Er is een oud gezegde in de datagemeenschap: “afval erin, afval eruit.'Basischheeft de kwaliteit van uw gegevens invloed op de kwaliteit van uw analyse, wat doorwerkt in uw gehele bedrijfsvoering. 

Het extraheren van nauwkeurige, bruikbare inzichten uit IoT-gegevens is een belangrijke katalysator voor het nemen van impactvolle zakelijke beslissingen. De gegevens die door IoT-apparaten worden verzameld, zijn echter rommelig en uitdagend. Het komt uit verschillende bronnen, vaak in verschillende formaten. Dat is waar dataruzie om de hoek komt kijken.  

Datawrangling is het proces waarbij ruwe, ongestructureerde data worden omgezet in een schone, bruikbare vorm. Het is de cruciale opstap tussen gegevensverzameling en analyse – een stap die niet over het hoofd mag worden gezien. Hier is een overzicht op hoog niveau van de tools en technieken voor gegevensverwerking die kunnen helpen bij het aansturen van nauwkeurige IoT-analyses. Dit zal je helpen ga uw zwaarste IoT-uitdagingen aan!

Wat is gegevensruzie?

Als het gaat om IoT-analyse, datakwaliteit is koning. Het analyseren van ongestructureerde gegevens uit diverse IoT-bronnen is chaotischt beste. Data wrangling heeft tot doel die gegevens zo nuttig mogelijk te maken. Dus, het is niet slechts een eenmalige beproeving; dataruzie is een continu proces om continue toegang tot gegevens van hoge kwaliteit te garanderen.

Gegevensruzie kan vele vormen aannemen, Of dat nu betekent het filteren of corrigeren van slechte data, het verrijken van data via transformaties of externe bronnen, of het herstructureren van data om beter verteerbaar te worden. Wrangling onthult relaties tussen datapunten, minimaliseert ruis en corrigeert fouten, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor robuuste analyses. 

Bovenal, Bij het gegevensruzie zijn verschillende hulpmiddelen betrokken, die we hieronder kort zullen bespreken. 

Voor het bewerken van gegevens uit een relationele database (of meerdere databases) is SQL de gebruikelijke keuze. Dat komt omdat het in staat is om gegevens efficiënt en schaalbaar te beheren en samen te voegen. 

Voor complexere transformaties – en voor het verwerken van onbewerkte gegevens die nog niet in rijen en kolommen zijn opgemaakt – vertrouwen we op talen als Python. Tdeze talen beschikken over geavanceerde bibliotheken voor het transformeren van gegevens die kunnen worden opgenomen in productiesoftware.

Andere gebruiksscenario's kunnen baat hebben bij andere tools. wVoor het rangschikken van gegevens op een edge-apparaat kan het nodig zijn enkele gegevensverwerkingsstappen over te zetten naar embedded C. Het verwerken van grote hoeveelheden gegevens in de cloud kan worden bereikt met Apache Spark.

Bovendien is het uitwisselen van gegevens essentieel voor het bouwen van machine learning-producten. Maar machine learning wordt ook gebruikt in het gegevensverwerkingsproces zelf. Machine learning kan worden gebruikt om ontbrekende gegevens in te vullen, persoonlijk identificeerbare informatie te detecteren en te anonimiseren, of verschillende records te koppelen bij het samenvoegen van gegevens.

De toekomst van gegevensverwerking in IoT Analytics

Onderzoeksbureau IoT Analytics meldt dat het aantal verbonden IoT-apparaten is toegenomen blijft in snel tempo groeien – met naar verwachting meer dan 16 miljard apparaten tegen eind 2023. Naarmate het aantal IoT-apparaten groeit, de hoeveelheid gegenereerde gegevens door deze apparaten zal ook toenemen. Nu er meer data uit meer bronnen komen, kunnen we verwachten dat het belang van dataruzie in IoT-analyses alleen maar zal toenemen.

Gegevensbeveiliging en privacy blijven ook topprioriteit, en we kunnen verwachten dat een groter deel van het dataruzieproces zal worden besteed aan het handhaven van de gegevensprivacy. Naarmate de regelgeving toeneemt en consumenten beter afgestemd raken op de manier waarop hun gegevens worden gebruikt, zullen IoT-analyseproducten harder moeten werken om persoonlijk identificeerbare informatie te anonimiseren.

Naarmate real-time toepassingen zich blijven verspreiden, blijven ook de verwachtingen over de latentie tussen het genereren van gegevens en inzichten afnemen. Bhierdoor, een toenemend aantal IoT-toepassingen duwt het grootste deel of al hun computers naar de edge.

In deze producten zullen alle stappen voor het gegevensworstelen plaatsvinden op apparaten met beperkte middelen. Kort gezegd betekent dit dat elk stukje geheugen of verwerking moet zorgvuldig worden geoptimaliseerd. We kunnen ongetwijfeld de voortdurende ontwikkeling verwachten van technieken en hulpmiddelen om gegevens in deze extreme omgevingen te ontwrichten.

Waarom gegevensbeheer nodig is voor IoT

Naarmate het aantal verbonden apparaten zich in netwerken vermenigvuldigt en bedrijven steeds afhankelijker worden van IoT-gegevens, zal ruzie een cruciale rol blijven spelen in IoT-analyses. Samenvattend mag het geruzie van gegevens niet als een add-on worden beschouwd. DeHet is een cruciale stap in het proces die helpt bij het nemen van weloverwogen, nauwkeurige beslissingen die de bedrijfsvoering vormgeven en innovatie voortstuwen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics