Có một câu nói xưa trong cộng đồng dữ liệu: “rác vào, rác ra." NSgiống như một, chất lượng dữ liệu sẽ tác động đến chất lượng phân tích của bạn, chất lượng này ảnh hưởng đến toàn bộ hoạt động kinh doanh của bạn. 

Việc trích xuất thông tin chi tiết chính xác, hữu ích từ dữ liệu IoT là chất xúc tác chính để đưa ra các quyết định kinh doanh có tác động mạnh mẽ. Tuy nhiên, dữ liệu được thu thập bởi các thiết bị IoT rất lộn xộn và đầy thách thức. Nó đến từ nhiều nguồn, thường ở các định dạng khác nhau. Đó là nơi xảy ra sự tranh cãi về dữ liệu.  

Sắp xếp dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô, không có cấu trúc thành dạng sạch, có thể sử dụng được. Đó là bước đệm quan trọng nằm giữa việc thu thập và phân tích dữ liệu - một bước không nên bỏ qua. Dưới đây là một tổng quan cấp cao về các công cụ và kỹ thuật xử lý dữ liệu có thể giúp thúc đẩy phân tích IoT chính xác. Điều này sẽ giúp bạn giải quyết những thách thức IoT khó khăn nhất của bạn!

Sắp xếp dữ liệu là gì?

Khi nó đến Phân tích IoT, chất lượng dữ liệu là vua. Phân tích dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn IoT khác nhau là một công việc hỗn loạn.tốt nhất. Data wrangling nhằm mục đích làm cho dữ liệu đó hữu ích nhất có thể. Vì vậy, nó không chỉ là thử thách một lần; sắp xếp dữ liệu là một quá trình liên tục để đảm bảo quyền truy cập liên tục vào dữ liệu chất lượng cao.

Việc sắp xếp dữ liệu có thể có nhiều hình thức, Wđiều đó có nghĩa là lọc hoặc sửa dữ liệu xấu, làm phong phú dữ liệu thông qua các phép biến đổi hoặc nguồn bên ngoài hoặc cơ cấu lại dữ liệu để trở nên dễ tiêu hóa hơn. Wrangling tiết lộ mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu, giảm thiểu tiếng ồn và sửa lỗi, mở đường cho các phân tích mạnh mẽ. 

Trên hết, sắp xếp dữ liệu liên quan đến một số công cụ mà chúng tôi sẽ giới thiệu ngắn gọn bên dưới. 

Để sắp xếp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ (hoặc nhiều cơ sở dữ liệu), SQL là lựa chọn điển hình. Đó là bởi vì nó có khả năng vận hành và hợp nhất dữ liệu một cách hiệu quả và có thể mở rộng. 

Đối với các phép biến đổi phức tạp hơn — và để xử lý dữ liệu thô chưa được định dạng theo hàng và cột — chúng tôi dựa vào các ngôn ngữ như Python. Tnhững ngôn ngữ này có các thư viện nâng cao để chuyển đổi dữ liệu có thể được tích hợp vào phần mềm sản xuất.

Các trường hợp sử dụng khác có thể được hưởng lợi từ các công cụ khác. Wdữ liệu rung trên thiết bị biên có thể yêu cầu chuyển một số bước xử lý dữ liệu sang C nhúng. Việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu trên đám mây có thể được thực hiện bằng Apache Spark.

Ngoài ra, việc sắp xếp dữ liệu là điều cần thiết để xây dựng các sản phẩm học máy. Nhưng, học máy cũng được sử dụng trong chính quá trình sắp xếp dữ liệu. Học máy có thể được sử dụng để điền dữ liệu còn thiếu, phát hiện và ẩn danh thông tin nhận dạng cá nhân hoặc liên kết các bản ghi khác nhau khi hợp nhất dữ liệu.

Tương lai của việc sắp xếp dữ liệu trong IoT Analytics

Công ty nghiên cứu IoT Analytics báo cáo rằng số lượng thiết bị IoT được kết nối tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh – với hơn 16 tỷ thiết bị dự kiến ​​vào cuối năm 2023. Khi số lượng thiết bị IoT tăng lên, lượng dữ liệu được tạo ra bởi các thiết bị này cũng sẽ tăng lên. Với nhiều dữ liệu đến từ nhiều nguồn hơn, chúng ta có thể mong đợi tầm quan trọng của việc sắp xếp dữ liệu trong phân tích IoT sẽ ngày càng tăng lên.

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cũng tiếp tục được đặt lên hàng đầu và chúng ta có thể mong đợi nhiều quy trình xử lý dữ liệu hơn sẽ được dành cho việc duy trì quyền riêng tư dữ liệu. Khi các quy định tăng lên và người tiêu dùng ngày càng quan tâm hơn đến cách sử dụng dữ liệu của họ, các sản phẩm phân tích IoT sẽ cần phải nỗ lực nhiều hơn để ẩn danh thông tin nhận dạng cá nhân.

Khi các ứng dụng thời gian thực tiếp tục phát triển, kỳ vọng về độ trễ giữa quá trình tạo dữ liệu và hiểu biết sâu sắc cũng tiếp tục giảm xuống. Bvì điều này, ngày càng có nhiều ứng dụng IoT đang đẩy hầu hết hoặc toàn bộ hoạt động điện toán của chúng đến giới hạn.

Trong các sản phẩm này, tất cả các bước xử lý dữ liệu sẽ diễn ra trên các thiết bị có nguồn lực hạn chế. Về cơ bản, điều này có nghĩa là mỗi bit bộ nhớ hoặc quá trình xử lý phải được tối ưu hóa cẩn thận. Không còn nghi ngờ gì nữa, chúng ta có thể mong đợi sự phát triển liên tục của các kỹ thuật và công cụ để xử lý dữ liệu trong những môi trường khắc nghiệt này.

Tại sao cần sắp xếp dữ liệu cho IoT

Khi các thiết bị được kết nối nhân lên trên các mạng và doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu IoT, thì việc tranh cãi sẽ tiếp tục đóng một vai trò then chốt trong phân tích IoT. Tóm lại, việc sắp xếp dữ liệu không nên được coi là một tiện ích bổ sung. TôiĐây là một bước quan trọng trong quy trình giúp đưa ra các quyết định sáng suốt, chính xác nhằm định hình hoạt động kinh doanh và thúc đẩy sự đổi mới về phía trước.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics