¿Cuál es la conexión entre big data e Internet de las cosas?
Análisis de Big Data
Los sensores IoT reciben constantemente datos de una gran variedad de dispositivos conectados. A medida que aumenta la cantidad de dispositivos conectados, los sistemas de IoT deben ser escalables para adaptarse a la afluencia de datos. Los sistemas de análisis procesan estos datos y proporcionan valiosos informes analíticos que darán a las empresas una ventaja competitiva.
Dado que los datos se extraen en función de su tipo, se deben categorizar para aprovecharlos al máximo. Dependiendo del tipo de datos de que se trate, se pueden realizar diferentes tipos de análisis.
El análisis de flujo combina datos de flujo no clasificados de sensores con datos almacenados de investigaciones para encontrar patrones familiares. El análisis en tiempo real a través de este enfoque puede ayudar en aplicaciones como el seguimiento de flotas y las transacciones bancarias.
Análisis geoespacial
Otro tipo de método de análisis de big data se basa en el geoespacial, donde la combinación de los datos del sensor de IoT y la ubicación física del sensor puede proporcionar una perspectiva holística para el análisis predictivo. . La cantidad de objetos en el mundo de IoT es enorme y su capacidad para enviar datos a través de redes inalámbricas ayuda a obtener volcados de datos detallados que pueden usarse para facilitar conocimientos.
Desafíos
Actualmente, nos encontramos en una etapa en la que la mayoría de las empresas deben capturar, analizar y reportar datos de IoT. Sin embargo, debido a que estas tecnologías aún se encuentran en la etapa de desarrollo, estas organizaciones enfrentan muchos desafíos. Por ejemplo:
Integración
Debido a que los datos de IoT se reciben a través de múltiples canales y en diferentes formatos, recopilarlos e integrarlos es un desafío. Los sistemas de análisis deben garantizar que los datos recibidos sean lo suficientemente procesables para determinar el formato de los conocimientos. Las técnicas de minería de texto y aprendizaje automático se utilizan comúnmente para extraer datos de texto de los sensores. Sin embargo, la extracción de datos en formatos que no son texto, como imágenes y vídeos, no se puede realizar rápidamente.
Privacidad
Los sistemas IoT a menudo contienen información confidencial que debe protegerse de interferencias externas. La afluencia constante de datos dificulta la protección y el análisis de cada parte de los datos. Estos sistemas dependen de infraestructura de terceros debido a su capacidad limitada, lo que aumenta los riesgos de seguridad. Por lo tanto, se adoptan precauciones como el anonimato y el cifrado de los datos para mejorar la seguridad de los datos.
En cuanto a la relación entre big data e Internet de las cosas, el editor de Qingteng la compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.