Adatelemzés

Egy IoT termék tulajdonképpen egy speciális kialakítású adatgyűjtő. Legyen ez egy gáznyomás mérő, vagy egy felszenzorozott sporteszköz, felhasználói szemszögből az érték elsősorban az adatok értelmezésével áll elő.

Ezt felismerve az általunk tervezett IoT termékek adatainak elemzése egy természetes kiegészítése volt a képességeinknek. A szenzor adatok úgynevezett idősoros adatok, mi a data science ezen részterületére specializálódtunk.

A folyamat az adatstratégia megalkotásával kezdődik. Az üzleti domén és üzleti célok megértése után a data scientist specifikálja az elvárt funkciókat és megtervezi az adatgyűjtés és elemzés folyamatát. Mivel az adatgyűjtő saját kontroll alatt van, a hardver és szoftver mérnökök támogatják a felkészülési folyamatot és igény esetén implementálják az adatgyűjtést támogató funkciókat.

Az adatgyűjtést a data scientist felügyeli, hogy az elemzési céloknak megfelelő adatsorok jöjjenek létre. Ezután elvégzi az adattisztítást és elsődleges feltáró elemzéseket. Ennek során gyorsan kiderül, hogy az üzleti célok megvalósíthatóak-e, azaz az adatsor tartalmazza-e az elvárt információkat.

Ezután több lépésben, több adatsor felvételével és algoritmusok tesztelésével kialakul a végleges, validált elemző modell. Az általunk átadott eredménytermék így egy-egy működő modell és annak részletes dokumentálása.

A modellek szoftveres megvalósítása függ a stratégia által javasolt iránytól: ha a hardveren is van feldolgozási lépés, azt implementáljuk házon belül, a mobil app és felhő oldali elemzések megvalósítására javasolunk megfelelő partnert.

Készítettünk többek között csecsemő légzés- és pulzusszámlálót kamerakép elemzésével, gépállapot felismerőt és meghibásodás előrejelzőt villamos jelből, tornapóz-szegmentálót és osztályozót nyomásjelekből, gázelosztó hálózaton megbontás (tamper) detektálót gyorsulásérzékelő és giroszkóp mintázat felismerővel.

crossmenuchevron-down