Data Science voor IoT: hoe werkt het?

Het Internet of Things (IoT) is een baanbrekende technologie die het aanzien van het bedrijfsleven en ons dagelijks leven verandert. Het heeft individuen veranderd in op slimme apparaten aangesloten consumenten en bedrijven in overlappende ondernemingen.

Maar wat is het precies?

IoT verwijst naar een systeem van onderling verbonden, met internet verbonden slimme objecten die zonder menselijke tussenkomst gegevens verzamelen en overbrengen via een draadloos netwerk.

Slimme apparaten genereren enorme hoeveelheden gegevens, wat uitstekend is voor organisaties die hun klanten de beste diensten willen bieden. Het enige probleem is dat IoT te veel informatie creëert voor traditionele datawetenschap.

En zo komen we bij datawetenschap voor IoT.

Data Science en hoe het van toepassing is op IoT

De eenvoudigste definitie van datawetenschap is de studie van processen die ons helpen waarde uit data te halen. In het geval van IoT verwijst data naar informatie die wordt gecreëerd door sensoren, apparaten, applicaties en andere slimme gadgets. Tegelijkertijd betekent waarde het voorspellen van toekomstige trends en resultaten op basis van die gegevens.

Stel dat u bijvoorbeeld een fitnesstracker gebruikt die het aantal stappen meet dat u per dag zet. Met deze informatie kan data science u vertellen:

•       Hoeveel calorieën verbrand je
•       Hoeveel gewicht verlies je
•       Wanneer is de beste tijd voor uw training

Maar dat is slechts een eenvoudig voorbeeld van datawetenschap in actie. IoT is anders omdat het een grote dataproducent is. Volgens het rapport zal de hoeveelheid data die IoT-apparaten in 2025 zullen genereren naar verwachting toenemen 73.1 zettabyte. De standaard datawetenschap kan dit niet aan, dus moet het evolueren. IoT helpt datawetenschap naar een hoger niveau te tillen.

Belangrijkste verschillen tussen traditioneel en datawetenschap voor IoT

Er zijn nogal wat verschillen tussen traditionele en IoT-gebaseerde datawetenschap, maar we zullen slechts enkele belangrijke verschillen noemen.

Datawetenschap voor IoT is dynamisch

De klassieke versie van data science is statisch omdat deze voornamelijk gebaseerd is op historische informatie. Een bedrijf verzamelt bijvoorbeeld gegevens van zijn klanten over hun voorkeuren en behoeften. De historische gegevens worden een basis voor voorspellende modellen die het bedrijf helpen zijn toekomstige klanten te begrijpen.

IoT verandert echter de dynamiek van data-analyse, omdat het allemaal draait om realtime sensormetingen van slimme apparaten. Met deze informatie kunnen data science-consultants vrijwel onmiddellijk zeer nauwkeurige evaluaties maken.

In dit geval veranderen en worden klantgegevens voortdurend bijgewerkt – een eigenschap waar traditionele datawetenschap niet mee overweg kan. Datawetenschap voor IoT ondersteunt continu leren, evolueert met de tijd en verbetert operationele processen onderweg.

IoT Data Science verwerkt grotere datavolumes

Datawetenschap evolueert met IoT vanwege de enorme hoeveelheid informatie die het kan verwerken. We hebben het niet meer over megabytes of zelfs gigabytes aan informatie. Integendeel, datawetenschap voor IoT houdt zich bezig met enorme hoeveelheden gegevens die hele zettabytes kunnen bereiken.

Betere voorspellende analysemethode

Datawetenschap voor IoT is dynamisch en uitgebreider dan traditionele datawetenschap. Integendeel, het is ook een betere voorspellende analysemethode.

Dankzij datawetenschap kunnen bedrijven oplossingen creëren die hen helpen de operationele kosten te verlagen en bedrijfsgroei te realiseren. IoT gaat echter nog een stap verder met zijn real-time mogelijkheden.

