Como a IoT está relacionada à análise de Big Data

No ambiente atual, existem muitas situações em que a Internet das Coisas e big data trabalham juntos. No entanto, eles evoluíram como tecnologias separadas e também têm algumas diferenças.

Isso levanta a questão—como exatamente os dois estão conectados?

O que é big data?

Big data tem sido um conceito em evolução desde o início da era digital. Usado para descrever um conjunto de dados enorme que é definido por três características, conhecidas como os três Vs— volume, velocidade e variedade—big data difere de outros conjuntos de dados pelo tamanho (volume), taxa de crescimento/mudança (velocidade) e pela variedade de dados estruturados, não estruturados e semi estruturados dentro do conjunto.

O benefício de ter um conjunto de dados expansivo é o seu potencial para conter padrões ou tendências ocultas que só são visíveis em um conjunto tão grande. Além disso, permite uma visão completa da imagem.

No entanto, devido à magnitude e complexidade do big data, o valor vem da capacidade de analisar esses dados, e não dos dados em si, o que pode ser um desafio. O big data é tão grande e complexo que identificar o valor ao seu negócio a partir de tanta informação não pode ser feito através de métodos tradicionais para processamento e análise de informações.

Historicamente, as organizações teriam que dedicar enormes quantidades de tempo, dinheiro e recursos para analisar os dados se quisessem obter insights valiosos deles. Felizmente, devido aos avanços na computação, a análise de big data agora torna possível combinar conjuntos de dados grandes com análises de alto desempenho. O resultado? Conjuntos de dados anteriormente difíceis de manusear agora podem revelar insights valiosos. A análise de big data empacota conjuntos de dados enormes em um formato compreensível que permite às organizações usá-los. Além disso, ao incorporar tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, insights mais aplicáveis podem vir à tona. Existem muitas fontes de big data, uma delas sendo os dados da Internet das Coisas (IoT).

O que são dados da IoT?

A Internet das Coisas (IoT) refere-se a objetos físicos conectados por meio de redes compartilhadas. Uma variedade de sensores coleta informações e as compartilha através de sistemas que podem armazenar, gerenciar, filtrar e analisar os dados. Um dispositivo IoT pode se referir a tudo, desde dispositivos vestíveis até dispositivos médicos e equipamentos industriais.

A IoT possibilita às empresas uma visibilidade sem precedentes sobre o que está acontecendo em seus dispositivos conectados em tempo real. Uma vasta quantidade de pontos de dados em tempo real é coletada dos dispositivos IoT conectados e transferida pela internet para armazenamento e análise.

Qual é a relação entre IoT e big data?

IoT e big data têm muitos componentes sobrepostos, e a IoT é considerada uma das principais fontes de big data.

No entanto, eles foram desenvolvidos independentemente um do outro. À medida que o volume de dados gerados pela IoT aumentou a ponto de os métodos convencionais de armazenamento e análise se tornarem ineficientes, big data e IoT tornaram-se cada vez mais inter-relacionados.

No ambiente atual, os dados e informações complexas coletadas por dispositivos IoT podem ser considerados um conjunto de big data sendo reunido em tempo real. O armazenamento e análise de big data atualmente ajudam a dar sentido à infinidade desses pontos de dados em tempo real e fornecer insights úteis.

Para resumir a relação em um nível mais alto: Uma rede de dispositivos equipados com eletrônicos e sensores (dispositivos conectados) envia informações em tempo real para a internet (IoT), onde elas são compiladas e armazenadas em vastos conjuntos de dados (big data) e analisadas para encontrar padrões úteis (análise de big data).

Como o big data é usado na IoT?

A análise de big data ajuda a dar sentido aos dados e informações coletados por dispositivos IoT. Essas soluções lidam com os vastos dados não estruturados que foram coletados e identificam maneiras de organizá-los em conjuntos de dados menores que podem fornecer às empresas insights sobre como seus processos estão funcionando, bem como melhorar a tomada de decisões.

A análise de big data pode fornecer diferentes tipos de insights quando usada com a IoT; a saber, análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva. A análise descritiva fornece insights sobre como um dispositivo conectado está funcionando em tempo real. Pode ser usada para qualquer coisa, desde localizar um dispositivo conectado até entender como esse dispositivo é usado pelos clientes, até identificar anomalias.

A análise diagnóstica fornece insights sobre o “porquê” por trás da análise descritiva. Para um dispositivo conectado específico, pode ajudar a organização a entender por que ele está funcionando de determinada maneira ou por que está produzindo determinadas saídas.

Um uso muito aplicável do big data na IoT está na análise preditiva. Este tipo de análise utiliza aprendizado de máquina ao analisar dados passados e produzir probabilidades de como o dispositivo funcionará no futuro. Isso é especialmente benéfico quando se trata de manutenção de dispositivos IoT. Usando essa tecnologia, as organizações podem antecipar falhas ou necessidades de manutenção antes que o dispositivo pare de funcionar.

Por fim, o big data é usado na IoT para análises prescritivas. Este tipo de análise fornece insights sobre como impactar coisas que foram observadas ou previstas.

Desafios na IoT com análise de big data

Visualização de dados

A visualização de dados é um aspecto importante da análise de IoT, auxiliando na capacidade de identificar tendências-chave. A visualização de dados é necessária para identificar e transmitir adequadamente os melhores insights de dados que podem ser usados para orientar decisões comerciais. Os dados gerados por dispositivos IoT são heterogêneos, o que significa que eles vêm em uma variedade de formatos: estruturados, não estruturados e semi estruturados. Embora, teoricamente, as visualizações de dados devam facilitar a compreensão das tendências, quando os dados vêm em tantos formatos diferentes, um método de visualização se torna mais difícil.

Armazenamento e gerenciamento de dados

O big data continua a crescer em um ritmo exponencialmente alto. Como estão hoje, os sistemas de armazenamento de big data têm uma quantidade limitada de espaço, portanto, está se tornando um desafio significativo gerenciar e armazenar uma quantidade tão grande de dados.

Soluções para IoT e análise de big data

O big data e a Internet das Coisas continuarão a evoluir e desempenhar um papel significativo na capacidade de uma organização tomar decisões. Explore as soluções de análise online do iMachine que estão tornando fácil transformar dados brutos em insights valiosos.

Recursos de análise de big data

A transformação digital não é mais apenas um plano futuro. A IoT e a tecnologia de análise avançada oferecem valor para empresas de diferentes tamanhos e em várias indústrias.