Khoa học dữ liệu cho IoT: Nó hoạt động như thế nào?

Internet of Things (IoT) là một công nghệ đột phá làm thay đổi bộ mặt của doanh nghiệp và cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó đã biến các cá nhân thành người tiêu dùng kết nối thiết bị thông minh và các doanh nghiệp thành các doanh nghiệp chồng chéo.

Nhưng nó chính xác là gì?

IoT đề cập đến một hệ thống các đối tượng thông minh được kết nối internet, có liên quan với nhau, thu thập và truyền dữ liệu qua mạng không dây mà không có sự can thiệp của con người.

Các thiết bị thông minh tạo ra một lượng lớn dữ liệu, điều này rất tuyệt vời cho các tổ chức mong muốn cung cấp các dịch vụ tốt nhất cho khách hàng của họ. Vấn đề duy nhất là IoT tạo ra quá nhiều thông tin cho khoa học dữ liệu truyền thống.

Và đó là cách chúng ta tiếp cận khoa học dữ liệu cho IoT.

Khoa học dữ liệu và cách nó áp dụng cho IoT

Định nghĩa đơn giản nhất của khoa học dữ liệu là nghiên cứu các quy trình giúp chúng ta thu được giá trị từ dữ liệu. Trong trường hợp IoT, dữ liệu đề cập đến thông tin được tạo bởi cảm biến, thiết bị, ứng dụng và các tiện ích thông minh khác. Đồng thời, giá trị có nghĩa là dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu đó.

Ví dụ: giả sử bạn sử dụng công cụ theo dõi thể dục đo số bước bạn thực hiện mỗi ngày. Với thông tin này, khoa học dữ liệu có thể cho bạn biết:

•       Bạn đốt cháy bao nhiêu calo
•       Bạn giảm được bao nhiêu cân
•       Khi nào là thời gian tốt nhất cho việc tập luyện của bạn

Nhưng đó chỉ là một ví dụ đơn giản về khoa học dữ liệu đang hoạt động. IoT thì khác vì nó là một nhà sản xuất dữ liệu khối lượng lớn. Theo báo cáo, lượng dữ liệu mà các thiết bị IoT sẽ tạo ra vào năm 2025 dự kiến ​​sẽ đạt 73.1 zettabyte. Khoa học dữ liệu tiêu chuẩn không thể xử lý nó, vì vậy nó phải phát triển. IoT giúp khoa học dữ liệu lên cấp độ tiếp theo.

Sự khác biệt chính giữa Khoa học Dữ liệu và Truyền thống cho IoT

Có khá nhiều điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu truyền thống và dựa trên IoT, nhưng chúng tôi sẽ chỉ ra một số điểm khác biệt chính.

Khoa học dữ liệu cho IoT là động

Phiên bản cổ điển của khoa học dữ liệu là tĩnh vì nó chủ yếu dựa trên thông tin lịch sử. Ví dụ: một công ty thu thập dữ liệu từ khách hàng về sở thích và nhu cầu của họ. Dữ liệu lịch sử trở thành nền tảng cho các mô hình dự đoán giúp công ty hiểu được khách hàng trong tương lai của mình.

Tuy nhiên, IoT thay đổi động lực của việc phân tích dữ liệu vì tất cả là về các phép đọc cảm biến theo thời gian thực từ các thiết bị thông minh. Thông tin này cho phép các nhà tư vấn khoa học dữ liệu tạo ra các đánh giá chính xác cao gần như ngay lập tức.

Trong trường hợp này, dữ liệu khách hàng liên tục thay đổi và cập nhật - một tính năng mà khoa học dữ liệu truyền thống không thể đối phó được. Khoa học dữ liệu cho IoT hỗ trợ học tập liên tục, phát triển theo thời gian và cải thiện quy trình hoạt động khi đang di chuyển.

Khoa học dữ liệu IoT xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn

Khoa học dữ liệu đang phát triển với IoT vì lượng thông tin tuyệt đối mà nó có thể xử lý. Chúng tôi không nói về megabyte hoặc thậm chí gigabyte thông tin nữa. Ngược lại, khoa học dữ liệu cho IoT xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể lên tới toàn bộ zettabyte.

Phương pháp phân tích dự đoán tốt hơn

Khoa học dữ liệu cho IoT năng động và toàn diện hơn so với khoa học dữ liệu truyền thống. Ngược lại, nó cũng làm cho một phương pháp phân tích dự đoán tốt hơn.

Nhờ vào khoa học dữ liệu, các doanh nghiệp có thể tạo ra các giải pháp giúp họ giảm chi phí hoạt động và đạt được tăng trưởng kinh doanh. Tuy nhiên, IoT tiến thêm một bước nữa với khả năng thời gian thực của nó.

