सामग्री
- पारंपारिक डेटा आणि आयओटी-व्युत्पन्न डेटा म्हणजे काय?
- पारंपारिक डेटा ticsनालिटिक्स आणि आयओटी-व्युत्पन्न डेटा ticsनालिटिक्स दरम्यान फरक
- निष्कर्ष
स्रोत: डेनिसिस्मागोलोव्ह / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
टेकवे:
इंटरनेट ऑफ थिंग्ज डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी पारंपारिक डेटापेक्षा पूर्णपणे भिन्न रणनीती आवश्यक आहे. येथे आम्ही दोन डेटा प्रकार कसे हाताळले जातात ते पाहू.
इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (आयओटी) डिव्‍हाइसेस किंवा सेन्सरद्वारे येणार्‍या पारंपारिक डेटा आणि डेटा प्रवाह यांच्या प्रक्रियेच्या दृष्टिकोणांमधील मूलभूत फरक आहेत. स्थिर किंवा पारंपारिक डेटा विश्लेषण ही एक रेषीय प्रक्रिया आहे, तर आयओटी-व्युत्पन्न डेटा विश्लेषण नाही. आयओटी-व्युत्पन्न डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आवश्यक तंत्रज्ञान आणि कौशल्ये पूर्णपणे भिन्न आहेत.
पारंपारिक डेटा आणि आयओटी-व्युत्पन्न केलेल्या डेटामधील एक महत्त्वाचा फरक म्हणजे नंतरचे वितरण वास्तविक वेळेत केले जाऊ शकते, जे बँकिंग, टेलिकॉम आणि संरक्षण यासारख्या विशिष्ट उद्योगांसाठी महत्वपूर्ण आहे. दुसरीकडे, स्थिर डेटा रीअल-टाइम डेटा प्रदान करत नाही, परंतु तरीही त्यात भरपूर उपयुक्तता आहे. असं म्हटलं आहे की, आयओटी व्युत्पन्न केलेला डेटा बर्‍याच काळापासून लक्ष केंद्रीत झाला आहे आणि त्याभोवती बरेच चर्चा आहे. याचा अर्थ असा नाही की पारंपारिक डेटास वेळ निघून गेला.
पारंपारिक डेटा आणि आयओटी-व्युत्पन्न डेटा म्हणजे काय?
पारंपारिक किंवा स्थिर डेटा, सोप्या भाषेत, डेटा बदलत नाही. हे उदाहरण देऊन समजू या. आपण सूचीमधून आपले निवासस्थान निवडणे आवश्यक आहे तेथे एक फॉर्म भरत आहात. ही यादी बदलत नाही कारण अमेरिकेतील राज्यांची संख्या बदलत नाही (किंवा 1959 पासून आतापर्यंत नाही). आता या राज्यांची यादी प्रणालीत कोठेतरी देखरेखीखाली ठेवली जाते आणि यादी बदलत नसल्यामुळे डेटावर वारंवार प्रवेश केला जात नाही किंवा त्यावर प्रक्रिया केली जात नाही असे सुरक्षितपणे म्हटले जाऊ शकते.
आयओटी-व्युत्पन्न केलेला डेटा सेंसरद्वारे व्युत्पन्न केलेला डेटा आहे जो परस्पर कनेक्ट केलेल्या डिव्हाइसमध्ये फिट आहे. आयओटी योजनेच्या गोष्टींमध्ये, प्रत्येक डिव्हाइसचा एक आयपी पत्ता असेल जेणेकरून तो आयपी पत्ते असलेल्या इतर डिव्हाइसशी संवाद साधण्यास सक्षम असेल. उदाहरणार्थ डेटाची देवाणघेवाण होऊ शकते. आता या डिव्हाइसवर कदाचित सर्व्हरशी कनेक्ट केलेले असेल जे या उपकरणांकडून सतत डेटा संकलित करत असेल. उदाहरणार्थ, आपला स्मार्टफोन एखादा अ‍ॅप स्थापित करू शकतो जो आपल्या आरोग्याबद्दल माहिती संकलित करतो आणि त्यास एखाद्या रुग्णालयाद्वारे प्रवेश करणार्‍या सर्व्हरवर पाठविला जाऊ शकतो. तर, आपण सर्व्हरमध्ये दर मिनिटास विविध प्रकारच्या डेटाची भरण्याची कल्पना करू शकता. डेटा सतत आणि अविरतपणे बदलत आहे. आयओटी व्युत्पन्न केलेला डेटा, एका अर्थाने, डायनॅमिक डेटा देखील आहे कारण तो बदलू लागतो.
