In der Daten-Community gibt es ein altes Sprichwort: „Müll rein, Müll raus.B.asisch: Die Qualität Ihrer Daten wirkt sich auf die Qualität Ihrer Analyse aus, die sich auf Ihren gesamten Geschäftsbetrieb auswirkt.
Das Extrahieren genauer, umsetzbarer Erkenntnisse aus IoT-Daten ist ein wichtiger Katalysator für wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen. Allerdings sind die von IoT-Geräten gesammelten Daten chaotisch und herausfordernd. Es stammt aus mehreren Quellen, oft in unterschiedlichen Formaten. Hier kommt das Daten-Wrangling ins Spiel.
Unter Data Wrangling versteht man den Prozess der Umwandlung roher, unstrukturierter Daten in eine saubere, nutzbare Form. Es ist das entscheidende Sprungbrett zwischen Datenerfassung und -analyse, das nicht übersehen werden sollte. Hier ist eine Allgemeiner Überblick über die Datenverarbeitungstools und -techniken, die dabei helfen können, genaue IoT-Analysen voranzutreiben. Das wird dir helfen Bewältigen Sie Ihre größten IoT-Herausforderungen!
Was ist Data Wrangling?
Wenn es um die IoT-Analyse, Datenqualität ist Trumpf. Die Analyse unstrukturierter Daten aus verschiedenen IoT-Quellen ist chaotischEs ist nicht das Beste. Data wrangling zielt darauf ab, diese Daten so nützlich wie möglich zu machen. Damit es ist nicht nur eine einmalige Tortur; Data-Wrangling ist ein fortlaufender Prozess, um den kontinuierlichen Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten sicherzustellen.
Die Datenverarbeitung kann viele Formen annehmen, WDies bedeutet entweder das Filtern oder Korrigieren fehlerhafter Daten, das Anreichern von Daten durch Transformationen oder externe Quellen oder das Umstrukturieren von Daten, um sie besser verdaulich zu machen. Wrangling deckt Beziehungen zwischen Datenpunkten auf, minimiert Rauschen und korrigiert Fehler und ebnet so den Weg für robuste Analysen.
Über alles, Für die Datenverarbeitung sind mehrere Tools erforderlich, auf die wir im Folgenden kurz eingehen.
Für die Verarbeitung von Daten aus einer relationalen Datenbank (oder mehreren Datenbanken) ist SQL die typische Wahl. Denn es ist in der Lage, Daten effizient und skalierbar zu verarbeiten und zusammenzuführen.
Für komplexere Transformationen – und für den Umgang mit Rohdaten, die noch nicht in Zeilen und Spalten formatiert sind – verlassen wir uns auf Sprachen wie Python. TDiese Sprachen verfügen über erweiterte Bibliotheken zur Transformation von Daten, die in Produktionssoftware integriert werden können.
Andere Anwendungsfälle können von anderen Tools profitieren. WDas Sortieren von Daten auf einem Edge-Gerät erfordert möglicherweise die Portierung einiger Datenverarbeitungsschritte in eingebettetes C. Mit Apache Spark können große Datenmengen in der Cloud verarbeitet werden.
Darüber hinaus ist Data Wrangling für die Entwicklung von Produkten für maschinelles Lernen unerlässlich. Aber Maschinelles Lernen wird auch im Datenverarbeitungsprozess selbst eingesetzt. Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um fehlende Daten zu ergänzen, personenbezogene Daten zu erkennen und zu anonymisieren oder beim Zusammenführen von Daten verschiedene Datensätze zu verknüpfen.
Die Zukunft des Data Wrangling in IoT Analytics
Das Forschungsunternehmen IoT Analytics berichtet, dass die Anzahl der verbundenen IoT-Geräte wächst weiterhin rasant – bis Ende 16 werden mehr als 2023 Milliarden Geräte erwartet. Da die Zahl der IoT-Geräte wächst, die Menge der erzeugten Daten durch diese Geräte wird ebenfalls zunehmen. Da immer mehr Daten aus mehr Quellen stammen, können wir davon ausgehen, dass die Bedeutung der Datenverarbeitung in der IoT-Analyse nur noch zunehmen wird.
Auch Datensicherheit und Datenschutz stehen weiterhin an erster Stelle, und wir können davon ausgehen, dass ein größerer Teil des Datenverarbeitungsprozesses der Wahrung des Datenschutzes gewidmet wird. Da die Vorschriften zunehmen und die Verbraucher immer mehr darauf achten, wie ihre Daten verwendet werden, müssen IoT-Analyseprodukte stärker daran arbeiten, persönlich identifizierbare Informationen zu anonymisieren.
Mit der zunehmenden Verbreitung von Echtzeitanwendungen sinken auch die Erwartungen an die Latenz zwischen Datengenerierung und Erkenntnissen. BAus diesem GrundImmer mehr IoT-Anwendungen verlagern den Großteil oder die gesamte Rechenleistung an den Rand.
Bei diesen Produkten werden alle Datenverarbeitungsschritte auf Geräten mit begrenzten Ressourcen ausgeführt. Im Grunde bedeutet das das Jedes bisschen Speicher oder Verarbeitung muss sorgfältig optimiert werden. Zweifellos können wir mit der weiteren Entwicklung von Techniken und Werkzeugen zur Datenverarbeitung in diesen extremen Umgebungen rechnen.
Warum Data Wrangling für IoT notwendig ist
Da sich vernetzte Geräte über Netzwerke hinweg vervielfachen und Unternehmen zunehmend auf IoT-Daten angewiesen sind, wird das Wrangling weiterhin eine zentrale Rolle in der IoT-Analyse spielen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Wrangling nicht als Zusatz betrachtet werden sollte. DieDies ist ein wichtiger Schritt im Prozess, der dabei hilft, fundierte, genaue Entscheidungen zu treffen, die den Geschäftsbetrieb prägen und Innovationen vorantreiben.
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- Quelle: https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics
