IoTのデータサイエンス：どのように機能しますか？

モノのインターネット (IoT) は、ビジネスと私たちの日常生活の様相を変える画期的なテクノロジーです。 それは、個人をスマート デバイスに接続された消費者に変え、企業を重複する企業に変えました。

しかし、それは正確には何ですか？

IoT とは、人間の介入なしにワイヤレス ネットワークを介してデータを収集および転送する、相互に関連し、インターネットに接続されたスマート オブジェクトのシステムを指します。

スマート デバイスは膨大な量のデータを生成します。これは、クライアントに最高のサービスを提供したいと考えている組織にとって優れたものです。 唯一の問題は、IoT が従来のデータ サイエンスにとってあまりにも多くの情報を作成することです。

これが、IoT のデータ サイエンスに到達する方法です。

データ サイエンスと IoT への適用方法

データ サイエンスの最も単純な定義は、データから価値を引き出すのに役立つプロセスの研究です。 IoT の場合、データとは、センサー、デバイス、アプリケーション、およびその他のスマート ガジェットによって作成された情報を指します。 同時に、価値とは、そのデータに基づいて将来の傾向と結果を予測することを意味します。

たとえば、XNUMX 日の歩数を測定するフィットネス トラッカーを使用しているとします。 この情報を使用して、データ サイエンスから次のことがわかります。

•       どのくらいのカロリーを消費しますか
•       どのくらい痩せますか
•       トレーニングに最適な時期はいつですか

しかし、これは実際のデータ サイエンスの単純な例にすぎません。 IoT は大量のデータ プロデューサーであるため、他とは異なります。 レポートによると、IoT デバイスが 2025 年までに生成するデータ量は、 73.1ゼタバイト. 標準的なデータ サイエンスでは対応できないため、進化する必要があります。 IoT は、データ サイエンスを次のレベルに進めるのに役立ちます。

従来の IoT とデータ サイエンスの主な違い

従来のデータ サイエンスと IoT ベースのデータ サイエンスの間にはかなりの違いがありますが、重要な違いをいくつかだけ指摘します。

IoT のデータ サイエンスは動的です

データ サイエンスの従来のバージョンは、主に履歴情報に基づいているため、静的です。 たとえば、企業は顧客の好みやニーズに関するデータを顧客から収集します。 履歴データは、会社が将来の顧客を理解するのに役立つ予測モデルの基盤になります。

しかし、IoT はスマート デバイスからのリアルタイムのセンサー読み取りがすべてであるため、データ分析のダイナミクスを変化させます。 この情報により、データ サイエンス コンサルタントは非常に正確な評価をほぼ瞬時に行うことができます。

この場合、顧客データは絶えず変更および更新されます。これは、従来のデータ サイエンスでは対応できない機能です。 IoT のデータ サイエンスは、継続的な学習をサポートし、時間とともに進化し、外出先での運用プロセスを改善します。

IoT データ サイエンスは大量のデータを処理します

データ サイエンスは、IoT で処理できる膨大な量の情報のために進化しています。 もはや、メガバイトやギガバイトの情報について話しているわけではありません。 それどころか、IoT のデータ サイエンスは、ゼタバイト全体に達する可能性のある大量のデータを扱います。

より良い予測分析方法

IoT のデータ サイエンスは動的であり、従来のデータ サイエンスよりも包括的です。 それどころか、より優れた予測分析方法にもなります。

データ サイエンスのおかげで、企業は運用コストを削減し、ビジネスの成長を達成するのに役立つソリューションを作成できます。 しかし、IoT はそのリアルタイム機能により、これをさらに一歩進めます。

意思決定がより正確になり、企業や組織が新しい機会を特定し、売り上げを伸ばし、顧客体験を改善し、パフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

IoT データ サイエンスの課題

IoT のデータ サイエンスには大きな可能性があることは明らかですが、万能ではありません。 IoT データ サイエンスが主流になる前に克服しなければならない課題があります。 ここでは、次の XNUMX つのリスクが際立っています。

データ管理とセキュリティ

IoTは膨大な量のデータを生成します、しかしこれは、個人情報をハッキングまたは漏洩する機会が増えることも意味します. たとえば、ハッカーがフィットネス トラッカーと診療所アプリの間の接続を乗っ取ることに成功した場合、機密性の高い健康記録にアクセスできます。

プライバシーに関する懸念は、IoT データ サイエンスの主要な問題です。 たとえば、多くの企業は、顧客に関する機密情報を知らないうちに同意なしに公開したことで批判されました。

スケーリングの問題

IoT データ サイエンスは重要なツールですが、ユーザーは要求を満たすためにスケールアップするのに苦労する場合があります。 組織が新しいセンサーを追加したり、IoT システムを追加のソフトウェア ソリューションと統合したりするときはいつでも、重大な問題や課題に直面する可能性があります。

そのため、スケーリング プロジェクトの準備を十分に前もって行うことが不可欠です。 データ サイエンス プロセスを適切にスケーリングするには、ソフトウェアから人員まですべてを事前に設定する必要があります。

データ分析スキル

IoT のデータ サイエンスは非常に有益ですが、関連する分析スキルを持つ十分な専門家はいますか? IoT 分析がまだ広く採用されていないため、当面は従来のデータ サイエンス コンサルタントが依然として市場を支配しています。

ただし、これは、ますます多くの企業が IoT テクノロジーを採用し始めると、すぐに変わる可能性があります。 IoT データ サイエンティストは、新しいスキルを開発し、展開プロセスの特殊性を理解しようとする必要があります。 そのためには、次のことを学ぶ必要があります。

EdgeComputing: 可能な限りソースに近い場所でデータを処理し、パフォーマンスを向上させ、ネットワークの輻輳を軽減する方法です。

コンピュータ支援設計: スマート デバイスの物理設計の背後にあるロジックを理解することが重要です。  

IoT コンピューティング フレームワーク: データ サイエンティストは、オープンソースの学習ツールを使用して IoT ハードウェアを習得する必要もあります。

運用費用

IoT のデータ サイエンスに関するもう XNUMX つの問題は、まったく新しいテクノロジを導入するための莫大なコストです。 これは特に、より大規模に使用したいと考えている企業に当てはまります。 多くの組織は、IoT データ サイエンス テクノロジの実装を開始する際に、厳しい予算制限に直面すると推測されます。

ボトムライン

IoT のデータ サイエンスは、従来のデータ分析を大幅にアップグレードしたものです。 データ サイエンスをより堅牢、強力、正確にするためには、追加の手順が必要です。 IoT は、そのデータ生成機能のおかげでそれを可能にします。 

相互接続されたデバイスのウェブは、企業や組織に膨大な量のユーザー関連情報を提供するために常に通信しています。 データ サイエンティストは、データベースから関連する結論を導き出すだけで十分です。

IoT にデータ サイエンスを展開するプロセスはやや困難ですが、そのメリットは見逃すことができません。 このような状況の中で、今後 XNUMX 年間で IoT のデータ サイエンスが主流になると予想されます。

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