هناك قول مأثور في مجتمع البيانات: "القمامة في، القمامة خارج."باساسيا، فإن جودة بياناتك تؤثر على جودة تحليلك، مما يؤثر على عمليات عملك بأكملها.
يعد استخراج رؤى دقيقة وقابلة للتنفيذ من بيانات إنترنت الأشياء حافزًا رئيسيًا لاتخاذ قرارات عمل مؤثرة. ومع ذلك، فإن البيانات التي تجمعها أجهزة إنترنت الأشياء تتسم بالفوضى والتحدي. إنها تأتي من عدة مصادر، وغالبًا ما تكون بتنسيقات مختلفة. وهنا يأتي دور الجدل حول البيانات.
جدل البيانات هو عملية تحويل البيانات الأولية غير المنظمة إلى نموذج نظيف وقابل للاستخدام. إنها نقطة الانطلاق الحاسمة التي تقع بين جمع البيانات وتحليلها - وهي نقطة لا ينبغي إغفالها. وهنا نظرة عامة رفيعة المستوى على أدوات وتقنيات معالجة البيانات التي يمكن أن تساعد في إجراء تحليلات دقيقة لإنترنت الأشياء. هذا سيساعدك معالجة أصعب تحديات إنترنت الأشياء لديك!
ما هو الجدل البيانات؟
عندما يتعلق الأمر تحليلات إنترنت الأشياءجودة البيانات هي الملك. يعد تحليل البيانات غير المنظمة من مصادر إنترنت الأشياء المتنوعة أمرًا فوضويًاالأفضل. Dيهدف ata wrangling إلى جعل تلك البيانات مفيدة قدر الإمكان. وبالتالي، إنها ليست مجرد محنة لمرة واحدة؛ إن الجدل حول البيانات هو عملية مستمرة لضمان الوصول المستمر إلى بيانات عالية الجودة.
يمكن أن يتخذ الجدل حول البيانات أشكالًا عديدة، ثسواء كان ذلك يعني تصفية البيانات السيئة أو تصحيحها، أو إثراء البيانات عبر التحويلات أو المصادر الخارجية، أو إعادة هيكلة البيانات لتصبح أكثر قابلية للهضم. تكشف Wrangling عن العلاقات بين نقاط البيانات، وتقلل من التشويش، وتصحح الأخطاء، مما يمهد الطريق لإجراء تحليلات قوية.
فوق الكل، تتضمن معالجة البيانات العديد من الأدوات، والتي سنتناولها بإيجاز أدناه.
بالنسبة إلى البيانات المتضاربة من قاعدة بيانات علائقية (أو قواعد بيانات متعددة)، فإن SQL هي الطريقة النموذجية. وذلك لأنه قادر على تشغيل البيانات ودمجها بكفاءة وقابلية للتطوير.
بالنسبة للتحويلات الأكثر تعقيدًا - وللتعامل مع البيانات الأولية التي لم يتم تنسيقها بعد في صفوف وأعمدة - فإننا نعتمد على لغات مثل Python. Tهذه اللغات لدينا مكتبات متقدمة لتحويل البيانات التي يمكن دمجها في برامج الإنتاج.
قد تستفيد حالات الاستخدام الأخرى من أدوات أخرى. Wقد يتطلب تشابك البيانات على جهاز طرفي نقل بعض خطوات معالجة البيانات إلى لغة C المضمنة. يمكن التعامل مع كميات كبيرة من البيانات في السحابة باستخدام Apache Spark.
بالإضافة إلى ذلك، يعد الجدل حول البيانات أمرًا ضروريًا لبناء منتجات التعلم الآلي. لكن، يُستخدم التعلم الآلي أيضًا في عملية مناقشة البيانات نفسها. يمكن استخدام التعلم الآلي لملء البيانات المفقودة، واكتشاف معلومات التعريف الشخصية وإخفاء هويتها، أو ربط سجلات مختلفة عند دمج البيانات.
مستقبل الجدل حول البيانات في تحليلات إنترنت الأشياء
تشير شركة الأبحاث IoT Analytics إلى أن عدد أجهزة إنترنت الأشياء المتصلة يستمر في النمو بوتيرة سريعة – مع توقع وجود أكثر من 16 مليار جهاز بحلول نهاية عام 2023. ومع نمو عدد أجهزة إنترنت الأشياء، كمية البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة هذه الأجهزة سوف تزيد أيضا. ومع تزايد البيانات الواردة من المزيد من المصادر، يمكننا أن نتوقع زيادة أهمية الجدل حول البيانات في تحليلات إنترنت الأشياء.
لا يزال أمن البيانات والخصوصية في مقدمة الأولويات أيضًا، ويمكننا أن نتوقع تخصيص المزيد من عملية معالجة البيانات للحفاظ على خصوصية البيانات. ومع زيادة اللوائح التنظيمية وزيادة وعي المستهلكين بكيفية استخدام بياناتهم، ستحتاج منتجات تحليلات إنترنت الأشياء إلى العمل بجدية أكبر لإخفاء هوية معلومات التعريف الشخصية.
مع استمرار انتشار التطبيقات في الوقت الفعلي، تستمر أيضًا توقعات زمن الوصول بين توليد البيانات والرؤى في التقلص. ببسبب هذا، يقوم عدد متزايد من تطبيقات إنترنت الأشياء بدفع معظم أو كل أجهزة الكمبيوتر الخاصة بها إلى الحافة.
في هذه المنتجات، سيتم تنفيذ جميع خطوات معالجة البيانات في أجهزة محدودة الموارد. في الأساس ، وهذا يعني ذلك يجب تحسين كل جزء من الذاكرة أو المعالجة بعناية. ومما لا شك فيه، يمكننا أن نتوقع التطوير المستمر للتقنيات والأدوات اللازمة لجدال البيانات في هذه البيئات القاسية.
لماذا يعد الجدل حول البيانات ضروريًا لإنترنت الأشياء
مع تكاثر الأجهزة المتصلة عبر الشبكات وتزايد اعتماد الشركات على بيانات إنترنت الأشياء، سيستمر الجدل في لعب دور محوري في تحليلات إنترنت الأشياء. باختصار، لا ينبغي اعتبار الجدل حول البيانات بمثابة وظيفة إضافية. أناإنها خطوة حيوية في العملية التي تساعد على اتخاذ قرارات مستنيرة ودقيقة تشكل العمليات التجارية وتدفع الابتكار إلى الأمام.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics
