Contenu
- Que sont les données traditionnelles et les données générées par l'IoT?
- Différences entre l'analyse de données traditionnelle et l'analyse de données générée par l'IoT
- Conclusion
Source: Denisismagilov / Dreamstime.com
À emporter:
L'analyse des données de l'Internet des objets nécessite une stratégie complètement différente de celle des données traditionnelles. Nous examinons ici la manière dont les deux types de données sont gérés.
Il existe des différences fondamentales entre les méthodes de traitement des données traditionnelles et les flux de données provenant d'appareils ou de capteurs de l'Internet des objets (IoT). L'analyse de données statique ou traditionnelle est un processus linéaire, contrairement à l'analyse de données générée par l'IoT. La technologie et les compétences requises pour analyser les données générées par l'IoT sont totalement différentes.
Une différence importante entre les données traditionnelles et les données générées par l'IoT est que ces dernières peuvent être livrées en temps réel, ce qui est essentiel pour certains secteurs tels que la banque, les télécommunications et la défense. Les données statiques, en revanche, ne fournissent pas de données en temps réel, mais ont encore beaucoup d’utilité. Cela dit, les données générées par l'IoT sont au centre de toutes les attentions et suscitent beaucoup d'enthousiasme. Cela ne signifie toutefois pas que le temps des données traditionnelles est passé.
Que sont les données traditionnelles et les données générées par l'IoT?
Les données traditionnelles ou statiques, tout simplement, sont des données qui ne changent pas. Laissez-nous comprendre cela avec un exemple. Vous remplissez un formulaire dans lequel vous devez sélectionner votre état de résidence dans une liste. La liste ne change pas car le nombre d’états des États-Unis ne change pas (ou n’a pas été modifié depuis 1959, de toute façon). Maintenant, cette liste d'états est maintenue quelque part dans le système et, comme elle ne change pas, on peut affirmer en toute sécurité que les données ne sont ni consultées ni traitées fréquemment.
Les données générées par l'IoT sont les données générées par les capteurs intégrés dans des appareils interconnectés. Dans le schéma IoT, chaque périphérique aura une adresse IP afin de pouvoir communiquer avec d'autres périphériques ayant des adresses IP. Il peut échanger des données, par exemple. Désormais, ces périphériques peuvent être connectés à un serveur qui collecte constamment des données à partir de ces périphériques. Par exemple, votre smartphone peut installer une application qui collecte des informations sur votre santé et les envoie à un serveur auquel un hôpital peut avoir accès. Ainsi, vous pouvez imaginer la quantité de données variées inondant le serveur chaque minute. Les données changent constamment et sans relâche. En un sens, les données générées par l'IoT sont aussi des données dynamiques car elles ont tendance à changer.
Étant donné la nature totalement différente des données, il est évident que les méthodes de stockage et de traitement des données seront totalement différentes. Les paragraphes ci-dessous traitent des principales différences entre les données traditionnelles et celles générées par l'IoT.
Différences entre l'analyse de données traditionnelle et l'analyse de données générée par l'IoT
Les deux types de données étant différents, les méthodes fondamentales de stockage et de traitement doivent être différentes. Les données générées par l'IoT ont suscité beaucoup d'attention et de louanges, au point de laisser entendre que les données traditionnelles n'ont plus de place dans l'industrie. Ce n'est pas vrai. Les principales différences entre les deux types d’analyse sont décrites ci-dessous.
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Les données traditionnelles peuvent être traitées à l'aide de langages d'interrogation standard tels que SQL et des analyses peuvent être créées à l'aide de langages de programmation standard. Il n’est pas nécessaire d’acquérir de nouvelles connaissances pour effectuer l’analyse traditionnelle des données. La situation est un peu plus ardue avec les données IoT, que beaucoup de gens qualifient également de Big Data. Hadoop, à ce jour, est le framework le plus répandu pour le traitement de données volumineuses, mais beaucoup d’entre eux n’en restent pas à ses débuts. Interroger les données IoT n’est pas une tâche facile, car la technologie n’a pas encore évolué et des investissements considérables sont nécessaires pour rendre les outils conviviaux. La nature des données IoT étant assez différente de celle des données traditionnelles, le secteur trouve toujours des moyens d'obtenir de bonnes analyses pour des investissements moindres.
Conclusion
Malgré leurs différences, les analyses traditionnelles peuvent dans certains cas compléter les analyses IoT. En un sens, les données IoT deviennent également des données historiques après un certain temps. Malgré l’impact de l’internet des objets, l’analyse traditionnelle des données ne va pas disparaître de si tôt. Les données IoT et les analyses de données volumineuses font toujours l’objet d’une analyse préliminaire, ce qui est très prudent. Il faut du temps aux industries pour adopter quelque chose de nouveau, de complexe et qui nécessite des investissements. L'analyse de données traditionnelle est en revanche prouvée et établie. Bien que la situation soit intéressante, il semble qu'après quelques années, l'IdO gagnera en crédibilité et que les entreprises s'éloigneront de l'analyse de données traditionnelle. Pour que cela se produise, l'infrastructure d'analyse de données IoT doit vraiment mûrir et être acceptée. Le changement est - toujours - un processus lent et complexe.