Il pubblico potrebbe considerarli fastidiosi, ma nel mercato commerciale i droni sono preziosi dispositivi per la raccolta dei dati. Il loro compito principale è quello di acquisire, archiviare e trasmettere dati. Così come i reparti IT considerano l’integrazione di più dati del drone in processi aziendali esistenti, devono affrontare nuovi requisiti di governance dei dati. Con la maturazione della tecnologia dei droni, è importante sapere cosa significa per te come amministratore della tecnologia e del software informatico della tua azienda.

I droni presentano sia una sfida per grandi dati che IoT

Fino ad ora, l’attenzione del drone commerciale si è concentrata sulla raccolta e visualizzazione accurata dei dati, non sull’integrazione dei processi IT. Per essere onesti, sono state sviluppate applicazioni per supportare i settori verticali come agricoltura, edilizia, energia, miniere e telecomunicazioni con servizi basati su cloud, ma queste applicazioni producono e servono principalmente per le mappe, ad esempio mappe di localizzazione per la gestione e la manutenzione di infrastrutture aziendali e altre risorse.

Proprio come con i grandi dati, le sfide dei dati dai droni includono analisi, cura, ricerca, condivisione, archiviazione, trasferimento, visualizzazione e privacy delle informazioni. Stiamo già cominciando a vedere i droni sostituire in modo efficiente i sensori statici di IoT con un dispositivo in movimento e in grado di acquisire più tipi di dati (quindi non solo immagini e video, ma anche gas di emissione, segnali radio, dati geodetici, ecc.).

I dati dei droni sono così unici?

Come tutti i dispositivi IoT in movimento, i droni apportano molto valore e allo stesso tempo presentano molte sfide. Per la maggior parte, i dati dei droni sono geospaziali (o dati geografici), immagini, video, binari, ecc., Quindi rientrano nella categoria dei dati IoT non standard. Tuttavia, se lavori nell’IT, vorrai capire che questi dati hanno alcuni requisiti unici. Ad esempio, richiede un’analisi del riconoscimento delle immagini e notevoli trasformazioni e analisi dei dati per diventare utili.

Un sacco se non la maggior parte dei dati raccolti dai droni possono essere utilizzati dai sistemi di informazione geografica (GIS). I GIS vengono principalmente utilizzati per la mappatura e l’analisi e integrano operazioni di database comuni, quali query e analisi statistiche, con visualizzazione e analisi geografica. Quindi, pensa a strumenti di mappatura come ArcGIS di esri.

Implicazioni sulla governance dei dati

Quando si ha a che fare con i dati dei droni, potrebbe essere necessario espandere le attuali politiche di governance dei dati a causa dei nuovi rischi associati ai dati aerei stessi (come problemi di privacy) e la posizione e le operazioni del drone (perché un drone è legalmente un aeromobile e opera secondo determinati regolamenti ). Ad esempio, potrebbe essere necessario rivedere le norme riguardanti:

Sistema di aviazione di origine, suo accesso e API

Sicurezza e affidabilità lungo la “catena di custodia” (fornitore di servizi drone, al servizio dati cloud, alla tua porta principale)

Privacy e mitigazione del rischio (questioni legali)

Master Data Management tradizionale (MDM) per raddrizzare le differenze nei dati di riferimento come posizione, tipo di risorsa, nome del cliente, ecc.

Archivio dei dati di origine per una successiva rielaborazione (ti fidi del custode?)

Controllo degli accessi (chi può vedere cosa e quando?)

Imparare un nuovo lessico

Quando inizi a integrare i dati drone, dovresti familiarizzare con i tipi più comuni di dati “elaborati” dai droni, non i dati grezzi, ma i dati prodotti dai software di imaging e quelli che probabilmente incontrerai se sei nel campo IT. Ecco cinque esempi:

Un ortomosaico è una fotografia aerea geometricamente corretta (“ortorettificata”) tale che la scala è uniforme: la foto ha la stessa mancanza di distorsione di una mappa. Tipicamente, un ortomosaico è un composto di singole foto che sono state unite per formare una foto più grande. Quello che devi sapere è che le singole foto che compongono gli ortomosaici hanno ciascuna la loro georeferenziazione. I dati elaborati (il composito) sono ciò che i tuoi utenti finali desiderano utilizzare, ma potrebbero anche voler conoscere la posizione dei dati di origine se è necessario farne riferimento in un secondo momento. Pensa a questo in termini di governance dei dati. Potrebbe essere necessario rivedere le regole di conservazione dei dati se le immagini di origine sono necessarie per valutare le modifiche nel tempo.

La termografia (a volte indicata come immagine termica) utilizza videocamere termiche per rilevare le radiazioni nell’intervallo dell’infrarosso dello spettro elettromagnetico. I tecnici di costruzione e manutenzione possono vedere le firme termiche che indicano perdite di calore in isolamento termico difettoso e possono utilizzare i risultati per migliorare l’efficacia del loro lavoro. La mappatura termica è anche “una cosa” con venditori come DroneDeploy, che offre visualizzazioni live streaming che può essere un’immagine o una mappa.

La fotogrammetria è una tecnica che utilizza la fotografia per estrarre le misure dell’ambiente. Questo risultato è ottenuto attraverso immagini sovrapposte, in cui la stessa funzionalità può essere vista da due punti di vista. Con la fotogrammetria, è possibile calcolare le misurazioni della distanza e del volume. I dipartimenti utilizzano questi risultati per creare “nuvole di punti” o immagini 3D utilizzate per eseguire operazioni come il rendering di un edificio o la misurazione del volume di una scorta.

LiDAR sta per “Light Detection and Ranging”. Si tratta di un metodo di telerilevamento che utilizza la luce sotto forma di un laser pulsato per misurare intervalli (distanze variabili) sulla Terra. Questi impulsi luminosi, combinati con altri dati registrati dal sistema aerodisperso, generano informazioni tridimensionali precise sulla forma degli oggetti e sulle loro caratteristiche superficiali. La precisione delle immagini LiDAR è sbalorditiva (stiamo parlando di millimetri), motivo per cui topografi e ingegneri edili preferiscono questa tecnologia. Quello che devi sapere è che i file LiDAR sono grandi. I set di dati per un’area di progetto semplice possono essere di 1-2 TB.

Il video è il tipo di dati dei droni più comune e allo stesso tempo il più complesso. È complesso perché il video viene quasi sempre archiviato in forma compressa per ridurre le dimensioni del file per l’archiviazione. Un file video normalmente consiste in un formato contenitore contenente i dati video in un formato di codifica insieme ai dati audio in un formato di codifica audio che sono noti come CODEC. Il formato del contenitore può anche contenere informazioni di sincronizzazione e metadati quali posizione GPS e dati direzionali, che possono essere codificati in ciascun frame. 10 minuti di video a 30 fotogrammi al secondo = 18.000 fotogrammi. È complesso perché, quando si analizzano i dati video, è necessario ordinare tutti i 18.000 pezzi di dati del frame.

Quindi, ecco il problema dei grandi dati: è l’analisi. La maggior parte di ciò che vuoi sapere da immagini e file video (cosa posso vedere? Cosa sta succedendo? Qual è il valore?), non può essere estrapolato dai tradizionali fornitori di grandi dati aziendali. Mentre l’automazione può sfruttare questi dati e aumentare l’efficienza dell’analisi, l’analisi di immagini e video viene eseguita più spesso da team di specialisti. Per questo, si consiglia di esternalizzare a un fornitore di intelligenza artificiale specializzato in imaging o utilizzare un servizio di dati drone online.

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