Sisältö
- Mitä ovat perinteiset tiedot ja Internet-verkossa tuotetut tiedot?
- Erot perinteisen data-analyysin ja Internet-yhteyden luoman data-analyysin välillä
- johtopäätös
Lähde: Denisismagilov / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Asioiden Internet-tietojen analysointi vaatii täysin erilaisen strategian kuin perinteinen data. Tässä tarkastellaan kuinka näitä kahta tietotyyppiä käsitellään.
Perinteisen tiedon ja esineiden Internet-laitteista tai -antureista saapuvien tietovirtojen käsittelymenetelmissä on perustavanlaatuisia eroja. Staattinen tai perinteinen data-analyysi on lineaarinen prosessi, kun taas internetin luoma data-analyysi ei ole. IoT: n tuottaman datan analysointiin tarvittava tekniikka ja taidot ovat täysin erilaisia.
Tärkeä ero perinteisen datan ja internetin tuottaman datan välillä on se, että jälkimmäinen voidaan toimittaa reaaliajassa, mikä on kriittistä tietyille toimialoille, kuten pankkitoiminta, televiestintä ja puolustus. Staattinen data ei sitä vastoin tarjoa reaaliaikaista tietoa, mutta sillä on silti paljon hyötyä. IoT: n luoma data on kuitenkin ollut huomion keskipisteenä jo jonkin aikaa, ja sen ympärillä on paljon sirinä. Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että perinteinen data-aika on kulunut.
Mitä ovat perinteiset tiedot ja Internet-verkossa tuotetut tiedot?
Perinteinen tai staattinen data, yksinkertaisesti sanottuna, on tietoa, joka ei muutu. Ymmärtäkäämme se esimerkillä. Olet täyttämässä lomakkeen, jossa sinun on valittava asuinvaltio luettelosta. Luettelo ei muutu, koska Yhdysvaltojen osavaltioiden lukumäärä ei muutu (tai joka tapauksessa ei ole ollut vuodesta 1959). Nyt tätä tilaluetteloa ylläpidetään jossain järjestelmässä, ja koska luettelo ei muutu, voidaan turvallisesti sanoa, että tietoja ei käytetä tai käsitellä usein.
IoT: n luoma data on toisiinsa kytkettyihin laitteisiin asennettujen anturien tuottamaa tietoa. Asioiden Internet-järjestelmässä jokaisella laitteella on IP-osoite, jotta se voi kommunikoida muiden laitteiden kanssa, joilla on IP-osoitteet. Se voi esimerkiksi vaihtaa tietoja. Nyt nämä laitteet voidaan kytkeä palvelimeen, joka kerää jatkuvasti tietoja näiltä laitteilta. Älypuhelimesi voi esimerkiksi asentaa sovelluksen, joka kerää terveyttä koskevia tietoja palvelimelle, johon sairaala pääsee käsiksi. Joten voit kuvitella kuinka monta erilaista tietoa tulvii palvelimelle minuutin välein. Tiedot muuttuvat jatkuvasti ja hellittämättä. IoT: n luoma data on tietyssä mielessä myös dynaamista dataa, koska sillä on taipumus muuttua.
Tietojen täysin erilaisen luonteen vuoksi on selvää, että lähestymistavat tietojen tallentamiseen ja käsittelemiseen ovat täysin erilaisia. Jäljempänä olevissa kappaleissa käsitellään tärkeimpiä eroja perinteisen ja Internet-tiedon tuottaman tiedon välillä.
Erot perinteisen data-analyysin ja Internet-yhteyden luoman data-analyysin välillä
Koska molemmat tietotyypit ovat erilaisia, perustavanlaatuisten tallennus- ja käsittelymenetelmien on oltava erilaisia. IoT: n tuottama tieto on herättänyt paljon huomiota ja kiitosta siinä määrin, että jotkut viittaavat siihen, että perinteisellä tiedolla ei ole enää paikkansa teollisuudessa. Tuo ei ole totta. Seuraavassa tarkastellaan kahden tyyppisen analytiikan merkittäviä eroja.
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Perinteistä tietoa voidaan käsitellä vakiokyselykielellä, kuten SQL, ja analytiikka voidaan luoda vakio-ohjelmointikielen avulla. Perinteisen data-analyysin suorittaminen ei edellytä uutta oppimista. Tilanne on hiukan haastava Internet-datan kanssa, johon monet ihmiset viittaavat myös suurena datana. Hadoop on toistaiseksi suosituin kehys suurten tietojenkäsittelyyn, mutta monet ovat siitä edelleen varovaisia. IoT-tietojen kysely ei ole helppo tehtävä, koska tekniikka ei ole vielä kehittynyt ja työkalujen käyttäjäystävällisyyden parantamiseksi tarvitaan paljon investointeja. Internet-tiedon luonne on aivan erilainen kuin perinteisen datan, ja siksi teollisuus etsii edelleen tapoja saada hyvä analytiikka pienemmillä sijoituksilla.
johtopäätös
Niiden eroista huolimatta perinteinen analytiikka voi joissain tapauksissa täydentää Internet-analytiikkaa. IoT-tiedoista tulee tietyssä mielessä myös historiallisia tietoja jonkin ajan kuluttua. IoT: n hyökkäyksestä huolimatta perinteinen data-analytiikka ei katoa pian. IoT-tietoja ja big data -analytiikkaa tarkastellaan edelleen alustavasti, ja varovaisuutta on paljon. Teollisuuden kannattaa ottaa käyttöön jotain uutta, monimutkaista ja vaatii investointeja. Perinteinen data-analytiikka on toisaalta todistettu ja vakiintunut. Vaikka tilanne on mielenkiintoinen, näyttää siltä, että muutaman vuoden kuluttua IoT tulee saamaan huomattavasti enemmän uskoa ja yritykset siirtyvät pois perinteisestä data-analyysistä. Jotta se tapahtuisi, Internet-tietoanalyysin infrastruktuurin on todella kypsyttävä ja löydettävä hyväksyntä. Muutos on - aina - hidas ja monimutkainen prosessi.