Sisu
- Mis on traditsioonilised andmed ja Interneti-põhised andmed?
- Erinevused traditsioonilise andmeanalüüsi ja Interneti-põhise andmeanalüüsi vahel
- Järeldus
Allikas: Denisismagilov / Dreamstime.com
Ära võtma:
Asjade Interneti andmete analüüs vajab tavapärastest andmetest täiesti erinevat strateegiat. Siin vaatleme, kuidas kahte andmetüüpi käsitletakse.
Asjade Interneti (IoT) seadmetest või anduritest saabuvate traditsiooniliste andmete ja andmevoogude töötlemisviisides on põhimõttelisi erinevusi. Staatiline või traditsiooniline andmeanalüüs on lineaarne protsess, samas kui asjade Interneti loodud andmete analüüs ei ole. Internetis loodud andmete analüüsimiseks vajalik tehnoloogia ja oskused on täiesti erinevad.
Oluline erinevus traditsiooniliste andmete ja Interneti kaudu loodud andmete vahel on see, et viimast saab edastada reaalajas, mis on teatud tööstusharude jaoks, näiteks pangandus, telekommunikatsioon ja riigikaitse, kriitilise tähtsusega. Staatilised andmed seevastu ei anna reaalajas andmeid, kuid on sellest siiski palju kasu. IoT loodud andmed on olnud juba pikka aega tähelepanu keskpunktis ja selle ümber on palju suminaid. See aga ei tähenda, et traditsiooniline andmeaeg oleks möödunud.
Mis on traditsioonilised andmed ja Interneti-põhised andmed?
Traditsioonilised või staatilised andmed on lihtsalt andmed, mis ei muutu. Mõistagem seda näitega. Te täidate vormi, kus peate valima nimekirjast oma elukohariigi. Loend ei muutu, kuna USA osariikide arv ei muutu (või igal juhul pole seda olnud alates 1959. aastast). Nüüd hoitakse seda olekute loendit kuskil süsteemis ja kuna loend ei muutu, võib julgelt öelda, et andmetele ei pääse juurde ega töödelda neid sageli.
Interneti-põhised andmed on andmed, mis genereeritakse ühendatud seadmesse paigaldatud andurite poolt. Asjade asjade Interneti-skeemis on igal seadmel IP-aadress, nii et see suudab suhelda teiste IP-aadressidega seadmetega. See võib näiteks andmeid vahetada. Nüüd võivad need seadmed olla ühendatud serveriga, mis kogub nendest seadmetest pidevalt andmeid. Näiteks võib teie nutitelefon installida serverisse, millele haigla pääseb, rakenduse, mis kogub teavet teie tervise kohta ja edastab selle. Võite ette kujutada, kui palju erinevaid andmeid igal minutil serverisse ujutatakse. Andmed muutuvad pidevalt ja järeleandmatult. Internetis loodud andmed on teatud mõttes ka dünaamilised andmed, kuna need kipuvad muutuma.
Arvestades andmete täiesti erinevat olemust, on ilmne, et andmete säilitamise ja töötlemise lähenemisviisid on täiesti erinevad. Allpool toodud lõikudes käsitletakse peamisi erinevusi traditsiooniliste ja Interneti-põhiste andmete vahel.
Erinevused traditsioonilise andmeanalüüsi ja Interneti-põhise andmeanalüüsi vahel
Kuna mõlemad andmetüübid on erinevad, peavad põhilised salvestamise ja töötlemise meetodid olema erinevad. Internetis loodud andmed on tekitanud palju tähelepanu ja kiitust, kui mõned viitavad sellele, et traditsioonilistel andmetel pole enam tööstuses kohta. See pole tõsi. Allpool käsitletakse kahte tüüpi analüütika olulisemaid erinevusi.
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Traditsioonilisi andmeid saab töödelda standardsete päringkeelte (nt SQL) abil ja analüütilisi andmeid saab luua standardsete programmeerimiskeelte abil. Traditsioonilise andmeanalüüsi tegemine ei nõua uut õppimist. Olukord on pisut keerukam asjade Interneti andmetel, mida paljud inimesed nimetavad ka suurandmeteks. Hadoop on praeguseks populaarseim suurandmete töötlemise raamistik, kuid paljud on selle suhtes siiski ettevaatlikud. Interneti-andmete päring pole lihtne ülesanne, kuna tehnoloogia pole veel välja arenenud ja tööriistade kasutajasõbralikuks muutmiseks on vaja palju investeeringuid. IoT-andmete olemus erineb tavapärastest andmetest üsna erinevalt ja seetõttu otsib valdkond endiselt võimalusi väiksemate investeeringute korral hea analüüsi saamiseks.
Järeldus
Nende erinevustest hoolimata võib traditsiooniline analüütika mõnel juhul täiendada asjade Interneti analüütilisi lahendusi. Mõnes mõttes muutuvad Interneti-andmestiku andmed mõne aja pärast ka ajalooliseks. IoT rünnak hoolimata ei kao traditsiooniline andmeanalüüs igal ajal nii kiiresti. IoT andmeid ja suurandmete analüüsi vaadatakse endiselt esialgu ja seal on palju ettevaatust. Tööstuste jaoks on vaja aega, et võtta vastu midagi uut, keerulist ja nõuab investeeringuid. Teisalt on traditsiooniline andmeanalüüs tõestatud ja juurdunud. Ehkki tegemist on huvitava olukorraga, näib, et mõne aasta pärast saab asjade Interneti Internet veelgi tuntavamaks ja ettevõtted eemalduvad traditsioonilisest andmeanalüüsist. Selle juhtumiseks peab Interneti andmeanalüüsi infrastruktuur olema tõesti küps ja leppima selle leidmisega. Muutus on - alati - aeglane ja keeruline protsess.