Il y a un vieux dicton dans la communauté des données : «les ordures entrent, les ordures sortent.”Basiquement, la qualité de vos données a un impact sur la qualité de votre analyse, ce qui se répercute sur l'ensemble de vos opérations commerciales. 

Extraire des informations précises et exploitables à partir des données IoT est un catalyseur clé pour prendre des décisions commerciales impactantes. Cependant, les données collectées par les appareils IoT sont compliquées et difficiles. Il provient de plusieurs sources, souvent sous des formats variés. C'est là qu'intervient la gestion des données.  

Le traitement des données est le processus de transformation de données brutes et non structurées en une forme propre et utilisable. Il s'agit du tremplin essentiel entre la collecte de données et l'analyse, un tremplin à ne pas négliger. Voici un aperçu de haut niveau des outils et techniques de gestion des données qui peuvent aider à générer des analyses IoT précises. Cela vous aidera relevez vos défis IoT les plus difficiles!

Qu'est-ce que la lutte des données?

Si vous préférez Analyse IoT, la qualité des données est reine. L'analyse de données non structurées provenant de diverses sources IoT est chaotique.C'est le meilleur. Data wrangling vise à rendre ces données aussi utiles que possible. Alors, ce n'est pas seulement une épreuve ponctuelle ; la gestion des données est un processus continu visant à garantir un accès continu à des données de haute qualité.

La gestion des données peut prendre de nombreuses formeswQu'il s'agisse de filtrer ou de corriger les mauvaises données, d'enrichir les données via des transformations ou des sources externes, ou de restructurer les données pour les rendre plus digestes. Wrangling dévoile les relations entre les points de données, minimise le bruit et corrige les erreurs, ouvrant la voie à des analyses robustes. 

Par dessus tout, la gestion des données implique plusieurs outils, que nous examinerons brièvement ci-dessous. 

Pour gérer les données d'une base de données relationnelle (ou de plusieurs bases de données), SQL est la solution typique. En effet, il est capable d'exploiter et de fusionner des données de manière efficace et évolutive. 

Pour des transformations plus complexes – et pour gérer des données brutes non encore formatées en lignes et colonnes – nous nous appuyons sur des langages comme Python.. Tces langues disposer de bibliothèques avancées pour transformer les données pouvant être incorporées dans les logiciels de production.

D'autres cas d'utilisation peuvent bénéficier d'autres outils. WLe contrôle des données sur un périphérique périphérique peut nécessiter le portage de certaines étapes de traitement des données vers le C intégré.. La gestion de gros volumes de données dans le cloud peut être réalisée à l'aide d'Apache Spark.

De plus, la gestion des données est essentielle pour créer des produits d’apprentissage automatique.. Mais, l’apprentissage automatique est également utilisé dans le processus de gestion des données lui-même. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour compléter les données manquantes, détecter et anonymiser les informations personnelles identifiables ou lier différents enregistrements lors de la fusion de données.

L'avenir de la gestion des données dans l'analyse IoT

Le cabinet de recherche IoT Analytics rapporte que le nombre d'appareils IoT connectés continue de croître à un rythme rapide – avec plus de 16 milliards d’appareils attendus d’ici fin 2023. À mesure que le nombre d’appareils IoT augmente, la quantité de données générées par ces appareils va également augmenter. Avec davantage de données provenant d’un plus grand nombre de sources, nous pouvons nous attendre à ce que l’importance de la gestion des données dans l’analyse IoT ne fasse qu’augmenter.

La sécurité et la confidentialité des données restent également une priorité, et nous pouvons nous attendre à ce que le processus de gestion des données soit davantage consacré au maintien de la confidentialité des données. À mesure que les réglementations se multiplient et que les consommateurs deviennent plus sensibles à la manière dont leurs données sont utilisées, les produits d’analyse IoT devront redoubler d’efforts pour anonymiser les informations personnellement identifiables.

À mesure que les applications en temps réel continuent de proliférer, les attentes en matière de latence entre la génération de données et les informations continuent également de diminuer. Bà cause de ça, un nombre croissant d'applications IoT poussent la plupart ou la totalité de leur informatique vers la périphérie.

Dans ces produits, toutes les étapes de gestion des données se dérouleront sur des appareils aux ressources limitées. Fondamentalement, cela signifie que chaque bit de mémoire ou de traitement doit être soigneusement optimisé. Il ne fait aucun doute que nous pouvons nous attendre à un développement continu de techniques et d’outils permettant de gérer les données dans ces environnements extrêmes.

Pourquoi la gestion des données est-elle nécessaire pour l'IoT

Alors que les appareils connectés se multiplient sur les réseaux et que les entreprises dépendent de plus en plus des données IoT, les querelles continueront de jouer un rôle central dans l’analyse IoT. En résumé, la gestion des données ne doit pas être considérée comme un module complémentaire. LesC'est une étape essentielle du processus qui permet de prendre des décisions éclairées et précises qui façonnent les opérations commerciales et propulsent l'innovation.

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• La source: https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics