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Avvuesse Analytics. Avvuesse aiottì Analytics automatizza tutti i passaggi difficili necessari per analizzare i dati dai dispositivi aiottì. Esso filtra, trasforma e arricchisce i dati aiottì prima di archiviarli, in un datastore di serie temporali per l'analisi. Il servizio può essere configurato per acquisire dai dispositivi solo i dati necessari, applicare le trasformazioni matematiche per elaborare i dati e arricchirli con i metadati specifici per il dispositivo, come tipo di dispositivo e posizione, prima di archiviare i risultati elaborati. Quindi, è possibile analizzare i dati eseguendo query tramite il motore di query SQL incorporato, oppure eseguire analisi più complesse e inferenze per machine learning. Avvuesse aiottì Analytics semplifica l'utilizzo del machine learning includendo modelli predefiniti per i casi d'uso comuni di aiottì. I principali strumenti che mette a disposizione sono: Un canale, ovvero il luogo dove arriveranno tutti i messaggi. Un data store, il quale riceverà ed immagazzinerà i dati ricevuti, attraverso Amazon S3. Una pipeline, per connettere il data store al canale, dalla quale sarà possibile visualizzare le operazione di pipeline riuscite e quelle che hanno riportato errori. Un dataset, che conterrà espressioni SQL per svolgere operazioni di query al datastore, il quale conterrà i risultati delle query in un fail in formato CVS. Un NoteBook Jupyter, ovvero un sistema open source volto all’analisi e l’esplorazione ad-hoc dei dati. Avvuesse fornisce tutti i comuni strumenti e integrazioni necessarie agli sviluppatori DOT NET, permettendo loro di sfruttare il cloud più innovativo con una brevissima curva di apprendimento. Ad esempio, la soluzione Avvuesse Industrial aiottì è stata adottata da volkswagen, la quale permette loro di collegare i dati di tutte le macchine, impianti e sistemi nelle 124 fabbriche volkswagen al fine di: aumentare l'efficienza degli impianti; aumentare il tempo di attività; migliorare la flessibilità della produzione; migliorare la qualità dei veicoli. Altro esempio è: Woodside Energy, la quale si affida ai dati da molto tempo. In precedenza le analisi venivano eseguite seguendo i dati forniti da apparecchiature complesse e obsolete. Per promuovere ulteriormente la trasformazione digitale e culturale, la società ha costituito il proprio Data Sciences Group, dopo la migrazione al cloud. Lo scopo del gruppo Data Sciences è trovare approfondimenti e condividerne i risultati all'interno dell'organizzazione. Woodside oggi sfrutta Avvuesse Industrial aiottì per ridurre il tempo necessario per la distribuzione di nuovi algoritmi di analisi, che, da 3 o 6 mesi del passato, arriva a ridursi a poche settimane o persino giorni. Per quanto riguarda la formazione, esistono dei corsi offerti da Amazon, che permettono di poter studiare diversi campi del mondo Avvuesse. Alcuni corsi sono gratuiti, altri a pagamento, dipende dalla difficoltà del corso, che è variabile. Avvuesse offre l’infrastruttura cloud globale più vasta e completa, e continuerà a crescere. Non esistono motivi per non adottarlo.