Các quyết định trở nên chính xác hơn, giúp các công ty và tổ chức xác định các cơ hội mới, tăng doanh số bán hàng, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hiệu suất.

Những thách thức của Khoa học Dữ liệu IoT

Khoa học dữ liệu cho IoT rõ ràng có một tiềm năng rộng lớn, nhưng nó không toàn năng. Có những thách thức mà khoa học dữ liệu IoT phải vượt qua trước khi nó trở thành xu hướng chủ đạo. Bốn rủi ro nổi bật ở đây:

Quản lý và bảo mật dữ liệu

IoT tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng điều này cũng có nghĩa là có nhiều cơ hội hơn để hack hoặc rò rỉ thông tin cá nhân. Ví dụ: nếu tin tặc chiếm đoạt được kết nối giữa công cụ theo dõi thể dục của bạn và ứng dụng văn phòng bác sĩ, chúng có thể truy cập hồ sơ sức khỏe nhạy cảm.

Mối quan tâm về quyền riêng tư là một vấn đề chính đối với khoa học dữ liệu IoT. Ví dụ, nhiều công ty đã bị chỉ trích vì tiết lộ thông tin nhạy cảm về khách hàng mà họ không biết hoặc không được sự đồng ý của họ.

Vấn đề về tỷ lệ

Khoa học dữ liệu IoT là một công cụ quan trọng, nhưng người dùng có thể gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu của họ. Bất cứ khi nào một tổ chức muốn thêm các cảm biến mới hoặc tích hợp hệ thống IoT với các giải pháp phần mềm bổ sung, tổ chức đó có thể sẽ phải đối mặt với các vấn đề và thách thức đáng kể.

Đó là lý do tại sao cần chuẩn bị trước cho dự án mở rộng quy mô. Bạn cần thiết lập trước mọi thứ từ phần mềm đến nhân sự để mở rộng quy trình khoa học dữ liệu thành công.

Kỹ năng phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu cho IoT có thể cực kỳ có lợi, nhưng liệu có đủ chuyên gia với các kỹ năng phân tích liên quan không? Vào thời điểm hiện tại, các nhà tư vấn khoa học dữ liệu cổ điển vẫn thống trị thị trường vì phân tích IoT vẫn chưa được áp dụng rộng rãi.

Tuy nhiên, điều này có thể thay đổi rất sớm khi ngày càng có nhiều công ty bắt đầu đón nhận công nghệ IoT. Các nhà khoa học dữ liệu IoT sẽ phải phát triển các kỹ năng mới và cố gắng hiểu những đặc thù của quá trình triển khai. Để làm như vậy, họ sẽ cần tìm hiểu về những điều sau:

Máy tính cạnh: Đó là thực hành xử lý dữ liệu gần nguồn nhất có thể, cải thiện hiệu suất và giảm tắc nghẽn mạng.

Máy tính hỗ trợ thiết kế: Điều quan trọng là phải tìm ra logic đằng sau thiết kế vật lý của một thiết bị thông minh.  

Khung máy tính IoT: Các nhà khoa học dữ liệu cũng sẽ cần sử dụng các công cụ học tập mã nguồn mở để làm chủ phần cứng IoT.

Chi phí vận hành

Một vấn đề khác của khoa học dữ liệu cho IoT là chi phí tuyệt đối của việc giới thiệu một công nghệ hoàn toàn mới. Điều này đặc biệt xảy ra với các công ty sẵn sàng sử dụng nó trên quy mô lớn hơn. Chúng tôi đoán rằng nhiều tổ chức sẽ phải đối mặt với những hạn chế nghiêm trọng về ngân sách khi họ bắt đầu triển khai các công nghệ khoa học dữ liệu IoT.

The Bottom Line

Khoa học dữ liệu cho IoT là một bản nâng cấp lớn của phân tích dữ liệu truyền thống. Cần thêm một bước nữa để làm cho khoa học dữ liệu trở nên vững chắc, mạnh mẽ và chính xác hơn. IoT làm cho nó trở nên khả thi nhờ vào khả năng tạo dữ liệu của nó. 

Mạng của các thiết bị được kết nối với nhau liên tục giao tiếp để cung cấp cho các doanh nghiệp và tổ chức lượng thông tin khổng lồ liên quan đến người dùng. Nó là quá đủ để các nhà khoa học dữ liệu đưa ra kết luận có liên quan từ cơ sở dữ liệu của họ.

Quá trình triển khai khoa học dữ liệu cho IoT có phần thách thức, nhưng lợi ích mang lại quá lớn nên không thể bỏ qua. Trong hoàn cảnh đó, chúng tôi kỳ vọng khoa học dữ liệu cho IoT sẽ trở thành xu hướng chủ đạo trong thập kỷ tới.

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