Nilalaman
- Ano ang Mga Tradisyunal na Data at Data na Nabuo ng IoT?
- Mga Pagkakaiba sa pagitan ng Tradisyonal na Data Analytics at IoT na Nabuo ng Data Analytics
- Konklusyon
Pinagmulan: Denisismagilov / Dreamstime.com
Takeaway:
Ang pagtatasa ng data ng Internet ng mga bagay ay nangangailangan ng isang ganap na naiibang diskarte kaysa sa tradisyonal na data. Narito tinitingnan namin kung paano nahawakan ang dalawang uri ng data.
Mayroong pangunahing mga pagkakaiba-iba sa pagitan ng mga diskarte sa pagproseso ng tradisyonal na data at data stream na nagmumula sa mga aparatong Internet o Mga bagay (IoT) na aparato. Ang static o tradisyonal na pagsusuri ng data ay isang linear na proseso, habang ang IoT na nabuo ng data ay hindi. Ang teknolohiya at kasanayan na kinakailangan upang pag-aralan ang data na nabuo ng IoT ay lubos na naiiba.
Ang isang mahalagang pagkakaiba sa pagitan ng tradisyonal na data at data na nabuo ng IoT ay ang huli ay maihatid sa real time, na kritikal para sa ilang mga industriya tulad ng banking, telecom at pagtatanggol. Ang statatic data, sa kabilang banda, ay hindi nagbibigay ng data sa real-time, ngunit mayroon pa ring maraming utility. Iyon ay sinabi, ang data na nabuo ng IoT ay naging sentro ng atensyon sa loob ng kaunting oras at maraming buzz sa paligid nito. Gayunman, hindi ito nangangahulugan na ang oras ng tradisyonal na mga datas ay lumipas.
Ano ang Mga Tradisyunal na Data at Data na Nabuo ng IoT?
Ang tradisyunal o static na data, simpleng inilalagay, ay ang data na hindi nagbabago. Unawain natin ito ng isang halimbawa. Pinupuno mo ang isang form kung saan kailangan mong piliin ang iyong estado ng paninirahan mula sa isang listahan. Ang listahan ay hindi nagbabago dahil ang bilang ng mga estado sa Estados Unidos ay hindi nagbabago (o, wala rin mula 1959, gayon pa man). Ngayon, ang listahan ng mga estado na ito ay pinananatili sa isang lugar sa system, at dahil ang listahan ay hindi nagbabago, ligtas na sinabi na ang data ay hindi na-access o madalas na naproseso.
Ang data na nabuo ng IoT ay ang data na nabuo ng mga sensor na naakma sa magkakaugnay na aparato. Sa scheme ng IoT ng mga bagay, ang bawat aparato ay magkakaroon ng isang IP address upang magawang makipag-usap sa iba pang mga aparato na mayroong mga IP address. Maaari itong magpalitan ng data, halimbawa. Ngayon, ang mga aparatong ito ay maaaring konektado sa isang server na palaging nangongolekta ng data mula sa mga aparatong ito. Halimbawa, maaaring mag-install ang iyong smartphone ng isang app na nangongolekta ng impormasyon sa iyong kalusugan at ibigay ito sa isang server na maaaring mai-access ng isang ospital. Kaya, maaari mong isipin ang dami ng iba't ibang data na nagbaha sa server bawat minuto. Ang data ay patuloy at walang tigil na nagbabago. Ang data na nabuo ng IoT, sa diwa, ay dinamikong data dahil may posibilidad na magbago.
Ibinigay ang ganap na magkakaibang kalikasan ng data, malinaw na ang mga pamamaraang mag-imbak at magproseso ng data ay magkakaiba. Talakayin ng mga talata sa ibaba ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng tradisyonal at data na nabuo ng IoT.
Mga Pagkakaiba sa pagitan ng Tradisyonal na Data Analytics at IoT na Nabuo ng Data Analytics
Dahil magkakaiba ang parehong uri ng data, ang mga pangunahing pamamaraan ng pag-iimbak at pagproseso ay dapat magkakaiba. Ang data na nabuo ng IoT ay nakabuo ng maraming pansin at papuri, hanggang sa ilan na nagmumungkahi na ang tradisyunal na data ay walang lugar sa industriya. Hindi iyan totoo. Ang mga magkakaibang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang uri ng analytics ay tinalakay sa ibaba.
Hindi mo maaaring mapabuti ang iyong mga kasanayan sa pag-programming kapag walang nagmamalasakit sa kalidad ng software.
Ang tradisyunal na data ay maaaring maiproseso sa tulong ng mga karaniwang wika sa pag-query tulad ng SQL at analytics ay maaaring malikha sa tulong ng mga karaniwang wika sa programming. Hindi kinakailangan ang anumang bagong pag-aaral upang maisagawa ang tradisyonal na data analytics. Ang sitwasyon ay medyo mas mahirap sa data ng IoT, na tinukoy din ng maraming tao bilang malaking data. Hadoop, hanggang ngayon, ang pinakapopular na balangkas para sa malaking pagproseso ng data, ngunit marami pa rin ang pansamantala sa tungkol dito. Ang pagtatanong ng data ng IoT ay hindi isang madaling gawain dahil ang teknolohiya ay hindi pa umuunlad at mayroong maraming pamumuhunan na kinakailangan upang gawing palakaibigan ang mga tool. Ang likas na katangian ng data ng IoT ay naiiba mula sa tradisyonal na data, at sa gayon ang industriya ay nakakahanap pa rin ng mga paraan upang makakuha ng mahusay na analytics sa mas kaunting pamumuhunan.
Konklusyon
Ang kanilang mga pagkakaiba sa kabila, ang tradisyonal na analytics ay maaaring sa ilang mga kaso ay umakma sa IoT analytics. Sa isang kahulugan, ang data ng IoT ay nagiging makasaysayang data din pagkatapos ng ilang oras. Ang IoT onslaught sa kabila, ang tradisyonal na data analytics ay hindi mawawala anumang oras sa lalong madaling panahon. Ang data ng IoT at malaking data analytics ay tiningnan pa rin ng payat at maraming pag-iingat. Kailangan ng oras para sa mga industriya na magpatibay ng isang bagay na bago, kumplikado at nangangailangan ng mga pamumuhunan. Ang tradisyunal na data analytics ay napatunayan at itinatag, sa kabilang banda. Kahit na ito ay isang kawili-wiling sitwasyon, tila na pagkatapos ng ilang taon, ang IoT ay makakakuha ng mas maraming kredensyal at ang mga kumpanya ay lilipat mula sa tradisyonal na data analytics. Upang mangyari iyon, ang infrastructure ng IoT data analytics ay kailangang tunay na matanda at makahanap ng pagtanggap. Ang pagbabago ay - palaging - isang mabagal at isang kumplikadong proseso.