Há um velho ditado na comunidade de dados: “entra lixo, sai lixo.”Basicamente, a qualidade dos seus dados impacta a qualidade da sua análise, que se reflete em todas as suas operações comerciais. 

Extrair insights precisos e práticos de dados de IoT é um catalisador essencial para a tomada de decisões de negócios impactantes. No entanto, os dados recolhidos pelos dispositivos IoT são confusos e desafiantes. Ele vem de diversas fontes, muitas vezes em formatos variados. É aí que entra a disputa de dados.  

A disputa de dados é o processo de transformar dados brutos e não estruturados em um formato limpo e utilizável. É o trampolim crítico entre a coleta e a análise de dados – um trampolim que não deve ser esquecido. Aqui está um visão geral de alto nível das ferramentas e técnicas de organização de dados que podem ajudar a gerar análises precisas de IoT. Isso vai te ajudar enfrente seus desafios de IoT mais difíceis!

O que é a disputa de dados?

Quando se trata de Análise IoT, a qualidade dos dados é fundamental. Analisar dados não estruturados de diversas fontes de IoT é caóticonão é melhor. DA disputa de dados visa tornar esses dados tão úteis quanto possível. então, não é apenas uma provação única; a disputa de dados é um processo contínuo para garantir acesso contínuo a dados de alta qualidade.

A disputa de dados pode assumir muitas formas, Wseja isso significa filtrar ou corrigir dados incorretos, enriquecer os dados por meio de transformações ou fontes externas ou reestruturar os dados para torná-los mais digeríveis. O Wrangling revela relações entre pontos de dados, minimiza ruídos e corrige erros, abrindo caminho para análises robustas. 

Sobre tudo, a disputa de dados envolve várias ferramentas, que abordaremos brevemente a seguir. 

Para organizar dados de um banco de dados relacional (ou vários bancos de dados), SQL é a opção típica. Isso porque ele é capaz de operar e mesclar dados de maneira eficiente e escalonável. 

Para transformações mais complexas — e para lidar com dados brutos ainda não formatados em linhas e colunas — contamos com linguagens como Python. Tessas línguas possuem bibliotecas avançadas para transformação de dados que podem ser incorporadas em software de produção.

Outros casos de uso podem se beneficiar de outras ferramentas. Wrangling de dados em um dispositivo de borda pode exigir a portabilidade de algumas das etapas de processamento de dados para C incorporado. O tratamento de grandes volumes de dados na nuvem pode ser realizado usando Apache Spark.

Além disso, a organização de dados é essencial para a construção de produtos de aprendizado de máquina. Mas, o aprendizado de máquina também é usado no próprio processo de organização de dados. O aprendizado de máquina pode ser usado para preencher dados ausentes, detectar e anonimizar informações de identificação pessoal ou vincular registros diferentes ao mesclar dados.

O futuro da organização de dados em IoT Analytics

A empresa de pesquisa IoT Analytics relata que o número de dispositivos IoT conectados continua crescendo em ritmo acelerado – com mais de 16 mil milhões de dispositivos esperados até ao final de 2023. À medida que o número de dispositivos IoT cresce, a quantidade de dados gerados por esses dispositivos também aumentará. Com mais dados provenientes de mais fontes, podemos esperar que a importância da disputa de dados na análise de IoT só aumente.

A segurança e a privacidade dos dados também continuam a ser prioridade, e podemos esperar que uma maior parte do processo de organização de dados seja dedicada à manutenção da privacidade dos dados. À medida que as regulamentações aumentam e os consumidores ficam mais atentos à forma como seus dados são usados, os produtos analíticos de IoT precisarão trabalhar mais para anonimizar as informações de identificação pessoal.

À medida que as aplicações em tempo real continuam a proliferar, as expectativas de latência entre a geração de dados e os insights também continuam a diminuir. Bpor causa disso, um número crescente de aplicações IoT está levando a maior parte ou toda a sua computação para o limite.

Nestes produtos, todas as etapas de organização de dados ocorrerão em dispositivos com recursos limitados. Basicamente, isso significa que cada pedaço de memória ou processamento deve ser cuidadosamente otimizado. Inquestionavelmente, podemos esperar o desenvolvimento contínuo de técnicas e ferramentas para lidar com dados nestes ambientes extremos.

Por que a organização de dados é necessária para IoT

À medida que os dispositivos conectados se multiplicam nas redes e as empresas se tornam cada vez mais dependentes dos dados da IoT, a disputa continuará a desempenhar um papel fundamental na análise da IoT. Em resumo, a disputa de dados não deve ser considerada um complemento. oÉ uma etapa vital no processo que ajuda a tomar decisões informadas e precisas que moldam as operações de negócios e impulsionam a inovação.

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