データ コミュニティには次のような古い格言があります。ゴミが入る、ゴミが出る。" NSアシックス、データの品質は分析の品質に影響を与え、それがビジネス運営全体に波及します。 

IoT データから正確で実用的な洞察を抽出することは、影響力のあるビジネス上の意思決定を行うための重要な触媒となります。ただし、IoT デバイスによって収集されるデータは乱雑で困難です。これは複数のソースから提供されており、多くの場合、形式は異なります。そこでデータラングリングが登場します。  

データ ラングリングは、生の非構造化データをクリーンで使用可能な形式に変換するプロセスです。これはデータ収集と分析の間にある重要な足がかりであり、見落とすべきではありません。 ここにあるのです 正確な IoT 分析の推進に役立つデータ ラングリング ツールと技術の概要。 これはあなたを助けます IoT の最も困難な課題に取り組む!

データラングリングとは何ですか?

になると IoTアナリティクス、データ品質は重要です。多様な IoT ソースからの非構造化データの分析は混沌としたものです。最高です。 Data ラングリングは、そのデータを可能な限り有用なものにすることを目的としています。 そう、 それは一度限りの試練ではありません。データ ラングリングは、高品質のデータへの継続的なアクセスを保証するための継続的なプロセスです。

データ ラングリングにはさまざまな形があります、ワットそれが、不良データのフィルタリングや修正、変換や外部ソースによるデータの強化、またはより理解しやすいデータの再構築を意味する場合でも、ラングリングにより、データ ポイント間の関係が明らかになり、ノイズが最小限に抑えられ、エラーが修正され、堅牢な分析への道が開かれます。 

とりわけ、 データ ラングリングにはいくつかのツールが必要ですが、以下で簡単に説明します。 

リレーショナル データベース (または複数のデータベース) からのデータをラングリングする場合、SQL が一般的に頼りになります。それは、データを効率的かつスケーラブルに操作および結合できるためです。 

より複雑な変換、および行と列のフォーマットが整っていない生データの処理には、Python などの言語を使用します。. Tこれらの言語 実稼働ソフトウェアに組み込むことができるデータを変換するための高度なライブラリがあります。

他のユースケースでは他のツールの恩恵を受ける可能性があります。Wエッジデバイス上のデータのラングリングには、データ処理ステップの一部を組み込み C に移植する必要がある場合があります。. クラウド内の大量のデータの処理は、Apache Spark を使用して実現できます。

さらに、機械学習製品の構築にはデータ ラングリングが不可欠です. しかし、 機械学習は、データラングリングプロセス自体にも使用されます。機械学習を使用すると、欠落したデータを埋めたり、個人を特定できる情報を検出して匿名化したり、データを結合するときに異なるレコードをリンクしたりできます。

IoT 分析におけるデータ ラングリングの未来

調査会社 IoT Analytics は、接続されている IoT デバイスの数を報告しています。 速いペースで成長を続ける – 16 年末までに 2023 億台以上のデバイスが使用されると予想されます。IoT デバイスの数が増加するにつれて、 生成されるデータの量 これらのデバイスによる使用も増加します。より多くのデータがより多くのソースから得られるようになると、IoT 分析におけるデータ ラングリングの重要性はさらに高まることが予想されます。

データのセキュリティとプライバシーも引き続き最優先事項であり、データ ラングリング プロセスの多くがデータ プライバシーの維持に費やされることが予想されます。規制が強化され、消費者がデータの使用方法にますます敏感になるにつれ、IoT 分析製品は個人を特定できる情報の匿名化にさらに取り組む必要があります。

リアルタイム アプリケーションが急増するにつれて、データ生成と分析情報の間の遅延に対する期待も縮小し続けています。 Bこのせいで、コンピューティングのほとんどまたはすべてをエッジにプッシュする IoT アプリケーションが増えています。

これらの製品では、データ ラングリングのすべての手順がリソースに制約のあるデバイスで発生します。 基本的に、これはそれを意味します メモリや処理のあらゆる部分を慎重に最適化する必要があります。このような極限環境でデータを解析するための技術やツールの継続的な開発が期待できることは間違いありません。

IoT にデータ ラングリングが必要な理由

ネットワーク上で接続デバイスが増加し、ビジネスが IoT データへの依存度を高めるにつれて、ラングリングは IoT 分析において引き続き重要な役割を果たします。要約すると、データ ラングリングはアドオンとみなされるべきではありません。。 私はこれは、ビジネス運営を形成し、イノベーションを推進するための情報に基づいた正確な意思決定を行うプロセスにおける重要なステップです。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics