Innehåll
- Vad är traditionella data och IoT-genererade data?
- Skillnader mellan traditionell dataanalys och IoT-genererad dataanalys
- Slutsats
Källa: Denisismagilov / Dreamstime.com
Hämtmat:
Analys av Internet of Things-data behöver en helt annan strategi än traditionella data. Här ser vi på hur de två datatyperna hanteras.
Det finns grundläggande skillnader mellan behandlingsmetoderna för traditionella data och dataströmmar som kommer från Internet of Things (IoT) enheter eller sensorer. Statisk eller traditionell dataanalys är en linjär process, medan IoT-genererad dataanalys inte är det. Tekniken och färdigheterna som krävs för att analysera IoT-genererade data är helt olika.
En viktig skillnad mellan traditionella data och IoT-genererade data är att de senare kan levereras i realtid, vilket är avgörande för vissa branscher som bank, telekom och försvar. Statiska data å andra sidan ger inte data i realtid, men har fortfarande mycket användbarhet. Som sagt, IoT-genererade data har varit centrum för uppmärksamheten under ganska lång tid och det finns mycket surr runt den. Det betyder dock inte att traditionell datatid har gått.
Vad är traditionella data och IoT-genererade data?
Traditionella eller statiska data, helt enkelt uttryckta, är data som inte förändras. Låt oss förstå detta med ett exempel. Du fyller i ett formulär där du måste välja ditt hemland från en lista. Listan ändras inte eftersom antalet stater i USA inte ändras (eller har ändå inte varit sedan 1959). Nu upprätthålls denna lista över tillstånd någonstans i systemet, och eftersom listan inte ändras kan man säkert säga att informationen inte nås eller behandlas ofta.
IoT-genererad data är data som genereras av sensorerna som är anslutna till sammankopplade enheter. I IoT-schema med saker kommer varje enhet att ha en IP-adress så att den kan kommunicera med andra enheter med IP-adresser. Den kan till exempel utbyta data. Nu kan dessa enheter vara anslutna till en server som kontinuerligt samlar in data från dessa enheter. Till exempel kan din smartphone installera en app som samlar in information om din hälsa och s till en server som kan nås av ett sjukhus. Så du kan föreställa dig hur många olika data som översvämmas till servern varje minut. Uppgifterna förändras ständigt och obevekligt. IoT-genererade data är i en mening också dynamiska data eftersom de tenderar att förändras.
Med tanke på datorns helt olika karaktär är det uppenbart att metoderna för att lagra och bearbeta data kommer att vara helt annorlunda. Avsnitten nedan diskuterar de viktigaste skillnaderna mellan traditionell och IoT-genererad data.
Skillnader mellan traditionell dataanalys och IoT-genererad dataanalys
Eftersom båda typerna av data är olika måste de grundläggande metoderna för lagring och bearbetning vara olika. De IoT-genererade uppgifterna har gett mycket uppmärksamhet och beröm, till viss del som antyder att traditionella data inte har någon plats i branschen längre. Det är inte sant. De framträdande skillnaderna mellan de två typerna av analyser diskuteras nedan.
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Traditionella data kan behandlas med hjälp av standardfrågespråk som SQL och analys kan skapas med hjälp av vanliga programmeringsspråk. Det krävs ingen ny inlärning för att utföra traditionell dataanalys. Situationen är lite mer utmanande med IoT-data, även av många kallas big data. Hadoop är hittills den mest populära ramen för bearbetning av big data, men många är fortfarande tentativa om det. Fråga efter IoT-data är inte en lätt uppgift eftersom tekniken ännu inte utvecklats och det krävs mycket investeringar för att göra verktygen användarvänliga. Arten av IoT-data skiljer sig mycket från traditionella data, och branschen hittar fortfarande sätt att få bra analyser vid mindre investeringar.
Slutsats
Trots deras skillnader kan traditionell analys i vissa fall komplettera IoT-analys. På ett sätt blir IoT-data också historiska data efter en tid. Trots att IoT-anfallet går, kommer traditionell dataanalys inte att försvinna när som helst snart. IoT-data och big data-analyser ses fortfarande försiktigt och det finns mycket försiktighet. Det tar tid för branscher att anta något som är nytt, komplicerat och kräver investeringar. Traditionell dataanalys är å andra sidan beprövad och etablerad. Även om det är en intressant situation verkar det som om IoT efter några år kommer att få mycket mer trovärdighet och företagen kommer att skifta sig från traditionell dataanalys. För att det ska hända måste IoT-dataanalysinfrastruktur verkligen mogna och hitta acceptans. Förändring är - alltid - en långsam och en komplex process.