Одна из нашумевших тем (за последние пару лет) – интернет вещей или IoT. Согласно исследованиям, интернет вещей станет ключевым трендом в жизни общества в ближайшее десятилетие, а количество устройств, поставляющих IoT-данные превысит 50 млрд. Сегодня хочу рассмотреть пример работы приложения Qlik Sense, в котором анализируются данные интернета вещей.
НА ЗАМЕТКУ! IoT (интернет вещей) — методология вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой.
Интернет вещей сегодня
В мире интернета вещей не нужно прямое участие человека, все объекты мира интернета-вещей взаимодействуют между собой без прямого участия людей. Эти данные пополняют базы данных, а потом на основе готовых алгоритмов они должны не только обрабатываться, но и анализироваться.
IoT данные включают:
- Данные с портативных устройств.
- Данные датчиков движения.
- Данные о дорожном трафике и движения транспортных средств и другие.
Что дальше?
Такой быстрый рост и накопление IoT-данных стимулирует развитие аналитических инструментов и платформ, которые должны уметь их обрабатывать и представлять аналитические выводы и результаты. А вообще интересно, какое положение может занимать Qlik Sense в работе с данными IoT?
Qlik Sense и IoT
Задавшись этим интересным вопросом, я решил создать приложение Qlik Sense, используя данные интернета вещей, доступные в открытых источниках. Конечно, это лишь первые шаги в анализе этих данных, но это лишь начало.
Пульс города – Анализ транспортных потоков и загруженности дорог
Для своего приложения я буду использовать наборы данных, из открытых источников. В целом, аналогичные наборы данных сейчас собирает любой развитый город, где есть нормальная транспортная инфраструктура, оборудованная датчиками движения общественного транспорта. В нашем примере анализируются данные Дании. В этих данных заложены миллионы строк и цифр о движении автомобилей, расстоянии между ними в среднестатистическом потоке. Основная таблица состоит из 4 млн. строк данных.
Предлагаю посмотреть, что у меня получилось в итоге. А скачать приложение интернет-вещей и Qlik Sense вы можете по ссылке.
У меня получилось несколько срезов данных, которым я пока не нашел применение, поэтому вынес их в отдельную вкладку.
Во второй вкладке у меня собраны данные по общему объему трафика города в день, а затем дана их почасовая разбивка.
Далее я создал тепловую карту, на которой видна загрузка улиц города, благодаря цвету. Цвет играет роль дополнительного измерения данных.
Далее в приложении мы можем перейти к деталям в данных, открыв аналитику отдельного участка дороги. Эта опция реализована с помощью Qlik GeoAnalytics.
Следующий лист – лист сравнений данных по дням, часам.
На последней вкладке даны детали данных по гео-меткам.
Ресурсы
Приложение Qlik Sense и интернет вещей.
Набор данных – трафик движения транспорта.
Также в процесс создания приложения использовался GeoAnalytics, а также виджеты линий, интерактивный график «роза ветров», простые KPI.
Qlik Sense + интернет вещей: Итоги
Уверен, что аналитика данных интернета вещей очень интересная область, которая будет очень активно развиваться. Вот и все на сегодня.
Удачных вам разработок!
Свежие комментарии