Analizzare ingenti volumi di dati che provengono da sensori e dispositivi IoT: è questo il compito di AWS IoT Analytics, servizio gestito da poco entrato nel portafoglio di offerta di Amazon Web Services.
Si tratta di un servizio che risponde a una delle esigenze più evidenti per le imprese che stanno implementando progetti di trasformazione in un’era ormai “data driven”: disporre di insight, di viste intelligenti sui dati, che le aiutino a prendere decisioni più accurate.
IoT Analytics di fatto raccoglie, pre-processa, arricchisce, archivia e analizza i dati che provengono dai dispositivi e dai macchinari connessi, restituendoli sotto forma di informazioni utili per le imprese, sollevandole dunque dalle complessità e dagli oneri legati alla realizzazione di una propria piattaforma di analisi.
Il servizio è in grado di effettuare analisi a qualsiasi livello, dalle query più semplici a quelle più complesse, correlati a modelli di machine learning pensati specificamente per il mondo IoT: si parte dai cosiddetti “raw” data e si arriva agli insight che guidano poi decisioni e azioni.
AWS IoT Analytics integra un motore SQL per le query e offre accesso a strumenti di machine learning, grazie all’integrazione con SageMaker: basta connettere i dati IoT a uno Jupyter Notebook per poi realizzare ed eseguire i modelli senza dover gestire l’infrastruttura sottostante.
Quanto alla data visualization e alle dashboard, è possibile utilizzare IoT Analytics in abbinata con Amazon QuickSight.
Non c’è limite alla tipologia di dati: il servizio è in grado di accettare dati da qualunque fonte, anche esterna, usando API di ingestion e grazie all’integrazione con AWS IoT Core, piattaforma che consente ai dispositivi connessi di interagire con applicazioni cloud e con altri dispositivi.
