Indhold
- Hvad er traditionelle data og IoT-genererede data?
- Forskelle mellem traditionel dataanalyse og IoT-genereret dataanalyse
- Konklusion
Kilde: Denisismagilov / Dreamstime.com
Tag væk:
Analyse af Internet of Things-data har brug for en helt anden strategi end traditionelle data. Her ser vi på, hvordan de to datatyper håndteres.
Der er grundlæggende forskelle mellem behandlingsmetoder for traditionelle data og datastrømme, der ankommer fra Internet of Things (IoT) enheder eller sensorer. Statisk eller traditionel dataanalyse er en lineær proces, mens IoT-genereret dataanalyse ikke er det. Teknologien og de færdigheder, der kræves for at analysere IoT-genererede data er helt forskellige.
En vigtig forskel mellem traditionelle data og IoT-genererede data er, at sidstnævnte kan leveres i realtid, hvilket er kritisk for visse brancher som bank, telekom og forsvar. Statiske data tilvejebringer på den anden side ikke data i realtid, men har stadig meget brugbarhed. Når det er sagt, har IoT-genererede data været centrum for opmærksomheden i ganske lang tid, og der er en masse brummer omkring dem. Det betyder dog ikke, at den traditionelle datatid er gået.
Hvad er traditionelle data og IoT-genererede data?
Traditionelle eller statiske data, enkelt sagt, er data, der ikke ændrer sig. Lad os forstå dette med et eksempel. Du udfylder en formular, hvor du skal vælge din bopælsstat fra en liste. Listen ændres ikke, fordi antallet af stater i USA ikke ændres (eller har alligevel ikke siden 1959). Nu opretholdes denne liste over tilstande et sted i systemet, og da listen ikke ændres, kan det med sikkerhed sies, at dataene ikke er tilgængelige eller behandles ofte.
IoT-genererede data er de data, der genereres af sensorer monteret i sammenkoblede enheder. I IoT-ordningen med ting har hver enhed en IP-adresse, så den er i stand til at kommunikere med andre enheder, der har IP-adresser. Det kan f.eks. Udveksle data. Nu er disse enheder muligvis forbundet til en server, der konstant indsamler data fra disse enheder. For eksempel kan din smartphone muligvis installere en app, der indsamler oplysninger om dit helbred og s den til en server, som et hospital muligvis får adgang til. Så du kan forestille dig mængden af varierede data, der oversvømmer serveren hvert minut. Dataene ændres konstant og nådeløst. IoT-genererede data er på en måde også dynamiske data, fordi de har en tendens til at ændre sig.
I betragtning af den helt forskellige karakter af dataene, er det indlysende, at fremgangsmåderne til at lagre og behandle dataene vil være helt forskellige. Afsnittene nedenfor diskuterer de vigtigste forskelle mellem traditionelle og IoT-genererede data.
Forskelle mellem traditionel dataanalyse og IoT-genereret dataanalyse
Da begge typer data er forskellige, skal de grundlæggende metoder til lagring og behandling være forskellige. De IoT-genererede data har skabt en masse opmærksomhed og ros, i det omfang nogle antyder, at traditionelle data ikke længere har nogen plads i branchen. Det er ikke sandt. De fremtrædende forskelle mellem de to analysetyper diskuteres nedenfor.
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Traditionelle data kan behandles ved hjælp af standardforespørgselssprog som SQL og analyser kan oprettes ved hjælp af standard programmeringssprog. Det kræver ingen ny læring at udføre traditionel dataanalyse. Situationen er lidt mere udfordrende med IoT-data, der også af mange benævnes big data. Hadoop er hidtil den mest populære ramme for behandling af big data, men mange er stadig tentative om det. Forespørgsel om IoT-data er ikke en let opgave, fordi teknologien endnu ikke har udviklet sig, og der er mange investeringer, der kræves for at gøre værktøjerne brugervenlige. Arten af IoT-data er meget forskellig fra traditionelle data, og derfor finder industrien stadig måder at få god analyse til mindre investeringer.
Konklusion
Deres forskelle på trods af, traditionel analyse kan i nogle tilfælde supplere IoT-analyse. På en måde bliver IoT-data også historiske data efter nogen tid. Trods IoT-angrebet på trods af, vil traditionel dataanalyse ikke forsvinde når som helst snart. IoT-data og big data-analyse betragtes stadig forsigtigt, og der er meget forsigtighed. Det tager tid for industrier at vedtage noget, der er nyt, komplekst og kræver investeringer. Traditionel dataanalyse er påvist og etableret på den anden side. Selvom det er en interessant situation, ser det ud til, at IoT efter få år vil få meget mere tro og virksomheder vil skifte væk fra traditionel dataanalyse. For at det skal ske, er IoT-dataanalyseinfrastruktur nødt til virkelig at modne og finde accept. Forandring er - altid - en langsom og en kompleks proces.