Quando l’IoT diventa analitico: SAS DEMOtic Home

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IoT domoticsOggetti fisici, sensori e connessione a Internet. In una parola, IoT. Dal computer in ogni casa, siamo passati al computer in ogni cosa. L’idea che gli oggetti che comunemente ci circondano possano dialogare tra di loro e diventare parte attiva della nostra esperienza di vita al lavoro, in viaggio, durante il tempo libero oppure in ospedale fa parte di una visione del futuro che sta accompagnando la trasformazione digitale delle imprese.

L’IoT accelera il business

Qualsiasi dispositivo dotato di un interruttore dovrebbe essere connesso a Internet. Questa è l'idea di base dell’Internet delle cose che nei prossimi cinque anni raggiungerà la sua maturità e rappresenta una grande opportunità per le imprese di ogni settore. Nel balletto delle previsioni degli operatori, Gartner prevede che i dispositivi connessi in rete saranno 28 miliardi entro il 2020, quattro volte la popolazione mondiale prevista per quella data, con un valore di mercato che potrebbe superare due volte il PIL prodotto negli stati Uniti nel 2014. Ma il valore informativo dell’IoT è ancora in buona parte inesplorato. Basti pensare alle potenzialità che potrebbero avere i device di rete se avessero uno strato di intelligenza analitica integrato, e alle possibili applicazioni di business continuity, di monitoraggio delle infrastrutture critiche o di supporto a tutte le attività di pianificazione, campagne marketing comprese.

Analytics e IoT sono due facce della stessa medaglia

In concreto, cosa è possibile fare con gli strumenti di business analytics sulla mole di dati proveniente dall’ IoT?

È possibile, per esempio:

  • monitorare ogni singolo dispositivo connesso, confrontandone lo stato attuale con i dati storici per controllare le tendenze sui consumi;
  • migliorare il design o la qualità del prodotto stesso (integrando i feedback di utilizzo nel processo di ricerca e sviluppo, e di produzione);
  • ottimizzare gli interventi di manutenzione programmata riducendo i costi di operazioni superflue se non addirittura inutili;
  • e ancora, l’utilizzo degli analytics sui dati dell’IoT permette di ridurre gli sprechi di energia.

Analytics e IoT sono due facce della stessa medaglia: la loro integrazione rendono il dato “actionable”. Grazie alla soluzione SAS Event Stream Processing posso decidere se conservare i dati o eliminarli, alleggerendo la quantità di informazioni da storicizzare, e applicare modelli analitici in tempo reale. L’IoT come semplice connessione di interruttori è pura ingegneria elettronica. SAS può aggiungere la vera intelligenza analitica.

Il data streaming trasforma la domotica tradizionale

L’idea di un caso d’uso dedicato alla domotica nasce dall’esigenza di rendere immediatamente comprensibili i vantaggi degli analytics applicati all’IoT, proponendo una esperienza diretta e in tempo reale, più efficace di qualsiasi altra dimostrazione basata su dati simulati.

La nostra DEMOtic Home, che ripropone in scala l’ambiente interno di una abitazione qualsiasi, permette di toccare con mano la differenza tra domotica standard basata sulla semplice connessione dei sensori e una domotica avanzata, basata sull’analisi in streaming dei dati originati dai sensori. L’integrazione tra dispositivi e analytics permette di raggiungere lo scopo della temperatura ottimale dell’ambiente minimizzando allo stesso tempo il consumo di energia, operando in modo automatico e in contemporanea sull’analisi di diversi fattori ambientali come l’irraggiamento solare, l’altezza delle tapparelle, l’umidità e il consumo energetico.

Supponiamo che il nostro obiettivo sia quello di mantenere una temperatura piacevole in casa, diciamo 22 gradi. Durante l'estate, la maggior parte delle persone imposterebbe l'aria condizionata a 16 gradi, per poi aumentare la temperatura pian piano. Ciò implica un notevole, e non utile, consumo di energia. Attraverso modelli di ottimizzazione analitici, è possibile ottenere lo stesso risultato minimizzando allo stesso tempo il consumo energetico.

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La domotica è potente, ma è l’analytics che fa la differenza e la vera innovazione.

Wherever there is data, there should be analytics.”
(Oliver Schabenberger, SAS EVP & CTO)

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About Author

Federico Alberto Pozzi

Federico Alberto Pozzi is a senior solutions specialist in IMM & Analytics at SAS Italy. The Ph.D. he obtained in Computer Science allowed him to acquire outstanding expertise on Machine Learning and Text Analytics (in particular, Sentiment Analysis) applied to Social CRM, Social Learning and Digital Media Entertainment. He also collected important international experiences: among different international research collaborations, he had a fruitful and long collaboration with Prof. Bing Liu (University of Illinois at Chicago) and Prof. Emeritus Gautam Mitra (Brunel University, London and OptiRisk Systems). Federico has published two books on Sentiment Analysis and several scientific publications in important journals and conferences.

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