IoT için Veri Bilimi: Nasıl Çalışır?

Nesnelerin İnterneti (IoT), iş dünyasının ve günlük yaşamımızın çehresini değiştiren çığır açan bir teknolojidir. Bireyleri akıllı cihaz bağlantılı tüketicilere ve işletmeleri örtüşen işletmelere dönüştürdü.

Ama tam olarak nedir?

IoT, insan müdahalesi olmadan kablosuz bir ağ üzerinden veri toplayan ve aktaran, birbiriyle ilişkili, internet bağlantılı akıllı nesnelerden oluşan bir sistemi ifade eder.

Akıllı cihazlar, müşterilerine en iyi hizmeti sunmaya istekli kuruluşlar için mükemmel olan muazzam miktarda veri üretir. Tek sorun, IoT'nin geleneksel veri bilimi için çok fazla bilgi oluşturmasıdır.

IoT için veri bilimine bu şekilde ulaşıyoruz.

Veri Bilimi ve IoT'ye Nasıl Uygulanır?

Veri biliminin en basit tanımı, verilerden değer elde etmemize yardımcı olan süreçlerin incelenmesidir. IoT söz konusu olduğunda, veriler sensörler, cihazlar, uygulamalar ve diğer akıllı araçlar tarafından oluşturulan bilgileri ifade eder. Aynı zamanda değer, bu verilere dayalı olarak gelecekteki eğilimleri ve sonuçları tahmin etmek anlamına gelir.

Örneğin, bir günde attığınız adım sayısını ölçen bir fitness takipçisi kullandığınızı varsayalım. Bu bilgilerle veri bilimi size şunları söyleyebilir:

•       kaç kalori yakıyorsun
•       kaç kilo verdin
•       Antrenmanınız için en iyi zaman ne zaman

Ancak bu, veri biliminin eylem halindeki basit bir örneğidir. IoT farklıdır çünkü yüksek hacimli bir veri üreticisidir. Rapora göre, IoT cihazlarının 2025 yılına kadar üreteceği veri miktarının XNUMX yılına ulaşması bekleniyor. 73.1 zettabayt. Standart veri bilimi bununla başa çıkamaz, bu yüzden gelişmesi gerekiyor. IoT, veri biliminin bir sonraki seviyeye geçmesine yardımcı olur.

IoT için Geleneksel ve Veri Bilimi Arasındaki Temel Farklılıklar

Geleneksel ve IoT tabanlı veri bilimi arasında epeyce fark var, ancak biz sadece birkaç temel ayrıma işaret edeceğiz.

IoT için Veri Bilimi Dinamiktir

Veri biliminin klasik versiyonu statiktir çünkü öncelikle tarihsel bilgilere dayanır. Örneğin, bir şirket müşterilerinden tercihleri ​​ve ihtiyaçları hakkında veri toplar. Geçmiş veriler, şirketin gelecekteki müşterilerini anlamasına yardımcı olan tahmine dayalı modeller için bir temel haline gelir.

Ancak IoT, veri analizinin dinamiğini değiştirir, çünkü her şey akıllı cihazlardan gerçek zamanlı sensör okumalarıyla ilgilidir. Bu bilgiler, veri bilimi danışmanlarının neredeyse anında yüksek doğrulukta değerlendirmeler oluşturmasına olanak tanır.

Bu durumda, müşteri verileri sürekli değişir ve güncellenir - geleneksel veri biliminin baş edemediği bir özellik. IoT için veri bilimi sürekli öğrenmeyi destekler, zamanla gelişir ve hareket halindeyken operasyonel süreçleri iyileştirir.

IoT Veri Bilimi Daha Büyük Veri Birimlerini Yönetiyor

Veri bilimi, işleyebileceği çok miktarda bilgi nedeniyle IoT ile gelişiyor. Artık megabaytlarca hatta gigabaytlarca bilgiden bahsetmiyoruz. Aksine, IoT için veri bilimi, tüm zettabaytlara ulaşabilen büyük hacimli verilerle ilgilenir.

Daha İyi Tahmine Dayalı Analitik Yöntem

IoT için veri bilimi, geleneksel veri biliminden dinamik ve daha kapsamlıdır. Aksine, daha iyi bir tahmine dayalı analitik yöntemi de yapar.

Veri bilimi sayesinde işletmeler, işletme maliyetlerini düşürmelerine ve işletme büyümesine ulaşmalarına yardımcı olan çözümler oluşturabilir. Ancak IoT, gerçek zamanlı yetenekleriyle bunu bir adım öteye taşıyor.

