Contenido
- ¿Qué son los datos tradicionales y los datos generados por IoT?
- Diferencias entre el análisis de datos tradicional y el análisis de datos generados por IoT
- Conclusión
Fuente: Denisismagilov / Dreamstime.com
Para llevar:
El análisis de los datos de Internet de las cosas necesita una estrategia completamente diferente a los datos tradicionales. Aquí observamos cómo se manejan los dos tipos de datos.
Existen diferencias fundamentales entre los enfoques de procesamiento de datos tradicionales y los flujos de datos que llegan desde los dispositivos o sensores de Internet de las cosas (IoT). El análisis de datos estático o tradicional es un proceso lineal, mientras que el análisis de datos generado por IoT no lo es. La tecnología y las habilidades requeridas para analizar los datos generados por IoT son totalmente diferentes.
Una diferencia importante entre los datos tradicionales y los datos generados por IoT es que estos últimos se pueden entregar en tiempo real, lo cual es crítico para ciertas industrias como la banca, las telecomunicaciones y la defensa. Los datos estáticos, por otro lado, no proporcionan datos en tiempo real, pero aún tienen mucha utilidad. Dicho esto, los datos generados por IoT han sido el centro de atención durante bastante tiempo y hay mucha expectación al respecto. Sin embargo, eso no significa que haya pasado el tiempo de los datos tradicionales.
¿Qué son los datos tradicionales y los datos generados por IoT?
Los datos tradicionales o estáticos, simplemente, son datos que no cambian. Comprendamos esto con un ejemplo. Está completando un formulario en el que debe seleccionar su estado de residencia de una lista. La lista no cambia porque el número de estados en los EE. UU. No cambia (o, desde entonces, no ha cambiado desde 1959). Ahora, esta lista de estados se mantiene en algún lugar del sistema, y dado que la lista no cambia, se puede decir con seguridad que no se accede a los datos ni se procesan con frecuencia.
Los datos generados por IoT son los datos generados por los sensores instalados en dispositivos interconectados. En el esquema de cosas de IoT, cada dispositivo tendrá una dirección IP para poder comunicarse con otros dispositivos que tengan direcciones IP. Puede intercambiar datos, por ejemplo. Ahora, estos dispositivos pueden estar conectados a un servidor que recopila datos constantemente de estos dispositivos. Por ejemplo, su teléfono inteligente puede instalar una aplicación que recopila información sobre su salud y la envía a un servidor al que puede acceder un hospital. Entonces, puede imaginar la cantidad de datos variados que inundan el servidor cada minuto. Los datos cambian constantemente y sin descanso. Los datos generados por IoT, en cierto sentido, también son datos dinámicos porque tienden a cambiar.
Dada la naturaleza totalmente diferente de los datos, es obvio que los enfoques para almacenar y procesar los datos serán totalmente diferentes. Los siguientes párrafos discuten las principales diferencias entre los datos tradicionales y los generados por IoT.
Diferencias entre el análisis de datos tradicional y el análisis de datos generados por IoT
Dado que ambos tipos de datos son diferentes, los métodos fundamentales de almacenamiento y procesamiento tienen que ser diferentes. Los datos generados por IoT han generado mucha atención y elogios, hasta el punto de que algunos sugieren que los datos tradicionales ya no tienen cabida en la industria. Eso no es verdad. Las principales diferencias entre los dos tipos de análisis se analizan a continuación.
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Los datos tradicionales se pueden procesar con la ayuda de lenguajes de consulta estándar como SQL y se pueden crear análisis con la ayuda de lenguajes de programación estándar. No se necesita ningún aprendizaje nuevo para realizar análisis de datos tradicionales. La situación es un poco más desafiante con los datos de IoT, también conocidos por muchas personas como big data. Hadoop, hasta la fecha, es el marco más popular para el procesamiento de big data, pero muchos todavía lo dudan. Consultar los datos de IoT no es una tarea fácil porque la tecnología aún no ha evolucionado y se requiere una gran inversión para que las herramientas sean fáciles de usar. La naturaleza de los datos de IoT es bastante diferente de la de los datos tradicionales, por lo que la industria todavía está encontrando formas de obtener buenos análisis en inversiones menores.
Conclusión
A pesar de sus diferencias, el análisis tradicional puede en algunos casos complementar el análisis de IoT. En cierto sentido, los datos de IoT también se convierten en datos históricos después de algún tiempo. A pesar de la embestida de IoT, el análisis de datos tradicional no desaparecerá pronto. Los datos de IoT y el análisis de big data todavía se están viendo de forma tentativa y hay mucha precaución. A las industrias les lleva tiempo adoptar algo nuevo, complejo y que requiera inversiones. El análisis de datos tradicional está probado y establecido, por otro lado. Aunque es una situación interesante, parece que después de unos años, IoT ganará mucha más credibilidad y las empresas se alejarán del análisis de datos tradicional. Para que eso suceda, la infraestructura de análisis de datos de IoT necesita madurar realmente y encontrar aceptación. El cambio es, siempre, un proceso lento y complejo.