Beslissingen worden nauwkeuriger, waardoor bedrijven en organisaties nieuwe kansen kunnen identificeren, de omzet kunnen verhogen, de klantervaring kunnen verbeteren en de prestaties kunnen optimaliseren.

De uitdagingen van IoT-datawetenschap

Datawetenschap voor IoT heeft duidelijk een enorm potentieel, maar het is niet almachtig. Er zijn uitdagingen die IoT-datawetenschap moet overwinnen voordat het mainstream wordt. Hierbij vallen vier risico’s op:

Gegevensbeheer en beveiliging

IoT genereert enorme hoeveelheden data, maar dit betekent ook dat er meer mogelijkheden zijn om privé-informatie te hacken of te lekken. Als hackers er bijvoorbeeld in slagen de verbinding tussen uw fitnesstracker en de doktersapp te kapen, kunnen ze toegang krijgen tot gevoelige gezondheidsdossiers.

Privacykwesties zijn een groot probleem bij IoT-datawetenschap. Veel bedrijven kregen bijvoorbeeld kritiek omdat ze zonder hun medeweten of toestemming gevoelige informatie over klanten vrijgaven.

Schaalproblemen

IoT-datawetenschap is een essentieel hulpmiddel, maar gebruikers kunnen moeite hebben om het op te schalen om aan hun eisen te voldoen. Wanneer een organisatie nieuwe sensoren wil toevoegen of een IoT-systeem wil integreren met aanvullende softwareoplossingen, zal ze waarschijnlijk met aanzienlijke problemen en uitdagingen worden geconfronteerd.

Daarom is het essentieel om je ruim van tevoren op het schaalproject voor te bereiden. Om data science-processen succesvol op te schalen, moet je vooraf alles opzetten, van software tot personeel.

Gegevensanalysevaardigheden

Datawetenschap voor IoT kan uiterst nuttig zijn, maar zijn er voldoende professionals met relevante analytische vaardigheden? Voorlopig domineren klassieke data science-consultants nog steeds de markt, omdat IoT-analyse nog niet breed geaccepteerd is.

Dit kan echter zeer snel veranderen als steeds meer bedrijven IoT-technologie gaan omarmen. IoT-datawetenschappers zullen nieuwe vaardigheden moeten ontwikkelen en moeten proberen de eigenaardigheden van het implementatieproces te begrijpen. Om dit te doen, moeten ze het volgende leren:

EdgeComputing: Het is de praktijk om gegevens zo dicht mogelijk bij de bron te verwerken, waardoor de prestaties worden verbeterd en de netwerkcongestie wordt verminderd.

Computerondersteund ontwerp: Het is belangrijk om de logica achter het fysieke ontwerp van een slim apparaat te achterhalen.  

IoT-computerframeworks: Datawetenschappers zullen ook open-source leermiddelen moeten gebruiken om IoT-hardware onder de knie te krijgen.

Bedrijfskosten

Een ander probleem met datawetenschap voor IoT zijn de enorme kosten van de introductie van een geheel nieuwe technologie. Dit is vooral het geval bij bedrijven die het op grotere schaal willen gebruiken. We vermoeden dat veel organisaties met ernstige budgetbeperkingen te maken zullen krijgen als ze IoT-datawetenschapstechnologieën gaan implementeren.

The Bottom Line

Datawetenschap voor IoT is een belangrijke upgrade van traditionele data-analyse. Er is een extra stap nodig om datawetenschap robuuster, krachtiger en nauwkeuriger te maken. IoT maakt dit mogelijk dankzij de mogelijkheden om gegevens te genereren. 

Het web van onderling verbonden apparaten communiceert voortdurend om bedrijven en organisaties te voorzien van enorme hoeveelheden gebruikersgerelateerde informatie. Het is voor datawetenschappers ruim voldoende om relevante conclusies uit hun databases te trekken.

Het proces van het inzetten van datawetenschap voor IoT is enigszins uitdagend, maar de voordelen zijn te groot om over het hoofd te zien. Onder dergelijke omstandigheden verwachten we dat datawetenschap voor IoT de komende tien jaar mainstream zal worden.

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