C'è un vecchio detto nella comunità dei dati: "spazzatura dentro, spazzatura fuori."Basiatiche, la qualità dei tuoi dati influisce sulla qualità della tua analisi, che si ripercuote su tutte le tue operazioni aziendali. 

L'estrazione di insight accurati e utilizzabili dai dati IoT è un catalizzatore chiave per prendere decisioni aziendali di grande impatto. Tuttavia, i dati raccolti dai dispositivi IoT sono disordinati e impegnativi. Proviene da diverse fonti, spesso in formati diversi. È qui che entra in gioco la discussione dei dati.  

Il data wrangling è il processo di trasformazione dei dati grezzi e non strutturati in una forma pulita e utilizzabile. È il passaggio fondamentale tra la raccolta e l'analisi dei dati, un passaggio da non trascurare. Ecco un panoramica di alto livello degli strumenti e delle tecniche di gestione dei dati che possono aiutare a condurre analisi IoT accurate. Questo ti aiuterà affronta le sfide IoT più difficili!

Che cos'è il Data Wrangling?

Se vuoi Analisi IoT, la qualità dei dati è fondamentale. L'analisi dei dati non strutturati provenienti da diverse fonti IoT è caotica aè il migliore. Data wrangling mira a rendere tali dati il ​​più utili possibile. Così, non è solo una dura prova una tantum; il data wrangling è un processo continuo per garantire l'accesso continuo a dati di alta qualità.

La discussione dei dati può assumere molte forme, wsia che ciò significhi filtrare o correggere dati errati, arricchire i dati tramite trasformazioni o fonti esterne o ristrutturare i dati per renderli più digeribili. Il wrangling svela le relazioni tra i punti dati, riduce al minimo il rumore e corregge gli errori, aprendo la strada ad analisi affidabili. 

Soprattutto, la discussione dei dati coinvolge diversi strumenti, che esamineremo brevemente di seguito. 

Per gestire i dati da un database relazionale (o più database), SQL è il tipico punto di riferimento. Questo perché è in grado di gestire e unire i dati in modo efficiente e scalabile. 

Per trasformazioni più complesse e per gestire dati grezzi non ancora formattati in righe e colonne, ci affidiamo a linguaggi come Python. Tqueste lingue dispongono di librerie avanzate per la trasformazione dei dati che possono essere incorporati nel software di produzione.

Altri casi d'uso possono trarre vantaggio da altri strumenti. Wla classificazione dei dati su un dispositivo periferico potrebbe richiedere il trasferimento di alcune fasi di elaborazione dei dati su C. La gestione di grandi volumi di dati nel cloud può essere eseguita utilizzando Apache Spark.

Inoltre, la gestione dei dati è essenziale per la creazione di prodotti di machine learning. Ma, l’apprendimento automatico viene utilizzato anche nel processo di discussione dei dati stesso. L'apprendimento automatico può essere utilizzato per inserire dati mancanti, rilevare e rendere anonime le informazioni di identificazione personale o collegare record diversi durante l'unione dei dati.

Il futuro del data wrangling nell'analisi IoT

La società di ricerca IoT Analytics riporta che il numero di dispositivi IoT connessi continua a crescere a ritmo sostenuto – con oltre 16 miliardi di dispositivi previsti entro la fine del 2023. Con la crescita del numero di dispositivi IoT, la quantità di dati generati da questi dispositivi aumenterà anche. Con più dati provenienti da più fonti, possiamo aspettarci che l’importanza del data wrangling nell’analisi IoT non faccia altro che aumentare.

Anche la sicurezza e la privacy dei dati continuano ad essere una priorità e possiamo aspettarci che una parte maggiore del processo di gestione dei dati sia dedicata al mantenimento della privacy dei dati. Man mano che le normative aumentano e i consumatori diventano più attenti al modo in cui vengono utilizzati i loro dati, i prodotti di analisi IoT dovranno lavorare di più per anonimizzare le informazioni di identificazione personale.

Con la continua proliferazione delle applicazioni in tempo reale, anche le aspettative di latenza tra la generazione dei dati e gli insight continuano a ridursi. Ba causa di ciò, un numero crescente di applicazioni IoT stanno spingendo la maggior parte o tutta la loro elaborazione verso l'edge.

In questi prodotti, tutte le fasi di gestione dei dati avverranno in dispositivi con risorse limitate. Fondamentalmente, questo significa che ogni bit di memoria o elaborazione deve essere attentamente ottimizzato. Senza dubbio, possiamo aspettarci il continuo sviluppo di tecniche e strumenti per gestire i dati in questi ambienti estremi.

Perché il data wrangling è necessario per l'IoT

Man mano che i dispositivi connessi si moltiplicano attraverso le reti e le aziende fanno sempre più affidamento sui dati IoT, il wrangling continuerà a svolgere un ruolo fondamentale nell’analisi IoT. In sintesi, il data wrangling non dovrebbe essere considerato un componente aggiuntivo. IoSi tratta di un passaggio fondamentale nel processo che aiuta a prendere decisioni informate e accurate che modellano le operazioni aziendali e spingono avanti l'innovazione.

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