Ilmu Data untuk IoT: Bagaimana Cara Kerjanya?

Internet of Things (IoT) adalah teknologi inovatif yang mengubah wajah bisnis dan kehidupan kita sehari-hari. Hal ini telah mengubah individu menjadi konsumen yang terhubung dengan perangkat pintar dan bisnis menjadi perusahaan yang saling tumpang tindih.

Tapi apa itu sebenarnya?

IoT mengacu pada sistem objek pintar yang saling terkait dan terhubung ke internet yang mengumpulkan dan mentransfer data melalui jaringan nirkabel tanpa campur tangan manusia.

Perangkat pintar menghasilkan data dalam jumlah besar, yang sangat baik bagi organisasi yang ingin memberikan layanan terbaik kepada klien mereka. Satu-satunya masalah adalah IoT menciptakan terlalu banyak informasi untuk ilmu data tradisional.

Dan itulah cara kita memanfaatkan ilmu data untuk IoT.

Ilmu Data dan Penerapannya pada IoT

Definisi paling sederhana dari ilmu data adalah studi tentang proses yang membantu kita memperoleh nilai dari data. Dalam kasus IoT, data mengacu pada informasi yang dibuat oleh sensor, perangkat, aplikasi, dan gadget pintar lainnya. Pada saat yang sama, nilai berarti memprediksi tren dan hasil di masa depan berdasarkan data tersebut.

Misalnya, Anda menggunakan pelacak kebugaran yang mengukur jumlah langkah yang Anda ambil per hari. Dengan informasi ini, ilmu data dapat memberi tahu Anda:

•       Berapa banyak kalori yang Anda bakar
•       Berapa banyak berat badan yang Anda turunkan
•       Kapan waktu terbaik untuk berolahraga

Namun itu hanyalah contoh sederhana penerapan ilmu data. IoT berbeda karena merupakan penghasil data bervolume tinggi. Menurut laporan tersebut, jumlah data yang dihasilkan perangkat IoT pada tahun 2025 diperkirakan akan mencapai jumlah tersebut 73.1 zettabytes. Ilmu data standar tidak dapat mengatasinya, sehingga harus berkembang. IoT membantu ilmu data naik ke tingkat berikutnya.

Perbedaan Utama Antara Ilmu Tradisional dan Ilmu Data untuk IoT

Ada beberapa perbedaan antara ilmu data tradisional dan berbasis IoT, namun kami hanya akan menunjukkan beberapa perbedaan utama.

Ilmu Data untuk IoT Itu Dinamis

Versi klasik ilmu data bersifat statis karena sebagian besar didasarkan pada informasi sejarah. Misalnya, sebuah perusahaan mengumpulkan data dari kliennya tentang preferensi dan kebutuhan mereka. Data historis menjadi landasan model prediktif yang membantu perusahaan memahami pelanggan masa depannya.

Namun, IoT mengubah dinamika analisis data karena ini semua tentang pembacaan sensor secara real-time dari perangkat pintar. Informasi ini memungkinkan konsultan ilmu data membuat evaluasi yang sangat akurat hampir secara instan.

Dalam hal ini, data pelanggan terus berubah dan diperbarui – sebuah fitur yang tidak dapat diatasi oleh ilmu data tradisional. Ilmu data untuk IoT mendukung pembelajaran berkelanjutan, berkembang seiring waktu, dan meningkatkan proses operasional saat bepergian.

Ilmu Data IoT Menangani Volume Data yang Lebih Besar

Ilmu data berkembang dengan IoT karena banyaknya informasi yang dapat diproses. Kita tidak lagi berbicara tentang megabyte atau bahkan gigabyte informasi. Sebaliknya, ilmu data untuk IoT menangani volume data yang sangat besar yang dapat mencapai seluruh zettabytes.

Metode Analisis Prediktif yang Lebih Baik

Ilmu data untuk IoT bersifat dinamis dan lebih komprehensif dibandingkan ilmu data tradisional. Sebaliknya, ini juga merupakan metode analisis prediktif yang lebih baik.

Berkat ilmu data, bisnis dapat menciptakan solusi yang membantu mereka mengurangi biaya operasional dan mencapai pertumbuhan bisnis. Namun, IoT mengambil satu langkah lebih jauh dengan kemampuan real-time-nya.

