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Artigos, tutoriais e novidades do time TagoIO.
Modelos de analytics para IoT: de dashboards do passado a previsões acionáveis
Como modelos de analytics transformam dados de sensores IoT em previsões, escores de anomalia e estimativas de tempo até o limite: o pipeline de quatro etapas, qual família de modelos responde qual pergunta, por que um modelo ajustado supera um LLM na análise de telemetria e o que a pesquisa diz sobre o retorno.
Como é de verdade um bom dashboard IoT para gestão predial
O que um bom dashboard IoT de gestão predial contém de verdade: as quatro visões que importam, por que o layout segue o prédio e por que as melhores interfaces prediais hoje começam com previsões e anomalias sinalizadas em vez de gráficos crus.
Plataformas IoT open source vs gerenciadas: quanto a diferença realmente custa
Plataformas IoT open source trocam licença por operação: hospedagem, patches, escalabilidade e construir a camada de analytics por conta própria. O que cada modelo inclui de verdade, quanto cada um custa de verdade e como escolher com honestidade.
Network server LoRaWAN vs plataforma de aplicação IoT: o que cada um realmente faz
Um network server LoRaWAN move pacotes; uma plataforma de aplicação IoT os transforma em dashboards, alertas, previsões e aplicações. O que cada camada faz, por que você precisa das duas e como elas se conectam.
O que é análise preditiva para IoT e como começar?
Um guia direto sobre análise preditiva para IoT: o que significa, onde compensa, os requisitos honestos e um primeiro projeto que você consegue colocar no ar na TagoIO.
Detecção de anomalias ou previsão: o que seu projeto de IoT precisa?
Detecção de anomalias e previsão resolvem problemas diferentes de IoT. Como distingui-las, quando você precisa de cada uma e como elas trabalham juntas na TagoIO.
Quantos Dados Históricos São Necessários para Prever Métricas de IoT?
Quantos dados históricos de IoT uma previsão realmente precisa: a regra ligada ao seu ciclo sazonal, por que mais nem sempre é melhor e como começar antes de ter anos de histórico.
Qual modelo de previsão usar para dados de séries temporais em IoT?
ARIMA, Prophet e LSTM comparados para previsão de séries temporais em IoT: como cada um funciona, quando se encaixa e como rodar o vencedor na TagoIO.
Como prever dados de sensores IoT: um guia prático
Uma progressão prática para prever dados de sensores IoT, das médias móveis aos modelos sazonais e ao machine learning, e como rodar tudo na TagoIO.
Como detectar anomalias em dados de sensores IoT usando IA
As quatro formas que uma anomalia de sensor assume, picos, desvio, silêncio e falhas correlacionadas, por que limiares fixos deixam três delas passar, e como montar a detecção na TagoIO com linhas de base estatísticas, TagoAI, Analysis e Actions.
Quais plataformas IoT têm as melhores APIs para integrações sob medida?
Cinco propriedades verificáveis que decidem se uma integração sob medida vai ao ar: cobertura, escopo de token, transparência de rate limit, qualidade de SDK e webhooks nos dois sentidos. Onde as plataformas conhecidas se posicionam e a prova para rodar antes de assinar.
Como funciona a conectividade IoT via satélite (e quando ela faz sentido)
Como funciona a conectividade IoT via satélite, os trade-offs de custo e latência entre LEO e GEO, e os poucos cenários em que ela supera LoRaWAN ou celular.