Contenuto
- Cosa sono i dati tradizionali e i dati generati dall'IoT?
- Differenze tra l'analisi dei dati tradizionale e l'analisi dei dati generata dall'IoT
- Conclusione
Fonte: Denisismagilov / Dreamstime.com
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L'analisi dei dati di Internet of Things richiede una strategia completamente diversa rispetto ai dati tradizionali. Qui vediamo come vengono gestiti i due tipi di dati.
Esistono differenze fondamentali tra gli approcci di elaborazione dei dati tradizionali e i flussi di dati che arrivano dai dispositivi o sensori di Internet of Things (IoT). L'analisi dei dati statica o tradizionale è un processo lineare, mentre l'analisi dei dati generata dall'IoT non lo è. La tecnologia e le competenze richieste per analizzare i dati generati dall'IoT sono totalmente diverse.
Una differenza importante tra i dati tradizionali e quelli generati dall'IoT è che questi ultimi possono essere consegnati in tempo reale, il che è fondamentale per alcuni settori come quello bancario, delle telecomunicazioni e della difesa. I dati statici, d'altra parte, non forniscono dati in tempo reale, ma hanno ancora molta utilità. Detto questo, i dati generati dall'IoT sono stati al centro dell'attenzione per un po 'di tempo e c'è un sacco di buzz attorno ad essi. Ciò, tuttavia, non significa che sia trascorso il tempo dei dati tradizionali.
Cosa sono i dati tradizionali e i dati generati dall'IoT?
I dati tradizionali o statici, semplicemente, sono dati che non cambiano. Cerchiamo di capirlo con un esempio. Stai compilando un modulo in cui ti viene richiesto di selezionare il tuo stato di residenza da un elenco. L'elenco non cambia perché il numero di stati negli Stati Uniti non cambia (o comunque non è dal 1959). Ora, questo elenco di stati viene mantenuto da qualche parte nel sistema e poiché l'elenco non cambia, si può tranquillamente affermare che i dati non sono accessibili o elaborati frequentemente.
I dati generati dall'IoT sono i dati generati dai sensori inseriti nei dispositivi interconnessi. Nello schema IoT delle cose, ogni dispositivo avrà un indirizzo IP in modo che sia in grado di comunicare con altri dispositivi con indirizzi IP. Può scambiare dati, ad esempio. Ora, questi dispositivi possono essere collegati a un server che raccoglie costantemente dati da questi dispositivi. Ad esempio, il tuo smartphone può installare un'app che raccoglie informazioni sulla tua salute e le invia a un server a cui può accedere un ospedale. Quindi, puoi immaginare la quantità di dati vari che si riversano nel server ogni minuto. I dati cambiano costantemente e senza sosta. I dati generati dall'IoT, in un certo senso, sono anche dati dinamici perché tendono a cambiare.
Data la natura totalmente diversa dei dati, è ovvio che gli approcci per archiviare ed elaborare i dati saranno totalmente diversi. I paragrafi seguenti illustrano le principali differenze tra i dati tradizionali e quelli generati dall'IoT.
Differenze tra l'analisi dei dati tradizionale e l'analisi dei dati generata dall'IoT
Poiché entrambi i tipi di dati sono diversi, i metodi fondamentali di archiviazione ed elaborazione devono essere diversi. I dati generati dall'IoT hanno generato molta attenzione e lode, nella misura in cui alcuni suggeriscono che i dati tradizionali non hanno più posto nel settore. Quello non è vero. Le differenze salienti tra i due tipi di analisi sono discusse di seguito.
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I dati tradizionali possono essere elaborati con l'aiuto di linguaggi di interrogazione standard come SQL e le analisi possono essere create con l'aiuto di linguaggi di programmazione standard. Non è necessario alcun nuovo apprendimento per eseguire analisi dei dati tradizionali. La situazione è un po 'più impegnativa con i dati IoT, indicati anche da molte persone come big data. Hadoop, ad oggi, è il framework più popolare per l'elaborazione dei big data, ma molti sono ancora incerti su di esso. L'interrogazione dei dati IoT non è un compito facile perché la tecnologia non si è ancora evoluta e sono necessari molti investimenti per rendere gli strumenti facili da usare. La natura dei dati IoT è abbastanza diversa da quella dei dati tradizionali, e quindi l'industria sta ancora trovando il modo di ottenere una buona analisi a investimenti minori.
Conclusione
Nonostante le loro differenze, l'analisi tradizionale può in alcuni casi integrare l'analisi dell'IoT. In un certo senso, i dati IoT diventano anche dati storici dopo qualche tempo. Nonostante l'attacco dell'IoT, l'analisi dei dati tradizionali non scomparirà presto. I dati IoT e l'analisi dei big data vengono ancora visualizzati in via provvisoria e vi è molta cautela. Ci vuole tempo perché le industrie adottino qualcosa di nuovo, complesso e che richiede investimenti. D'altra parte, la tradizionale analisi dei dati è comprovata e consolidata. Sebbene si tratti di una situazione interessante, sembra che dopo alcuni anni l'IoT acquisirà molta più credibilità e le aziende si sposteranno dall'analisi dei dati tradizionale. Perché ciò accada, l'infrastruttura di analisi dei dati IoT deve maturare davvero e trovare accettazione. Il cambiamento è - sempre - un processo lento e complesso.