Veri topluluğunda eski bir deyiş vardır: “çöp içeri çöp dışarı." Baslına uygun, verilerinizin kalitesi analizinizin kalitesini etkiler ve bu da tüm iş operasyonlarınıza yayılır. 

Nesnelerin İnterneti verilerinden doğru, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek, etkili iş kararları almak için önemli bir katalizördür. Ancak IoT cihazları tarafından toplanan veriler karmaşık ve zorludur. Genellikle farklı formatlarda olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelir. Veri tartışmasının devreye girdiği yer burasıdır.  

Veri düzenleme, ham, yapılandırılmamış verileri temiz, kullanılabilir bir forma dönüştürme sürecidir. Bu, veri toplama ile analiz arasında yer alan ve göz ardı edilmemesi gereken kritik bir basamaktır. İşte bulunuyor Doğru IoT analizlerini desteklemeye yardımcı olabilecek veri işleme araçlarına ve tekniklerine üst düzey genel bakış. Bu sana yardım edecek en zorlu IoT zorluklarınızın üstesinden gelin!

Veri Tartışması Nedir?

Bu söz konusu olduğunda IoT analizi, veri kalitesi kraldır. Çeşitli IoT kaynaklarından gelen yapılandırılmamış verileri analiz etmek kaotik bir süreçtir.en iyisi. Data wrangling, bu verileri mümkün olduğunca faydalı hale getirmeyi amaçlamaktadır. Yani, bu sadece tek seferlik bir çile değil; veri düzenleme, yüksek kaliteli verilere sürekli erişim sağlamak için devam eden bir süreçtir.

Veri tartışması birçok biçimde olabilirw,Bu, kötü verilerin filtrelenmesi veya düzeltilmesi, dönüşümler veya dış kaynaklar aracılığıyla verilerin zenginleştirilmesi veya verilerin daha sindirilebilir hale getirilmesi için yeniden yapılandırılması anlamına gelebilir. Wrangling, veri noktaları arasındaki ilişkileri ortaya çıkarır, gürültüyü en aza indirir ve hataları düzelterek güçlü analizlerin önünü açar. 

Her şeyden önce Veri tartışması, aşağıda kısaca ele alacağımız çeşitli araçları içerir. 

İlişkisel bir veritabanından (veya birden fazla veritabanından) verileri düzenlemek için SQL tipik bir tercihtir. Bunun nedeni, verileri verimli ve ölçeklenebilir bir şekilde çalıştırma ve birleştirme yeteneğine sahip olmasıdır. 

Daha karmaşık dönüşümler ve henüz satır ve sütunlar halinde biçimlendirilmemiş ham verileri işlemek için Python gibi dillere güveniyoruz. Tbu diller üretim yazılımına dahil edilebilecek verileri dönüştürmek için gelişmiş kitaplıklara sahiptir.

Diğer kullanım durumları diğer araçlardan faydalanabilir. Wbir uç cihazdaki verilerin aranması, veri işleme adımlarından bazılarının gömülü C'ye taşınmasını gerektirebilir. Bulutta büyük miktarda verinin işlenmesi Apache Spark kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Ek olarak, makine öğrenimi ürünleri oluşturmak için veri düzenleme önemlidir. Ancak, Makine öğrenimi aynı zamanda veri düzenleme sürecinin kendisinde de kullanılır. Makine öğrenimi, eksik verileri doldurmak, kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri tespit etmek ve anonimleştirmek veya verileri birleştirirken farklı kayıtları bağlamak için kullanılabilir.

IoT Analytics'te Veri Tartışmasının Geleceği

Araştırma firması IoT Analytics, bağlı IoT cihazlarının sayısının hızla büyümeye devam ediyor – 16 sonuna kadar 2023 milyardan fazla cihazın sayısının artması bekleniyor. IoT cihazlarının sayısı arttıkça, üretilen veri miktarı bu cihazlarla da artacak. Daha fazla kaynaktan gelen daha fazla veriyle, IoT analitiğindeki veri karışıklığının öneminin daha da artmasını bekleyebiliriz.

Veri güvenliği ve mahremiyet de ilk sırada yer almaya devam ediyor ve veri tartışma sürecinin daha fazlasının veri gizliliğini korumaya adanmasını bekleyebiliriz. Düzenlemeler arttıkça ve tüketiciler verilerinin nasıl kullanıldığına daha fazla uyum sağladıkça, IoT analiz ürünlerinin kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri anonimleştirmek için daha fazla çalışması gerekecektir.

Gerçek zamanlı uygulamalar çoğalmaya devam ettikçe veri oluşturma ile içgörüler arasındaki gecikmeye ilişkin beklentiler de azalmaya devam ediyor. Bbu yüzdengiderek artan sayıda IoT uygulaması bilgi işlem süreçlerinin çoğunu veya tamamını uç noktalara taşıyor.

Bu ürünlerde, veri işleme adımlarının tamamı kaynak kısıtlı cihazlarda gerçekleşecektir. Temel olarak, bu demek oluyor ki belleğin veya işlemenin her bir parçası dikkatli bir şekilde optimize edilmelidir. Kuşkusuz, bu ekstrem ortamlarda verileri karıştıracak teknik ve araçların sürekli olarak geliştirilmesini bekleyebiliriz.

IoT için Veri Tartışması Neden Gerekli?

Bağlantılı cihazlar ağlar arasında çoğaldıkça ve işletmeler IoT verilerine giderek daha fazla bağımlı hale geldikçe, çekişmeler IoT analitiğinde önemli bir rol oynamaya devam edecek. Özetle, veri tartışması bir eklenti olarak görülmemelidir. BenBu, iş operasyonlarını şekillendiren ve yeniliği ileriye taşıyan bilinçli, doğru kararların alınmasına yardımcı olan süreçte hayati bir adımdır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics