iot_002 Internet of Things (IoT) องค์ประกอบ การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics)

iot_002 Internet of Things (IoT) องค์ประกอบ การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics)

การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics)

การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics) ในระบบ IoT คือ กระบวนการสำคัญที่ใช้ในการจัดการข้อมูลที่ได้รับจากอุปกรณ์ IoT โดยเฉพาะข้อมูลที่มีปริมาณมากและความหมายที่ซับซ้อน กระบวนการนี้ทำให้สามารถทำนายแนวโน้ม วิเคราะห์สมมติฐาน หรือค้นพบความสัมพันธ์ที่มีความหมายกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การประมวลผลข้อมูล (Data Processing) ในระบบ IoT มีการจัดการข้อมูลในลักษณะการเก็บรวบรวม จัดระเบียบ และประมวลผลข้อมูลเพื่อให้เกิดความสามารถในการนำข้อมูลมาใช้งานได้

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ในระบบ IoT หมายถึงกระบวนการที่ใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อแยกแยะ หาความสัมพันธ์ และสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูล โดยมุ่งเน้นการค้นพบความรู้หรือแนวโน้มที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจหรือการดำเนินงานต่อไป

การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics) ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT จำเป็นต้องได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อให้ได้มา ซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย แพลตฟอร์มบนคลาวด์หรือระบบประมวลผลขอบมักใช้เพื่อจัดการการประมวลผล การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ข้อมูล โดยให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือข้อมูลย้อนหลังสำหรับการตัดสินใจ เทคโนโลยีการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล มีหน้าที่แปลงข้อมูลดิบที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลและวิเคราะห์แล้วสามารถนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การติดตามคนหรือสิ่งของ ติดตามสถานะของอุปกรณ์ สินค้า หรือบุคคล การควบคุม ควบคุมการทำงานของอุปกรณ์ต่างๆ การวิเคราะห์ วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้ม หรือการคาดการณ์เหตุการณ์ล่วงหน้า เป็นต้น

การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ เปรียบเสมือน "สมอง" ของระบบ IoT ทำหน้าที่จัดการข้อมูลที่เซ็นเซอร์รวบรวม วิเคราะห์หาความสัมพันธ์ รูปแบบ แนวโน้ม และนำเสนอข้อมูลเชิงลึก เพื่อช่วยผู้ใช้ตัดสินใจและควบคุมระบบ IoT ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประเภทการประมวลผลแบ่งตาม การประมวลผลบนอุปกรณ์

ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT จำเป็นต้องได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์ เพื่อให้ได้มา ซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย แพลตฟอร์มบนคลาวด์หรือระบบประมวลผลขอบมักใช้เพื่อจัดการการประมวลผล การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ข้อมูล โดยให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือข้อมูลย้อนหลังสำหรับการตัดสินใจ

การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ในโลก IoT เป็นแนวทางสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจและอุตสาหกรรมสามารถนำข้อมูลที่สร้างขึ้นจากอุปกรณ์ IoT มาใช้เพื่อตัดสินใจและสร้างความเข้าใจในการทำงานของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีรายละเอียดดังนี้

- การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลบนอุปกรณ์ (On-device Data Processing and Analytics) การทำงานประมวลผลข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลไปยังอุปกรณ์เอง เพื่อลดการส่งข้อมูลไปยังศูนย์กลาง

- การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลในระบบศูนย์กลาง (Cloud-based Data Processing and Analytics) การใช้ระบบคลาวด์ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้สามารถจัดเก็บ วิเคราะห์ และให้ข้อมูลที่มีประโยชน์ได้มากขึ้น

ความสำคัญของการประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ในระบบ IoT ช่วยให้ระบบ IoT ตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างชาญฉลาด เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความสะดวกสบาย และช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจข้อมูลและควบคุมระบบ IoT ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประเภทการประมวลผลแบ่งตาม การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics) ในระบบ IoT มีหลายประเภทซึ่งสามารถแบ่งได้เป็น

