La relazione tra Big Data e IOT

I dispositivi che formano “Internet delle cose” (IOT) sono adatti per sfruttare al massimo l’analisi dei dati. Questi dispositivi contengono chip, telecamere, sensori e molti altri componenti che ricevono e raccolgono enormi quantità di dati preziosi. Questi dati, quindi, sono il maggior flusso di informazioni coltivate su Internet, convertendo il IOT al fornitore più grande per i grandi sistemi di dati, l’intelligenza artificiale (IA) e il calcolo cognitivo. Queste informazioni vengono solitamente gestite utilizzando piattaforme IoT e Big Data, che convertono il flusso di dati in informazioni sulla comprensione e il 100% utilizzabile per le prestazioni aziendali.

Concentriamoci sulla relazione tra i Big Data e IoT che abbiamo creato allo stesso modo tempo? È un risultato dell’altro?

I dati di grandi dimensioni esistono da decenni fa, ma il concetto corrente di grandi dati va inoltre integrando l’organizzazione, nonché la scalabilità dei petabyti informativi generati attraverso la nostra attività quotidiana. I dati di grandi dimensioni esistevano molto prima dell’IoT e l’evoluzione dalla semplice archiviazione dei dati all’uso attivo dei dati, ha effettuato l’analisi e la previsione del comportamento, che sono le giranti di base dei dispositivi IOT.

differenze intrinseche tra i Big Data e IOT

Internet delle cose è un set di gadget, dispositivi, indossabili e macchine che possono essere collegati tra loro e comunicare i dati l’uno con l’altro e che sono stati guidati dai prodotti dei consumatori. Viene generato da macchine, ma il suo valore aumenta in base ai dati che raccolgono.

Dall’altro lato, i Big Data sono generati dagli umani. In un contesto in cui a mezzogiorno solo gli umani interagiscono con la tecnologia per creare dati, ma anche le macchine l’una con l’altra, è grazie ai grandi dati creati dagli umani che gli elementi IoT sono in grado di agire in modo intelligente e di diventare più sofisticato.

Caratteristiche fondamentali del Big Data Process

Il Big Data Process può essere applicato sia per gli ambienti che generano set di dati di grandi dimensioni e quelli che generano i dati di dati. Questi strumenti hanno una serie di caratteristiche fondamentali:

  • Struttura dati

    I dati possono essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Ognuno con il suo valore intrinseco che può essere estratto.

  • effetto Vanguard

    Aziende che sfruttano tutto il potenziale del IOT mantengono un vantaggio competitivo a tutti i livelli della Società (dal marketing alla produzione) .

  • fonte di reddito

    Integrating IoT e Big Data è ogni volta una possibilità più accessibile per tutti i tipi di aziende. In cambio, genera opportunità di business e benefici significativi a medio e lungo termine.

  • Importanza del volume

    Sebbene grande I dati possono funzionare con quantità di dati limitati, nel tempo e in volume possono essere generati profitti più aggressivi.

Le elezioni basate sui dati sono l’unico modo per avere una vera fiducia nelle decisioni strategiche di un’azienda. Ma per estrarre il valore ai grandi dati e il IOT è essenziale che ogni azienda determina quali forme di analisi dei dati utilizzare per ciascun set di dati e creare una strategia in base a.

Prima di tutto, è essenziale identificare i dati necessari e localizzati una fonte affidabile e completa per un’analisi precisa. Più l’approccio è ridotto, più facile identificare malfunzionamenti e colli di bottiglia, nonché divulgare dipendenze, processi e componenti a basso rendimento.

IoT e grandi parti di dati nel flusso di lavoro

I record delle macchine, accanto a Internet delle cose, hanno collegato attività e sensori in grado di misurare, registrarsi e trasmettere in tempo reale Performance tradotto in dati. Questi dati hanno un valore potenziale molto elevato per i produttori, ma è necessario attraversare un processo in cui questi dati vengono estratti pertinenti. Questo processo consiste nelle seguenti parti:

  • Raccolta dati IOT I sensori e i dispositivi sono installati nelle fabbriche per generare una grande quantità di dati non strutturati raccolti nel sistema Big Data. Quest’ultimo dipende in larga misura sui suoi 3 V per il suo volume, velocità e varietà.
  • Nel Big Data System, che è un database distribuito condiviso, i diversi tipi di dati che risiedono in una specie di dati lacustri formati da file sono memorizzati. Big Data.
  • I dati IoT memorizzati da strumenti analitici sono analizzati, che generano rapporti e grafica dei risultati.
  • I due sono feedback tramite metriche aggiuntive, configurazioni e personalizzazioni.

I Big Data sono il precursore IoT

Sebbene i due concetti non siano stati sviluppati contemporaneamente, sono inestricabilmente collegati. Ogni elemento IoT è il risultato della grande applicazione dei dati, e a sua volta, la natura dell’IoT rende la raccolta e lo scambio di dati ancora più potenti.

IoT Big Data Platforms As Nexus Integra è responsabile dell’integrazione di tutta la business intelligence basata sui dati raccolti dai diversi elementi (apparecchiature, IOT o altri sensori) che fanno parte del processo o dell’attività.

La piattaforma operativa integrata Nexus Integra è formata da una potente struttura a tre strati che aiuta la tua azienda ad integrare, acquisire, standardizzare, unificare, gestire e mostrare dati in modo semplice.

  • Il primo livello, Nexus Connect, aiuta la tua azienda a integrare e acquisire dati non strutturati tramite dispositivi IoT e strumenti sofisticati.
  • Il secondo strato, Nexus Core, è responsabile per la standardizzazione e unificare questi dati attraverso grandi dati.
  • Il terzo livello, le app Nexus, è composta da applicazioni Nexus che forniscono gli strumenti necessari in un ambiente operativo globale per gestire e mostrare i dati in modo semplice.

Se hai bisogno di ulteriori informazioni sulla relazione tra i Big Data e IOT o stai cercando una piattaforma che ti consente di applicare questi due concetti contattaci e ti diciamo con i dettagli.

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