डेटाचे पूर्णपणे भिन्न स्वरूप दिले तर हे स्पष्ट आहे की डेटा संग्रहित करणे आणि त्यावर प्रक्रिया करणे यासाठीचा दृष्टीकोन पूर्णपणे भिन्न असेल. खालील परिच्छेद पारंपारिक आणि आयओटी-व्युत्पन्न डेटामधील मुख्य फरकांवर चर्चा करतात.
पारंपारिक डेटा ticsनालिटिक्स आणि आयओटी-व्युत्पन्न डेटा ticsनालिटिक्स दरम्यान फरक
दोन्ही प्रकारचे डेटा भिन्न असल्याने संग्रहित करणे आणि प्रक्रिया करणे या मूलभूत पद्धती भिन्न असणे आवश्यक आहे. आयओटी व्युत्पन्न केलेल्या डेटाने बरेच लक्ष आणि कौतुक केले आहे, काही लोक असे सूचित करतात की पारंपारिक डेटा यापुढे यापुढे उद्योगात स्थान नाही. ते खरे नाही. दोन प्रकारच्या विश्लेषकांमधील मुख्य फरक खाली चर्चा आहेत.
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
पारंपारिक डेटावर एसक्यूएलसारख्या मानक क्वेरी भाषांच्या मदतीने प्रक्रिया केली जाऊ शकते आणि मानक प्रोग्रामिंग भाषांच्या मदतीने विश्लेषणे तयार केली जाऊ शकतात. पारंपारिक डेटा performनालिटिक्स करण्यासाठी हे कोणतेही नवीन शिक्षण घेत नाही. आयओटी डेटासह परिस्थिती थोडी अधिक आव्हानात्मक आहे, बर्‍याच लोकांद्वारे मोठा डेटा देखील म्हटले जाते. हडूप, आत्तापर्यंत, बिग डेटा प्रोसेसिंगसाठी सर्वात लोकप्रिय फ्रेमवर्क आहे, परंतु बरेच अजूनही याबद्दल तात्पुरते आहेत. आयओटी डेटा क्वेरी करणे सोपे काम नाही कारण तंत्रज्ञान अद्याप विकसित झाले नाही आणि साधनांना वापरकर्त्यासाठी अनुकूल बनविण्यासाठी बरीच गुंतवणूक आवश्यक आहे. आयओटी डेटाचे स्वरूप पारंपारिक डेटापेक्षा बरेच वेगळे आहे आणि म्हणूनच उद्योगांना कमी गुंतवणूकीत चांगले विश्लेषक मिळण्याचे मार्ग शोधत आहेत.
निष्कर्ष
त्यांचे मतभेद असूनही पारंपारिक ticsनालिटिक्स काही प्रकरणांमध्ये आयओटी विश्लेषणाचे पूरक होऊ शकतात. एका अर्थाने, आयओटी डेटा देखील काही काळानंतर ऐतिहासिक डेटा बनतो. आयओटीचा हल्ला झाला तरी पारंपारिक डेटा ticsनालिटिक्स लवकरच कधीही दूर होणार नाही. आयओटी डेटा आणि बिग डेटा stillनालिटिक्स अद्याप तात्पुरते पाहिले जात आहेत आणि त्यात बरेच सावधगिरी आहे. उद्योगांना नवीन, गुंतागुंतीची आणि गुंतवणूकीची गरज असलेल्या गोष्टींचा अवलंब करण्यास वेळ लागतो. पारंपारिक डेटा विश्लेषक दुसरीकडे सिद्ध आणि स्थापित आहे. जरी ही एक रोचक परिस्थिती आहे, असे दिसते की काही वर्षानंतर, आयओटीला अधिक विश्वासार्हता मिळणार आहे आणि कंपन्या पारंपारिक डेटा analyनालिटिक्सपासून दूर जात आहेत. तसे होण्यासाठी, आयओटी डेटा infrastructureनालिटिक्स इन्फ्रास्ट्रक्चरला खरोखर परिपक्व आणि स्वीकृती शोधण्याची आवश्यकता आहे. बदल - नेहमी - एक संथ आणि एक जटिल प्रक्रिया आहे.