- Batch Processing กระบวนการประมวลผลข้อมูลที่ทำการจัดกลุ่มและประมวลผลข้อมูลเป็นชุดๆ ในระยะเวลาที่กำหนด
- Real-time Processing กระบวนการประมวลผลข้อมูลที่ทำการประมวลผลข้อมูลทันทีเมื่อข้อมูลถูกส่งมา โดยมักใช้ในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ทันที
- Stream Processing กระบวนการประมวลผลข้อมูลที่ทำการประมวลผลข้อมูลทันทีเมื่อมีการส่งข้อมูลมาในรูปแบบของสตรีม (stream) โดยไม่ต้องรอให้ข้อมูลเข้าครบก่อน
- การประมวลผลแบบ Edge Processing กระบวนการประมวลผลข้อมูลที่ทำการประมวลผลข้อมูลบนอุปกรณ์ขนาดเล็กหรืออุปกรณ์ต้นทางที่อุปกรณ์ IoT เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความเร็วสูง เวลาแฝงต่ำ เช่น การวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดการส่งข้อมูลไปยังศูนย์กลางและลดหน่วยประมวลผลซึ่งทำให้ระบบทำงานได้รวดเร็วมากขึ้น
- Predictive Analytics กระบวนการที่ใช้ข้อมูลประวัติและเทคนิคทางสถิติเพื่อทำนายแนวโน้มหรือเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
- Prescriptive Analytics กระบวนการที่ใช้ข้อมูลเพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการหรือการตัดสินใจที่เหมาะสม
- Descriptive Analytics กระบวนการที่ใช้ข้อมูลเพื่อให้คำอธิบายหรือการวิเคราะห์สถานะปัจจุบันของระบบหรือสถานการณ์
- การประมวลผลแบบ Fog Computing ประมวลผลข้อมูลที่เซิร์ฟเวอร์ใกล้เคียงกับอุปกรณ์ IoT เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความเร็วปานกลาง เวลาแฝงปานกลาง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ในโรงงาน
- การประมวลผลแบบ Cloud Computing ประมวลผลข้อมูลที่เซิร์ฟเวอร์ในศูนย์ข้อมูล เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความจุสูง เวลาแฝงสูง

ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล 

1. การเก็บรวบรวมและการจัดเก็บข้อมูล (Data Collection) การเริ่มต้นโดยการรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์เซ็นเซอร์และอุปกรณ์ต่างๆ ที่เชื่อมต่อกับระบบ IoT ข้อมูลที่รวบรวมอาจเป็นข้อมูลเซ็นเซอร์เช่น อุณหภูมิ, ความชื้น, ค่าความดัน หรือข้อมูลอื่นๆ เช่น ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ ซึ่งถูกส่งมาจากอุปกรณ์ต่างๆ

การเก็บรวบรวมข้อมูล สามารถเป็นข้อมูลเซ็นเซอร์ ข้อมูลวิดีโอ หรือข้อมูลเสียง ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกจัดเก็บไว้ในคลาวด์หรือบนอุปกรณ์ IoT เองก็ได้ เทคโนโลยีการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น

-เซ็นเซอร์ อุปกรณ์ที่แปลงข้อมูลทางกายภาพเป็นสัญญาณไฟฟ้า
- RFID เทคโนโลยีไร้สายที่ใช้สำหรับติดตามสินค้า
- กล้อง เก็บรวบรวมข้อมูลวิดีโอ
- ไมโครโฟน เก็บรวบรวมข้อมูลเสียง
การจัดเก็บข้อมูล การจัดรูปแบบข้อมูลและการจัดเก็บให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงและนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูล เช่น
- ฐานข้อมูล เก็บรวบรวมข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้าง
- Data Lake เก็บรวบรวมข้อมูลในรูปแบบดิบ
- NoSQL ฐานข้อมูลสำหรับจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก

2. การจัดการประมวลผลข้อมูล (Data Preprocessing) หรือทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing) เป็นการจัดการข้อมูล ข้อมูลดิบจากเซ็นเซอร์จะถูกกรอง ทำความสะอาด จัดรูปแบบ และจัดเก็บในฐานข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูลเพื่อแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น ข้อมูลที่ขาดหาย, ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง, หรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ การทำความสะอาดข้อมูลมีได้แก่การลบข้อมูลซ้ำ, การปรับปรุงข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์, และการกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง

3. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) หรือการประมวลผลข้อมูล ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์ด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การใช้เทคนิคและเครื่องมือทางสถิติ, การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หรือการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง (Deep Learning) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์, แนวโน้ม, หรือรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล และการใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายหรือวิเคราะห์ข้อมูลในอนาคตได้

เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล

- การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-time Data Processing: การประมวลผลข้อมูลทันทีที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้สามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในขณะนั้น
- การใช้เทคโนโลยี Machine Learning และ Artificial Intelligence (AI: เพื่อวิเคราะห์และสกัดข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมีปริมาณมาก เพื่อหาแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
- เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล IoT และดึงข้อมูลเชิงลึก
- Machine Learning: อัลกอริธึมที่เรียนรู้จากข้อมูล
- Big Data Analytics: เทคโนโลยีสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก
- Business Intelligence: เทคโนโลยีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย อธิบายว่าทำไมสิ่งที่เกิดขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คาดการณ์ว่าอะไรจะเกิดขึ้น

