Datavitenskap for IoT: Hvordan fungerer det?

The Internet of Things (IoT) er en banebrytende teknologi som endrer virksomhetens ansikt og vårt daglige liv. Det har gjort enkeltpersoner til smarte enhetstilkoblede forbrukere og bedrifter til overlappende bedrifter.

Men hva er det egentlig?

IoT refererer til et system med sammenhengende, internett-tilkoblede smarte objekter som samler inn og overfører data over et trådløst nettverk uten menneskelig innblanding.

Smarte enheter genererer enorme mengder data, noe som er utmerket for organisasjoner som er ivrige etter å tilby de beste tjenestene til sine kunder. Det eneste problemet er at IoT skaper for mye informasjon for tradisjonell datavitenskap.

Og det er slik vi kommer til datavitenskap for IoT.

Datavitenskap og hvordan det gjelder IoT

Den enkleste definisjonen av datavitenskap er studiet av prosesser som hjelper oss å hente verdi fra data. Når det gjelder IoT, refererer data til informasjon laget av sensorer, enheter, applikasjoner og andre smarte dingser. Samtidig betyr verdi å forutsi fremtidige trender og utfall basert på disse dataene.

La oss for eksempel si at du bruker en treningsmåler som måler antall skritt du tar per dag. Med denne informasjonen kan datavitenskap fortelle deg:

•       Hvor mange kalorier forbrenner du
•       Hvor mye går du ned i vekt
•       Når er den beste tiden for treningen din

Men det er bare et enkelt eksempel på datavitenskap i aksjon. IoT er annerledes fordi det er en dataprodusent med høyt volum. I følge rapporten forventes mengden data som IoT-enheter vil generere innen 2025 å nå 73.1 zettabyte. Standard datavitenskap kan ikke håndtere det, så det må utvikles. IoT hjelper datavitenskap med å gå til neste nivå.

Nøkkelforskjeller mellom tradisjonell og datavitenskap for IoT

Det er ganske mange forskjeller mellom tradisjonell og IoT-basert datavitenskap, men vi vil bare peke på noen få sentrale forskjeller.

Datavitenskap for IoT er dynamisk

Den klassiske versjonen av datavitenskap er statisk fordi den først og fremst er basert på historisk informasjon. For eksempel samler et selskap data fra sine kunder om deres preferanser og behov. De historiske dataene blir et grunnlag for prediktive modeller som hjelper selskapet å forstå sine fremtidige kunder.

Imidlertid endrer IoT dynamikken i dataanalyse fordi det handler om sanntidssensoravlesninger fra smartenheter. Denne informasjonen lar datavitenskapskonsulenter lage svært nøyaktige evalueringer nesten umiddelbart.

I dette tilfellet endres og oppdateres kundedata stadig – en funksjon tradisjonell datavitenskap ikke kan takle. Datavitenskap for IoT støtter kontinuerlig læring, utvikler seg med tiden og forbedrer operasjonelle prosesser mens du er på farten.

IoT Data Science håndterer større datavolumer

Datavitenskap utvikler seg med IoT på grunn av den store mengden informasjon den kan behandle. Vi snakker ikke om megabyte eller gigabyte med informasjon lenger. Tvert imot, datavitenskap for IoT omhandler enorme mengder data som kan nå hele zettabyte.

Bedre prediktiv analysemetode

Datavitenskap for IoT er dynamisk og mer omfattende enn tradisjonell datavitenskap. Tvert imot gjør det også en bedre prediktiv analysemetode.

Takket være datavitenskap kan bedrifter lage løsninger som hjelper dem med å redusere driftskostnadene og oppnå forretningsvekst. Imidlertid tar IoT dette ett skritt videre med sine sanntidsfunksjoner.

Beslutninger blir mer nøyaktige, og hjelper bedrifter og organisasjoner med å identifisere nye muligheter, øke salget, forbedre kundeopplevelsen og optimalisere ytelsen.

Utfordringene til IoT Data Science

Datavitenskap for IoT har åpenbart et stort potensial, men det er ikke allmektig. Det er utfordringer IoT-datavitenskap må overvinne før den blir mainstream. Fire risikoer skiller seg ut her:

Databehandling og sikkerhet

IoT genererer enorme mengder data, men dette betyr også at det er flere muligheter for å hacke eller lekke privat informasjon. For eksempel, hvis hackere klarer å kapre forbindelsen mellom treningsmåleren din og legens kontorapp, kan de få tilgang til sensitive helsejournaler.

Personvernhensyn er et stort problem med IoT-datavitenskap. For eksempel ble mange selskaper kritisert for å gi ut sensitiv informasjon om kunder uten deres viten eller samtykke.

Skaleringsproblemer

IoT-datavitenskap er et viktig verktøy, men brukere kan slite med å skalere det opp for å møte deres krav. Når en organisasjon ønsker å legge til nye sensorer eller integrere et IoT-system med ytterligere programvareløsninger, vil den sannsynligvis møte betydelige problemer og utfordringer.

Det er derfor det er viktig å forberede seg på skaleringsprosjektet i god tid. Du må sette opp alt på forhånd fra programvare til personell for å skalere datavitenskapelige prosesser vellykket.

Dataanalyseferdigheter

Datavitenskap for IoT kan være ekstremt fordelaktig, men er det nok fagfolk med relevante analyseferdigheter? Foreløpig dominerer klassiske datavitenskapskonsulenter fortsatt markedet fordi IoT-analyse ikke har blitt bredt tatt i bruk ennå.

Dette kan imidlertid endre seg veldig snart ettersom flere og flere selskaper begynner å omfavne IoT-teknologi. IoT-dataforskere må utvikle nye ferdigheter og prøve å forstå særegenhetene ved distribusjonsprosessen. For å gjøre det, må de lære om følgende:

Edge Computing: Det er praksisen med å behandle data så nær kilden som mulig, forbedre ytelsen og redusere overbelastning av nettverket.

Datastyrt design: Det er viktig å finne ut logikken bak den fysiske utformingen av en smartenhet.  

IoT Computing Frameworks: Dataforskere må også bruke åpen kildekode-læringsverktøy for å mestre IoT-maskinvare.

Driftskostnader

Et annet problem med datavitenskap for IoT er de store kostnadene ved å introdusere en helt ny teknologi. Dette er spesielt tilfellet med selskaper som er villige til å bruke det i større skala. Vi antar at mange organisasjoner vil møte alvorlige budsjettbegrensninger når de begynner å implementere IoT-datavitenskapsteknologier.

Bunnlinjen

Datavitenskap for IoT er en stor oppgradering av tradisjonell dataanalyse. Det tar et ekstra skritt for å gjøre datavitenskap mer robust, kraftig og nøyaktig. IoT gjør det mulig takket være sine datagenereringsevner. 

Nettet av sammenkoblede enheter kommuniserer konstant for å gi bedrifter og organisasjoner enorme mengder brukerrelatert informasjon. Det er mer enn nok for dataforskere å trekke relevante konklusjoner fra databasene deres.

Prosessen med å distribuere datavitenskap for IoT er noe utfordrende, men fordelene er for store til å overse. Under slike omstendigheter forventer vi at datavitenskap for IoT blir mainstream i løpet av det neste tiåret.

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