông qua mã vạch UPC trên từng sản phẩm.

Việc sử dụng các bộ cảm biến tại các quán bar, nhà hàng, nhà phân phối bia, và nhà sản xuất bia có thể dự báo chính xác hơn  và quản lý nguồn cung cấp, nhu cầu, giúp giảm chi phí hoạt động và nâng cao lợi nhuận cho tất cả trong chuỗi cung ứng bia. Ngoài ra, thay vì dựa vào dữ liệu không chính xác với hạn sử dụng từ 9-12 tuần , người dùng có thể nhận biết được thông tin chính xác hơn theo thời gian thực. Tính chính xác và kịp thời của dữ liệu rất quan trọng vì một số loại bia ngoại nhập chỉ có thời gian sử dụng là 3 tháng.

Bảo mật, riêng tư

Sản phẩm IoT cho phép các doanh nghiệp thu thập thông tin chi tiết hơn về con người, địa điểm và nhiều thứ xung quanh. Các chính sách bảo mật sẽ có tác động đến phương thức hoạt động cũng như giá trị của dữ liệu.

Ví dụ, ôtô và các loại xe tự hành với kết nối Bluetooth và 3G hoặc 4G sẽ cho chúng ta nhiều thông tin về người lái, từ nơi ở, giờ lái xe cho đến những gì đang diễn ra trên đường.

Thiếu quyền riêng tư, thiếu kiến thức phổ thông về IoT và sự bất an là ba rào cản chính đối với việc áp dụng các giải pháp IoT, theo báo cáo từ Strategy Analytics. Khoảng 80% nhóm khảo sát đều bày tỏ lo ngại rất nhiều đến quyền sở hữu thông tin, quyền truy cập vào các thông tin đó và các mục đích sử dụng thông tin.

PC World VN, 02/2016

Từ khóa: Big Data, dữ liệu doanh nghiệp, dữ liệu lớn, internet of things, IoT, Thạch An