Saturs
- Kas ir tradicionālie dati un IoT ģenerētie dati?
- Atšķirības starp tradicionālo datu analīzi un IoT ģenerēto datu analīzi
- Secinājums
Avots: Denisismagilov / Dreamstime.com
Izņemšana:
Datu interneta analīzei ir vajadzīga pavisam cita stratēģija nekā tradicionālajiem datiem. Šeit mēs aplūkojam, kā tiek apstrādāti divi datu tipi.
Pastāv fundamentālas atšķirības starp tradicionālo datu apstrādes metodēm un datu straumēm, kas nāk no lietiskā interneta (IoT) ierīcēm vai sensoriem. Statiskā vai tradicionālā datu analīze ir lineārs process, savukārt IoT ģenerēto datu analīze nav. IoT radīto datu analīzei nepieciešamās tehnoloģijas un prasmes ir pilnīgi atšķirīgas.
Svarīga atšķirība starp tradicionālajiem datiem un IoT ģenerētajiem datiem ir tā, ka pēdējos var piegādāt reāllaikā, kas ir ļoti svarīgi dažās nozarēs, piemēram, banku, telekomunikāciju un aizsardzības jomā. Statiski dati, no otras puses, nenodrošina reāllaika datus, taču tiem joprojām ir daudz noderīgu. Tomēr IoT radītie dati jau ilgu laiku ir bijuši uzmanības centrā, un ap to ir daudz rosību. Tas tomēr nenozīmē, ka tradicionālais datu laiks ir pagājis.
Kas ir tradicionālie dati un IoT ģenerētie dati?
Tradicionālie vai statiskie dati, vienkārši izsakoties, ir dati, kas nemainās. Ļaujiet mums to saprast ar piemēru. Jūs aizpildāt veidlapu, kurā jums tiek prasīts no saraksta izvēlēties dzīvesvietas valsti. Saraksts nemainās, jo ASV štatu skaits nemainās (vai, jebkurā gadījumā, kopš 1959. gada tas nav mainījies). Tagad šis stāvokļu saraksts tiek uzturēts kaut kur sistēmā, un, tā kā saraksts nemainās, var droši apgalvot, ka datiem nepiekļūst vai tos bieži apstrādā.
IoT ģenerētie dati ir dati, ko rada sensori, kas ievietoti savstarpēji savienotās ierīcēs. IoT lietu shēmā katrai ierīcei būs IP adrese, lai tā varētu sazināties ar citām ierīcēm, kurām ir IP adreses. Tā, piemēram, var apmainīties ar datiem. Tagad šīs ierīces, iespējams, ir savienotas ar serveri, kas pastāvīgi vāc datus no šīm ierīcēm. Piemēram, viedtālrunis var instalēt lietotni, kas apkopo informāciju par jūsu veselību un s to serverī, kuram var piekļūt slimnīca. Tātad, jūs varat iedomāties, cik daudz dažādu datu katru minūti ieplūst serverī. Dati pastāvīgi un nerimstoši mainās. IoT ģenerētie dati savā ziņā ir arī dinamiski dati, jo tiem ir tendence mainīties.
Ņemot vērā pilnīgi atšķirīgo datu raksturu, ir acīmredzami, ka pieeja datu glabāšanai un apstrādei būs pilnīgi atšķirīga. Turpmākajos punktos ir apskatītas galvenās atšķirības starp tradicionālajiem un IoT ģenerētajiem datiem.
Atšķirības starp tradicionālo datu analīzi un IoT ģenerēto datu analīzi
Tā kā abi datu veidi ir atšķirīgi, glabāšanas un apstrādes pamatmetodēm jābūt atšķirīgām. IoT radītie dati ir izraisījuši daudz uzmanības un uzslavas, jo daži liecina, ka tradicionālajiem datiem nozarē vairs nav vietas. Tā nav taisnība. Turpmāk apskatītas būtiskākās atšķirības starp diviem analītikas veidiem.
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Tradicionālos datus var apstrādāt, izmantojot standarta vaicājumu valodas, piemēram, SQL, un ar standarta programmēšanas valodu palīdzību var izveidot analītiku. Tradicionālās datu analīzes veikšanai nav vajadzīgas jaunas mācības. Situācija ir nedaudz sarežģītāka attiecībā uz IoT datiem, ko daudzi cilvēki dēvē arī par lieliem datiem. Hadoop līdz šim ir vispopulārākais lielo datu apstrādes ietvars, taču daudzi joprojām par to domā. IoT datu vaicāšana nav viegls uzdevums, jo tehnoloģija vēl nav attīstījusies, un, lai rīkus padarītu lietotājam draudzīgus, ir jāveic daudz investīciju. IoT datu būtība ir diezgan atšķirīga no tradicionālajiem datiem, un tāpēc nozare joprojām atrod veidus, kā iegūt labu analītiku ar mazākiem ieguldījumiem.
Secinājums
Neskatoties uz atšķirībām, tradicionālā analītika dažos gadījumos var papildināt IoT analītiku. Savā ziņā IoT dati pēc kāda laika kļūst arī par vēsturiskiem datiem. Neraugoties uz IoT uzbrukumu, tradicionālā datu analīze drīz vairs nedarbosies. IoT dati un lielo datu analīze joprojām tiek apskatīti provizoriski, un tur ir daudz piesardzības. Ir vajadzīgs laiks, lai nozares pieņemtu kaut ko jaunu, sarežģītu un prasa ieguldījumus. No otras puses, tradicionālā datu analīze ir pierādīta un iedibināta. Lai arī šī ir interesanta situācija, šķiet, ka pēc dažiem gadiem IoT iegūs daudz lielāku uzticamību un uzņēmumi novirzīsies no tradicionālās datu analītikas. Lai tas notiktu, IoT datu analīzes infrastruktūrai ir jābūt patiešām nobriedušai un jāatrod pieņemšana. Pārmaiņas vienmēr ir lēns un sarežģīts process.