” Big Data ” și “IoT” sunt termeni fierbinți, iar în cercurile IT este greu să vorbim despre unul fără celălalt. Cu toate acestea, în ciuda legăturii lor constante, acestea sunt, de fapt, două tendințe tehnologice diferite.
Big Data sunt rezultatul unei varietăți de surse, mass-media, sociale, tranzacții, conținut de întreprindere, senzori și dispozitive mobile, printre multe altele. La fiecare 60 de secunde, sunt încărcate 72 de ore de material pe YouTube, 216 000 de postări Instagram și 204 de milioane de e-mailuri trimise. În ceea ce privește veridicitatea, datele colectate trebuie să fie de bună calitate și să fie actualizate în permanență în timp real. Analiza Big Data poate oferi valoare superioară companiilor și persoanelor care o utilizează.
IoT, pe de altă parte, transformă “lucrurile” de zi cu zi în obiecte inteligente. Frigiderele, ceasurile, termostatele, mașinile, containerele de transport sunt echipate cu senzori care se conectează la Internet și colectează și transmit date. Aceste informații pot deveni Big Data atunci când sunt combinate cu informații din alte surse și îndeplinesc celelalte dimensiuni definite mai sus. Big Data colectează cantități masive de date, dar nu utilizează informațiile pentru a lua decizii în timp real. În schimb, există în mod normal un decalaj între data colectării datelor și analizarea datelor.
Pentru IoT, timpul este esențial. Colectează și utilizează date în timp real pentru a optimiza operațiunile, a detecta încălcările de securitate, a corecta defecțiunile și multe altele. Analizele de date IoT trebuie să includă gestionarea datelor în timp real și să realizeze decizii în timp real “la marginea” rețelei.
Gestionarea fluxului de date trebuie să aibă capacitatea de a ingera, agrega și comprima date în timp real de la dispozitivele senzorilor la margine. Analiza Edge ar analiza în mod automat datele senzorilor în timp real și ar realiza decizii care optimizează performanțele, sau ar semnaliza performanțe sau comportamente neobișnuite pentru investigații imediate, cum ar fi încălcări ale securității sau detectarea fraudei.
Analizele mari de date oferă, în cea mai mare parte, date generate de om în încercarea de a găsi modele în comportamentele și activitatea umană. Pentru a asigura certitudinea în orice tip de relații umane, este nevoie de o cantitate incredibilă de date din surse multiple pe perioade mai lungi de timp. Aceasta explică timpul mai mare necesar pentru Big Data. Din acest motiv, date importante sunt folosite pentru proiecte pe termen lung, cum ar fi întreținerea predictivă, planificarea capacității, clientul 360 și protecția veniturilor.
Pe un spectru opus, IoT agregă și comprimă datele generate de mașină dintr-o varietate de senzori care includ RFID-uri, trackere de fitness, dispozitive de realitate virtuală, purificatoare inteligente de aer și orice alt dispozitiv inteligent. Scopul colectării acestor date prin gestionarea eficientă a dispozitivelor IoT este de a urmări și monitoriza activele și de a putea corecta problemele în timp real. De exemplu, senzorii dintr-un recipient inteligent pentru gunoi vor indica când este aproape de capacitate. Aceste cunoștințe sunt apoi folosite pentru a programa un colector de gunoi pentru a goli coșul.
Big Data și IoT sunt diferite, dar sunt strâns legate. Utilizat în tandem, IoT furnizează informațiile de la care analize mari de date pot extrage informații pentru a crea informațiile necesare, ajutând companiile nu numai să reacționeze la probleme pe măsură ce apar, ci și să le prevadă și să le repare în prealabil.
