Conţinut
- Ce sunt datele tradiționale și datele generate de IoT?
- Diferențele dintre analiza tradițională de date și analiza de date generată de IoT
- Concluzie
Sursa: Denisismagilov / Dreamstime.com
La pachet:
Analiza datelor Internet of Things are nevoie de o strategie complet diferită de datele tradiționale. Aici vom analiza cum sunt gestionate cele două tipuri de date.
Există diferențe fundamentale între abordările de procesare a datelor tradiționale și a fluxurilor de date sosite de la dispozitivele sau senzorii Internet of Things (IoT). Analiza statică sau tradițională a datelor este un proces liniar, în timp ce analiza datelor generate de IoT nu este. Tehnologia și abilitățile necesare pentru a analiza datele generate de IoT sunt total diferite.
O diferență importantă între datele tradiționale și datele generate de IoT este faptul că acestea din urmă pot fi livrate în timp real, ceea ce este esențial pentru anumite industrii precum banca, telecomunicațiile și apărarea. Datele statice, pe de altă parte, nu furnizează date în timp real, dar au încă multă utilitate. Acestea fiind spuse, datele generate de IoT au fost centrul atenției de ceva timp și există o mulțime de zumzet în jurul acesteia. Totuși, asta nu înseamnă că timpul tradițional de date a trecut.
Ce sunt datele tradiționale și datele generate de IoT?
Datele tradiționale sau statice, pur și simplu, sunt date care nu se schimbă. Să înțelegem acest lucru cu un exemplu. Completați un formular în care vi se cere să selectați starea de reședință dintr-o listă. Lista nu se schimbă, deoarece numărul de state din S.U.A. nu se modifică (sau, oricum, nu are loc din 1959). Acum, această listă de state este menținută undeva în sistem și, deoarece lista nu se schimbă, se poate spune în siguranță că datele nu sunt accesate sau procesate frecvent.
Datele generate de IoT sunt datele generate de senzorii incluși pe dispozitivele interconectate. În schema de lucruri IoT, fiecare dispozitiv va avea o adresă IP astfel încât să poată comunica cu alte dispozitive care au adrese IP. Poate schimba date, de exemplu. Acum, aceste dispozitive pot fi conectate la un server care colectează date în mod constant de pe aceste dispozitive. De exemplu, smartphone-ul dvs. poate instala o aplicație care colectează informații despre sănătatea dvs. și o poate transmite pe un server la care poate fi accesat un spital. Așadar, vă puteți imagina cantitatea de date variate inundate pe server în fiecare minut. Datele se schimbă constant și fără încetare. Datele generate de IoT, într-un anumit sens, sunt și date dinamice, deoarece tind să se schimbe.
Având în vedere natura total diferită a datelor, este evident că abordările pentru stocarea și procesarea datelor vor fi total diferite. Paragrafele de mai jos discută principalele diferențe între datele tradiționale și cele generate de IoT.
Diferențele dintre analiza tradițională de date și analiza de date generată de IoT
Deoarece ambele tipuri de date sunt diferite, metodele fundamentale de stocare și procesare trebuie să fie diferite. Datele generate de IoT au generat multă atenție și laudă, în măsura în care unii sugerează că datele tradiționale nu mai au loc în industrie. Nu este adevarat. Diferențele marcante dintre cele două tipuri de analitice sunt discutate mai jos.
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Datele tradiționale pot fi procesate cu ajutorul limbajelor de interogare standard precum SQL și analitice pot fi create cu ajutorul limbajelor de programare standard. Nu este nevoie de nicio învățare nouă pentru a efectua o analiză tradițională a datelor. Situația este ceva mai dificilă în ceea ce privește datele IoT, menționate și de mulți oameni ca date mari. Hadoop, până în prezent, este cel mai popular cadru pentru prelucrarea datelor mari, dar mulți sunt încă tentativi în acest sens. Interogarea datelor IoT nu este o sarcină ușoară, deoarece tehnologia nu a evoluat încă și există o investiție necesară pentru a face instrumentele prietenoase. Natura datelor IoT este cu totul diferită de cea a datelor tradiționale și, prin urmare, industria încă găsește modalități de a obține o analiză bună la investiții mai mici.
Concluzie
Diferențele acestora, în orice caz, analiticele tradiționale pot completa în unele cazuri analitice IoT. Într-un anumit sens, datele IoT devin și date istorice după ceva timp. Atacul IoT, cu toate acestea, analiza tradițională a datelor nu va dispărea în curând. Datele IoT și analizele de date mari sunt încă vizionate în mod provizoriu și există foarte multă precauție. Este nevoie de timp pentru industrii să adopte ceva nou, complex și necesită investiții. Pe de altă parte, analiza tradițională a datelor este dovedită și stabilită. Deși este o situație interesantă, se pare că, după câțiva ani, IoT va obține mult mai multă credință, iar companiile se vor îndepărta de analiza tradițională a datelor. Pentru ca acest lucru să se întâmple, infrastructura de analiză a datelor IoT trebuie să se maturizeze cu adevărat și să găsească acceptare. Schimbarea este - întotdeauna - un proces lent și complex.