Les périphériques qui forment «Internet des objets» (IOD) conviennent pour tirer le meilleur parti de l’analyse des données. Ces dispositifs contiennent des copeaux, des caméras, des capteurs et de nombreux autres composants recevant et collectent des quantités énormes de données précieuses. Ces données sont donc le plus grand flux d’informations cultivées sur Internet, convertissant l’IOOT vers le plus grand fournisseur pour les grands systèmes de données, l’intelligence artificielle (IA) et l’informatique cognitive. Esta información suele ser gestionada utilizando plataformas de IoT y Big Data, que convierten el flujo de datos en información entendible y 100% aprovechable para el desempeño empresarial.
Centrémonos en la relación entre Big Data e IoT ¿Se crearon en même temps? Est l’un du résultat de l’autre?
Les grandes données existent de décennies il y a des décennies, mais le concept actuel de grandes données va plus loin en intégrant l’organisation, ainsi que l’évolutivité des pétaoctes d’information générés par notre activité quotidienne. Les grandes données existaient bien avant que l’ITO, et l’évolution d’un stockage de données simple vers une utilisation active des données, a fait l’analyse et la prévision du comportement, qui sont les impulseurs de base des périphériques IOT.
Différences intrinsèques entre Big Data et iot
L’Internet des objets est un ensemble de gadgets, de périphériques, de portables et de machines pouvant être connectés les uns aux autres et communiquer des données les unes avec les autres et qui ont été motivés par les produits de consommation. Il est généré par des machines, mais sa valeur augmente en fonction des données qu’ils collectent.
de l’autre côté, les grandes données sont générées par des humains. Dans un contexte dans lequel midi, seuls les humains interagissent avec la technologie pour créer des données, mais font également les machines les uns avec les autres, c’est grâce à de grandes données créées par les humains que les éléments IOT sont capables d’agir intelligemment et de devenir plus sophistiqués.
Caractéristiques fondamentales du processus de données Big Data
Le processus de données Big Data peut être appliqué à la fois vers des environnements générant des ensembles de données volumineux et ceux qui génèrent des données de données. Ces outils ont une série de caractéristiques fondamentales:
-
Structure de données
Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Chacun avec sa valeur intrinsèque pouvant être extraite.
-
Effet Vanguard
Les entreprises qui tirent parti de tout le potentiel de l’IOD maintiennent un avantage concurrentiel à tous les niveaux de la société (du marketing à la production) .
-
Source de revenu
Intégration de l’IOD et de nombreuses données est une possibilité plus accessible pour tous les types d’entreprises. En retour, il génère des opportunités commerciales et des avantages importants à moyen et long terme.
-
importance du volume
Bien que grand Données Il peut fonctionner avec des quantités de données limitées, au fil du temps et au volume, des bénéfices plus agressifs peuvent être générés.
Les élections basées sur les données sont le seul moyen d’avoir une confiance réelle dans les décisions stratégiques d’une entreprise. Mais pour extraire la valeur aux grandes données et que l’IOT, il est essentiel que chaque entreprise détermine les formes d’analyse de données à utiliser pour chaque ensemble de données et créer une stratégie en fonction de.
Tout d’abord, il est essentiel d’identifier les données nécessaires et de localiser une source fiable et complète pour une analyse précise. Plus l’approche est réduite, plus il sera plus facile d’identifier des dysfonctionnements et des goulots d’étranglement, ainsi que de divulguer des dépendances, des processus et des composants à faible rendement.
IOD et de grandes pièces de données dans le flux de travail
Les enregistrements des machines, à côté de l’Internet des objets, ont des actifs et des capteurs connectés capables de mesurer, de l’enregistrement et de la transmission en temps réel performance traduite en données. Ces données ont une valeur potentielle très élevée pour les fabricants, mais il est nécessaire de traverser un processus dans lequel ces données sont extraites. Ce processus comprend les parties suivantes:
- Collection de données Les capteurs et appareils IOT sont installés dans des usines pour générer une grande quantité de données non structurées collectées dans le système de données Big Data. Ce dernier dépend dans une large mesure de ses principaux 3VS: volume, vitesse et variété.
- Dans le système de données Big Data, qui est une base de données distribuée partagée, les différents types de données résidant dans une espèce de Data Lake formé par des fichiers sont stockés. Big Data.
- Les données IOT stockées par des outils analytiques sont analysées, qui génèrent des rapports et des résultats des graphiques.
- Les deux sont des commentaires via des métriques, des configurations et des personnalisations supplémentaires.
Les grandes données sont le précurseur IOT
Bien que les deux concepts ne soient pas développés en même temps, ils sont inextricablement liés. Chaque élément IOOT est le résultat de la grande application de données et, à son tour, la nature de l’IOD rend la collecte et l’échange de données encore plus puissantes.
IOT Big Data Plates-plates Comme Nexus Integra est responsable de l’intégration de toutes les informations d’entreprise basées sur les données collectées par les différents éléments (équipement, iot ou autres capteurs) qui font partie du processus ou de l’activité.
La plate-forme d’opérations intégrée Nexus Integra est formée par une puissant structure à trois couches qui aident votre entreprise à intégrer, acquérir, normaliser, unifier, gérer et afficher des données de manière simple.
- La première couche, Nexus Connect, aidez votre entreprise à intégrer et à acquérir des données non structurées via des périphériques iOT et des outils sophistiqués.
- La deuxième couche, Nexus Core, est responsable de la normalisation et de l’unification de ces données via de grandes données.
- La troisième couche, Nexus applications, est composée d’applications Nexus qui vous donnent les outils nécessaires dans un environnement d’opérations global pour gérer et afficher les données de manière simple.
Si vous avez besoin de plus d’informations sur la relation entre Big Data et iot ou que vous recherchez une plate-forme qui vous permet d’appliquer ces deux concepts nous contactez et nous vous disons avec des détails.