IoTタイムシリーズ分析をはじめるには?
はじめに モノのインターネット(IoT)は、かつてないほどのデータ量を生成しています。IBMによれば、2025年までに年間のIoTデータ量は約175ゼタバイトに達すると推定されています。これは、数百兆ギガバイトに相当します。Ciscoによると、1ゼタバイトの各ギガバイトがレンガだった場合、中国の万里の長城を258本建設できるほどの量です。 IoTデータのリアルタイム処理は、タイムリーなデータ駆動型の意思決定を可能にし、その真の価値を引き出します。しかし、IoTデータの巨大かつ動的な性質は、多くの組織にとって大きな課題となっています。Databricksでは、これらの障害を認識し、製造業の組織がIoTデータを効果的に処理・分析するための包括的なデータインテリジェンスプラットフォームを提供しています。Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームを活用することで、製造業の組織は、IoTデータを実用的な洞察に変え、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、全体的な運用パフォーマンスを向上させることができます。
IoT向けの分散ML
イントロダクション 今日、メーカーの現場でのメンテナンスは、事前対応型よりも事後対応型であることが多く、コストのかかるダウンタイムや修理につながる可能性があります。 これまで、データウェアハウスは、履歴レポートに対して高性能で高度に構造化されたレンズを提供してきましたが、ユーザーには効果的な予測ソリューションが求められていました。 ただし、Databricks データ インテリジェンス プラットフォームを使用すると、企業はデータの同じコピーに対して履歴分析と予測分析の両方を実装できます。 製造業者は、予測メンテナンス ソリューションを活用して、潜在的な問題がビジネス上重要な顧客対応の問題になる前に特定し、対処することがで きます。 Databricks は、データ準備、モデル トレーニング、根本原因分析レポート用のツールを含む、エンドツーエンドの機械学習ソリューションを提供します。 このブログの目的は、統一されたスケーラブルなアプローチで IoT 異常検出の予測ソリューションを実装する方法を明らかにすることです。