Keputusan menjadi lebih akurat, membantu perusahaan dan organisasi mengidentifikasi peluang baru, meningkatkan penjualan, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mengoptimalkan kinerja.

Tantangan Ilmu Data IoT

Ilmu data untuk IoT jelas memiliki potensi yang sangat besar, namun potensinya tidak besar. Ada tantangan yang harus diatasi oleh ilmu data IoT sebelum menjadi arus utama. Empat risiko menonjol di sini:

Manajemen dan Keamanan Data

IoT menghasilkan data dalam jumlah besar, tapi ini juga berarti ada lebih banyak peluang untuk meretas atau membocorkan informasi pribadi. Misalnya, jika peretas berhasil membajak koneksi antara pelacak kebugaran Anda dan aplikasi kantor dokter, mereka dapat mengakses catatan kesehatan yang sensitif.

Masalah privasi adalah masalah utama dalam ilmu data IoT. Misalnya, banyak perusahaan dikritik karena menyebarkan informasi sensitif tentang pelanggan tanpa sepengetahuan atau persetujuan mereka.

Masalah Penskalaan

Ilmu data IoT adalah alat yang penting, namun pengguna mungkin kesulitan untuk meningkatkannya guna memenuhi kebutuhan mereka. Setiap kali sebuah organisasi ingin menambahkan sensor baru atau mengintegrasikan sistem IoT dengan solusi perangkat lunak tambahan, kemungkinan besar organisasi tersebut akan menghadapi masalah dan tantangan yang signifikan.

Oleh karena itu, penting untuk mempersiapkan proyek penskalaan jauh-jauh hari. Anda perlu menyiapkan semuanya terlebih dahulu mulai dari perangkat lunak hingga personel agar berhasil menskalakan proses ilmu data.

Keterampilan Analisis Data

Ilmu data untuk IoT bisa sangat bermanfaat, tetapi apakah terdapat cukup profesional dengan keterampilan analisis yang relevan? Untuk saat ini, konsultan ilmu data klasik masih mendominasi pasar karena analitik IoT belum diadopsi secara luas.

Namun, hal ini bisa segera berubah seiring semakin banyaknya perusahaan yang mulai menggunakan teknologi IoT. Ilmuwan data IoT harus mengembangkan keterampilan baru dan mencoba memahami kekhasan proses penerapannya. Untuk melakukan hal ini, mereka perlu mempelajari hal-hal berikut:

Komputasi Tepi: Ini adalah praktik pemrosesan data sedekat mungkin dengan sumbernya, meningkatkan kinerja dan mengurangi kemacetan jaringan.

Desain dengan bantuan komputer: Penting untuk memahami logika di balik desain fisik perangkat pintar.  

Kerangka Komputasi IoT: Data scientist juga perlu menggunakan alat pembelajaran sumber terbuka untuk menguasai perangkat keras IoT.

Biaya operasional

Masalah lain dalam ilmu data untuk IoT adalah besarnya biaya untuk memperkenalkan teknologi baru. Hal ini terutama terjadi pada perusahaan yang ingin menggunakannya dalam skala yang lebih besar. Kami memperkirakan banyak organisasi akan menghadapi keterbatasan anggaran yang parah ketika mereka mulai menerapkan teknologi ilmu data IoT.

The Bottom Line

Ilmu data untuk IoT adalah peningkatan besar dari analisis data tradisional. Dibutuhkan langkah ekstra untuk menjadikan ilmu data lebih kuat, kuat, dan akurat. IoT mewujudkannya berkat kemampuan pembuatan datanya. 

Web perangkat yang saling terhubung terus berkomunikasi untuk menyediakan informasi terkait pengguna dalam jumlah besar bagi bisnis dan organisasi. Ini lebih dari cukup bagi data scientist untuk menarik kesimpulan yang relevan dari database mereka.

Proses penerapan ilmu data untuk IoT cukup menantang, namun manfaatnya terlalu besar untuk diabaikan. Dalam keadaan seperti ini, kami berharap ilmu data untuk IoT akan menjadi arus utama pada dekade berikutnya.

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