Data Science for IoT: Hogyan működik?

A dolgok internete (IoT) egy úttörő technológia, amely megváltoztatja az üzleti élet arculatát és mindennapi életünket. Az egyéneket intelligens eszközökhöz csatlakoztatott fogyasztókká, a vállalkozásokat pedig átfedő vállalkozásokká változtatta.

De mi is ez pontosan?

Az IoT egymással összefüggő, internethez kapcsolódó intelligens objektumok rendszerére utal, amelyek emberi beavatkozás nélkül gyűjtenek és továbbítanak adatokat vezeték nélküli hálózaton.

Az intelligens eszközök óriási mennyiségű adatot generálnak, ami kiváló azoknak a szervezeteknek, amelyek a legjobb szolgáltatásokat kívánják nyújtani ügyfeleiknek. Az egyetlen probléma az, hogy az IoT túl sok információt hoz létre a hagyományos adattudomány számára.

És így jutunk el az IoT adattudományához.

Adattudomány és hogyan alkalmazható az IoT-re

Az adattudomány legegyszerűbb definíciója az olyan folyamatok tanulmányozása, amelyek segítségével értéket nyerhetünk az adatokból. Az IoT esetében az adatok az érzékelők, eszközök, alkalmazások és egyéb intelligens modulok által létrehozott információkra vonatkoznak. Ugyanakkor az érték a jövőbeli trendek és eredmények előrejelzését jelenti ezen adatok alapján.

Tegyük fel például, hogy egy fitneszkövetőt használ, amely méri a napi megtett lépések számát. Ezzel az információval az adattudomány meg tudja mondani:

•       Hány kalóriát égetsz el
•       Mennyit fogysz
•       Mikor a legalkalmasabb az edzésre

De ez csak egy egyszerű példa az adattudomány működésére. Az IoT azért más, mert nagy mennyiségű adatszolgáltató. A jelentés szerint 2025-re várhatóan eléri az IoT-eszközök által generált adatmennyiség 73.1 zettabájt. A szabványos adattudomány nem tudja kezelni, ezért fejlődnie kell. Az IoT segítségével az adattudomány a következő szintre léphet.

Főbb különbségek a hagyományos és az IoT-re vonatkozó adattudomány között

Jó néhány különbség van a hagyományos és az IoT-alapú adattudomány között, de csak néhány lényeges különbségre mutatunk rá.

Az IoT adattudománya dinamikus

Az adattudomány klasszikus változata statikus, mert elsősorban történelmi információkon alapul. Például egy vállalat adatokat gyűjt ügyfeleitől preferenciáikról és igényeikről. A múltbeli adatok olyan prediktív modellek alapjává válnak, amelyek segítenek a vállalatnak megérteni jövőbeli ügyfeleit.

Az IoT azonban megváltoztatja az adatelemzés dinamikáját, mivel minden az okoseszközök valós idejű szenzorolvasásáról szól. Ez az információ lehetővé teszi az adattudományi tanácsadók számára, hogy szinte azonnal rendkívül pontos értékeléseket készítsenek.

Ebben az esetben az ügyféladatok folyamatosan változnak és frissülnek – amivel a hagyományos adattudomány nem tud megbirkózni. Az IoT adattudománya támogatja a folyamatos tanulást, idővel fejlődik, és útközben is javítja a működési folyamatokat.

Az IoT Data Science nagyobb adatmennyiséget kezel

Az adattudomány az IoT-vel együtt fejlődik, mivel rengeteg információt képes feldolgozni. Most már nem megabájtokról vagy akár gigabájtokról beszélünk. Éppen ellenkezőleg, az IoT adattudománya hatalmas mennyiségű adattal foglalkozik, amely akár teljes zettabájtot is elérhet.

Jobb prediktív elemzési módszer

Az IoT adattudománya dinamikus és átfogóbb, mint a hagyományos adattudomány. Éppen ellenkezőleg, jobb prediktív analitikai módszert ad.

Az adattudománynak köszönhetően a vállalkozások olyan megoldásokat hozhatnak létre, amelyek segítenek csökkenteni a működési költségeket és elérni az üzleti növekedést. Az IoT azonban ezt egy lépéssel tovább viszi valós idejű képességeivel.