Kararlar daha doğru hale gelerek şirketlerin ve kuruluşların yeni fırsatları belirlemelerine, satışları artırmalarına, müşteri deneyimini iyileştirmelerine ve performansı optimize etmelerine yardımcı olur.

IoT Veri Biliminin Zorlukları

IoT için veri biliminin büyük bir potansiyeli olduğu açıktır, ancak her şeye kadir değildir. IoT veri biliminin ana akım haline gelmeden önce üstesinden gelmesi gereken zorluklar var. Burada dört risk göze çarpıyor:

Veri Yönetimi ve Güvenliği

IoT çok büyük miktarda veri üretir, ancak bu aynı zamanda özel bilgileri hacklemek veya sızdırmak için daha fazla fırsat olduğu anlamına gelir. Örneğin, bilgisayar korsanları fitness takipçiniz ile doktorun muayenehane uygulaması arasındaki bağlantıyı ele geçirmeyi başarırsa, hassas sağlık kayıtlarına erişebilirler.

Gizlilik endişeleri, IoT veri bilimi ile ilgili önemli bir sorundur. Örneğin, birçok şirket, müşterileri hakkındaki hassas bilgileri, onların bilgisi veya rızası olmadan ifşa ettiği için eleştirildi.

Ölçekleme Sorunları

IoT veri bilimi hayati bir araçtır, ancak kullanıcılar taleplerini karşılamak için onu ölçeklendirmekte zorlanabilirler. Bir kuruluş yeni sensörler eklemek veya bir IoT sistemini ek yazılım çözümleriyle entegre etmek istediğinde, büyük olasılıkla önemli sorunlar ve zorluklarla karşılaşacaktır.

Bu nedenle, ölçeklendirme projesine önceden hazırlanmak çok önemlidir. Veri bilimi süreçlerini başarılı bir şekilde ölçeklendirmek için yazılımdan personele kadar her şeyi önceden ayarlamanız gerekir.

Veri Analitiği Becerileri

IoT için veri bilimi son derece faydalı olabilir, ancak ilgili analitik becerilerine sahip yeterli profesyonel var mı? Şu an için, klasik veri bilimi danışmanları hala piyasaya hakim çünkü IoT analitiği henüz geniş çapta benimsenmedi.

Ancak, giderek daha fazla şirket IoT teknolojisini benimsemeye başladığında bu durum çok yakında değişebilir. IoT veri bilimcilerinin yeni beceriler geliştirmesi ve dağıtım sürecinin özelliklerini anlamaya çalışması gerekecek. Bunu yapmak için, aşağıdakileri öğrenmeleri gerekecektir:

Kenar Hesaplama: Verileri kaynağa mümkün olduğunca yakın işleyerek performansı artırma ve ağ tıkanıklığını azaltma uygulamasıdır.

Bilgisayar destekli tasarım: Akıllı bir cihazın fiziksel tasarımının ardındaki mantığı anlamak önemlidir.  

IoT Bilgi İşlem Çerçeveleri: Veri bilimcilerin ayrıca IoT donanımında uzmanlaşmak için açık kaynaklı öğrenme araçlarını kullanması gerekecek.

İşletim Maliyetleri

IoT için veri bilimi ile ilgili diğer bir sorun, yepyeni bir teknoloji sunmanın maliyetidir. Bu, özellikle daha büyük ölçekte kullanmak isteyen şirketler için geçerlidir. Birçok kuruluşun IoT veri bilimi teknolojilerini uygulamaya başladıklarında ciddi bütçe kısıtlamalarıyla karşılaşacağını tahmin ediyoruz.

Alt çizgi

IoT için veri bilimi, geleneksel veri analitiğinin önemli bir yükseltmesidir. Veri bilimini daha sağlam, güçlü ve doğru hale getirmek için ekstra adım atıyor. IoT, veri oluşturma yetenekleri sayesinde bunu mümkün kılar. 

Birbirine bağlı cihazlardan oluşan ağ, işletmelere ve kuruluşlara muazzam miktarda kullanıcıyla ilgili bilgi sağlamak için sürekli iletişim kurar. Veri bilimcilerinin veritabanlarından ilgili sonuçlar çıkarmaları fazlasıyla yeterli.

IoT için veri bilimini devreye alma süreci biraz zordur, ancak faydaları göz ardı edilemeyecek kadar büyüktür. Bu gibi durumlarda, önümüzdeki on yılda IoT için veri biliminin ana akım haline gelmesini bekliyoruz.

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