การสร้างฮาร์ดแวร์ว่าสำคัญแล้ว สิ่งที่สำคัญยิ่งกว่าคือ Big Data หรือข้อมูลดิบปริมาณมหาศาล ที่ฮาร์ดแวร์นั้นๆได้ส่งมาเก็บบนฐานข้อมูล แต่สิ่งที่หนักใจคือ
ตอนนี้กุมความลับ เป็นคลังข้อมูลดิบที่ได้จากการวัดเซ็นเซอร์หลากหลายจุด และหลากหลายชนิด
แล้วข้อมูลดิบที่ได้จากงาน ioT เอามาทำอะไร??
ข้อมูลที่มีในมือ ถือเป็น Big Data ขนาดย่อม การมีข้อมูลย้อนหลัง 1-2 ปีเต็ม ช่วยให้เราก้าวข้ามจากการ “ดูแค่ค่าปัจจุบัน” ไปสู่การ “วิเคราะห์เชิงรุก” ได้หลายอย่างมาก ยกตัวอย่าง จะดูข้อมูลดิบที่เกี่ยวกับฝุ่น PM2.5
1. วิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analysis)
แทนที่จะรอให้ฝุ่นมาแล้วค่อยเปิดเครื่องฟอกอากาศ คุณสามารถหา “รูปแบบ” (Pattern) ของมันได้:
ช่วงเวลาวิกฤต (Seasonal Trend): ข้อมูล 1 ปีจะบอกชัดเจนว่า เดือนไหน หรือสัปดาห์ไหนที่ฝุ่นพุ่งสูงที่สุด (เช่น ช่วงเดือนมกราคม – มีนาคม)
ช่วงเวลาในแต่ละวัน (Diurnal Variation): ลองวิเคราะห์ดูว่าฝุ่นมักจะมาตอนกี่โมง เช่น มาตอน 07:00 น. เพราะสภาพอากาศปิด หรือมาตอนกลางคืน
การตั้งค่า Automation ล่วงหน้า: เมื่อรู้ว่าพรุ่งนี้จะเป็น “วันฝุ่นหนัก” ตามสถิติ สามารถส่ง Telegram เตือนคุณว่า “พรุ่งนี้ฝุ่นจะหนักนะ ปิดหน้าต่างให้สนิทด้วยครับ”
2. วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของสถานที่ (Spatial Correlation)
จากกราฟที่มีหลายจุด (arc-xxxx) คุณสามารถเปรียบเทียบความต่างได้:
จุดกำเนิดฝุ่น: จุดไหนที่กราฟพุ่งขึ้นก่อนเพื่อน? นั่นอาจจะเป็นทิศทางที่ฝุ่นเคลื่อนที่เข้ามา (เช่น มาจากทิศใต้ หรือมาจากโรงงานใกล้ๆ)
ประสิทธิภาพของพื้นที่: ถ้าจุดหนึ่งวัดได้ต่ำกว่าจุดอื่นอย่างสม่ำเสมอ แสดงว่าพื้นที่นั้นมีตัวช่วยที่ดี เช่น ต้นไม้เยอะ หรือเป็นทิศต้นลม
3. การทำ Machine Learning แบบง่าย (Anomaly Detection)
คุณสามารถสอนให้ระบบรู้ว่า “กราฟแบบไหนคือผิดปกติ”:
ถ้าอยู่ๆ กราฟพุ่งสูงปรี๊ดขึ้นมาตัวเดียวในขณะที่ตัวอื่นนิ่ง แสดงว่าเซนเซอร์ตัวนั้นอาจจะมีปัญหา (เช่น แมงมุมเข้าไปทำรัง) หรือมีการเผาขยะใกล้ๆ จุดนั้น
Maintenance Alert: ใช้ข้อมูลนี้แจ้งเตือนว่าถึงเวลาต้องเป่าฝุ่นทำความสะอาดตัวเซนเซอร์ PM2.5 (เพราะค่ามันเริ่มเพี้ยนหรือ Base Line สูงขึ้นผิดปกติ)
4. การทำรายงานเชิงสุขภาพและการประหยัดพลังงาน
Correlation กับค่าไฟ: ลองเอาข้อมูลฝุ่นไปเทียบกับค่าไฟ ดูว่าช่วงที่ฝุ่นเยอะ เราเปิดเครื่องฟอกอากาศหนักจนค่าไฟพุ่งแค่ไหน
Health Impact: สรุปจำนวนวันที่ “อากาศดี” เทียบกับ “อากาศแย่” ในรอบปี เพื่อประเมินความเสี่ยงต่อสุขภาพของคนในครอบครัว