A döntések pontosabbá válnak, segítve a vállalatokat és szervezeteket az új lehetőségek azonosításában, az értékesítés növelésében, az ügyfélélmény javításában és a teljesítmény optimalizálásában.

Az IoT-adattudomány kihívásai

Az IoT adattudományában nyilvánvalóan hatalmas lehetőségek rejlenek, de nem mindenható. Vannak kihívások, amelyeket az IoT-adattudománynak le kell küzdenie, mielőtt általánossá válik. Négy kockázat figyelhető meg itt:

Adatkezelés és biztonság

Az IoT hatalmas mennyiségű adatot generál, de ez azt is jelenti, hogy több lehetőség nyílik a személyes adatok feltörésére vagy kiszivárogtatására. Például, ha a hackereknek sikerül eltéríteniük a kapcsolatot a fitneszkövető és az orvosi rendelő alkalmazás között, hozzáférhetnek az érzékeny egészségügyi nyilvántartásokhoz.

Az adatvédelmi aggályok az IoT-adattudomány egyik fő problémáját jelentik. Például sok vállalatot kritizáltak amiatt, hogy az ügyfelek tudta vagy beleegyezése nélkül adtak ki bizalmas információkat az ügyfelekről.

Méretezési problémák

Az IoT adattudomány létfontosságú eszköz, de a felhasználók nehezen tudják bővíteni, hogy megfeleljenek igényeiknek. Valahányszor egy szervezet új érzékelőket szeretne hozzáadni, vagy egy IoT-rendszert további szoftvermegoldásokkal kíván integrálni, valószínűleg jelentős problémákkal és kihívásokkal kell szembenéznie.

Éppen ezért elengedhetetlen, hogy jó előre felkészüljünk a méretezési projektre. Az adattudományi folyamatok sikeres méretezéséhez a szoftvertől a személyzetig mindent előre be kell állítania.

Adatelemzési készségek

Az IoT adattudománya rendkívül hasznos lehet, de van-e elég szakember, aki megfelelő elemzői készségekkel rendelkezik? Egyelőre még mindig a klasszikus adattudományi tanácsadók uralják a piacot, mert az IoT-analitika még nem terjedt el széles körben.

Ez azonban hamarosan megváltozhat, amint egyre több vállalat kezdi el alkalmazni az IoT-technológiát. Az IoT-adatokkal foglalkozó tudósoknak új készségeket kell kifejleszteniük, és meg kell próbálniuk megérteni a telepítési folyamat sajátosságait. Ehhez meg kell tanulniuk a következőket:

EdgeComputing: Az a gyakorlat, hogy az adatokat a forráshoz lehető legközelebb dolgozzák fel, javítva a teljesítményt és csökkentve a hálózati torlódást.

Számítógéppel segített tervezés: Fontos kitalálni az okoseszköz fizikai kialakításának logikáját.  

IoT számítástechnikai keretrendszerek: Az adattudósoknak nyílt forráskódú tanulási eszközöket kell használniuk az IoT-hardver elsajátításához.

Működési költségek

Az IoT adattudományával kapcsolatos másik probléma a vadonatúj technológia bevezetésének puszta költsége. Ez különösen igaz azokra a cégekre, amelyek hajlandóak nagyobb léptékben használni. Úgy gondoljuk, hogy sok szervezetnek komoly költségvetési korlátokkal kell szembenéznie, amikor elkezdi az IoT adattudományi technológiák bevezetését.

A lényeg

Az IoT adattudománya a hagyományos adatelemzés jelentős frissítése. További lépésekre van szükség ahhoz, hogy az adattudományt robusztusabbá, erőteljesebbé és pontosabbá tegye. Az IoT adatgeneráló képességeinek köszönhetően ezt lehetővé teszi. 

Az összekapcsolt eszközök hálója folyamatosan kommunikál, hogy a vállalkozások és szervezetek számára hatalmas mennyiségű, felhasználóval kapcsolatos információhoz jusson. Az adattudósok számára több mint elég, ha adatbázisaikból releváns következtetéseket vonnak le.

Az adattudomány IoT-re való bevezetésének folyamata némileg kihívást jelent, de az előnyök túl nagyok ahhoz, hogy figyelmen kívül hagyjuk. Ilyen körülmények között azt várjuk, hogy az IoT adattudománya a következő évtizedben általánossá válik.

Forrás: https://www.iotforall.com/data-science-for-iot-how-does-it-work