4. การสร้างสรรค์ความรู้ (Insight Generation) การสร้างข้อสรุปหรือความรู้ที่สำคัญจากข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์ การแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายและสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้

5. การนำเสนอผลลัพธ์ (Presentation of Results) การแสดงผลข้อมูลเชิงลึกจะถูกนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย การนำเสนอผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูลให้เข้าใจง่ายและชัดเจน การใช้กราฟ, ผัง, แผนภาพ, หรือรายงานเพื่อแสดงผลข้อมูลและข้อสรุป

6. การใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ (Decision Making) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลนำมาวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ รูปแบบ แนวโน้ม และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกการใช้ข้อมูลที่ได้รับจากการวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจในการดำเนินการต่างๆ หรือการแก้ไขปัญหา การใช้ข้อมูลเพื่อเสนอแนวทางการดำเนินงานหรือกำหนดแผนการทำงานในอนาคต การนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในธุรกิจและอุตสาหกรรม เช่น

- การตัดสินใจที่ขึ้นอยู่กับข้อมูล การใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจาก IoT เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มการซื้อสินค้าหรือการบริโภคของลูกค้า
- การทำนายและการวางแผน การใช้ข้อมูลเพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคตและการวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจต่างๆ เพื่อให้ธุรกิจทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ใน IoT เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจและอุตสาหกรรมเติบโตและพัฒนาได้อย่างต่อเนื่อง โดยการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวต่อเหตุการณ์และความเปลี่ยนแปลงในตลาดได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data Processing and Analytics)

- Batch Processing การประมวลผลข้อมูลในฐานะเวลาก่อนการประมวลผลในช่วงเวลาที่กำหนดเช่น การประมวลผลข้อมูลการซื้อขายในร้านค้าออนไลน์ทุก 24 ชั่วโมง
- Real-time Processing การตรวจจับภัยพิบัติและการแจ้งเตือนในระบบนิเวศที่มีการตรวจจับเหตุการณ์เป็นเวลาจริง เช่น การตรวจจับควันหรือการแจ้งเตือนความเสี่ยงของการขาดน้ำในแปลงเกษตร
- Stream Processing การวิเคราะห์และการตรวจจับอาการผิดปกติในระบบการผลิตโรงงาน โดยใช้ข้อมูลสตรีมของเซ็นเซอร์ที่ตรวจจับข้อมูลการทำงานของเครื่องจักร
- Edge Processing การวิเคราะห์ข้อมูลจากกล้องวงจรปิด (CCTV) บนเครื่องบินเพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ในพื้นที่จำกัด
- Predictive Analytics การทำนายอุปกรณ์ที่อาจเกิดความเสียหายหรือการล้มเหลวในการทำงานโดยใช้ข้อมูลประวัติการใช้งาน
- Prescriptive Analytics การแนะนำวิธีการดำเนินการที่เหมาะสมในการป้องกันอุบัติเหตุโดยใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่างๆ
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์อุณหภูมิในโรงงาน วิเคราะห์อุณหภูมิเพื่อควบคุมระบบปรับอากาศ ประหยัดพลังงาน
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ความชื้นในฟาร์ม วิเคราะห์ความชื้นเพื่อควบคุมระบบรดน้ำ ประหยัดน้ำ เพิ่มผลผลิต
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์แสงในบ้าน วิเคราะห์แสงเพื่อควบคุมไฟอัตโนมัติ ประหยัดพลังงาน
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์การเคลื่อนไหวในอาคาร วิเคราะห์การเคลื่อนไหวเพื่อควบคุมระบบรักษาความปลอดภัย
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์วัดระดับน้ำในเขื่อน: วิเคราะห์ระดับน้ำเพื่อควบคุมการปล่อยน้ำ ป้องกันน้ำท่วม
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ตรวจจับก๊าซพิษในโรงงาน: วิเคราะห์ก๊าซพิษเพื่อแจ้งเตือนผู้ใช้ ป้อง
- Descriptive Analytics การวิเคราะห์ข้อมูลการใช้ไฟฟ้าของบ้านในช่วงเวลาที่ต่างๆ เพื่อให้คำอธิบายถึงแนวโน้มการใช้งานไฟฟ้าในบ้านในแต่ละเวลา

---------------------------------