Ciência de Dados para a Internet das Coisas (IoT)

A palavra Data e Data Science(Ciência de dados) conquistou o mundo dos negócios.

Hoje em dia, melhorar a produtividade e o desempenho dos negócios depende muito da coleta e análise de dados. As empresas têm processado dados há séculos, mas a introdução da Internet of Things(Internet das Coisas ou IoT) tem sido uma mudança de jogo.

Os dados coletados através da IoT são analisados usando técnicas diferentes em comparação com as coletadas tradicionalmente.

Além disso, exigem habilidades mais sofisticadas por parte dos Cientistas de Dados para analisar dados de IoT.

Para você que não sabe oque é IoT ou Internet das Coisas, vou listar alguns exemplos abaixo, para sua melhor compreensão:

  • Lampadas Inteligentes, que podem mudar até suas cores a partir de um aplicativo;
  • Caixas de som, que pode ser utilizadas até como alarme;
  • Ar condicionado, controlado através de um aplicativo;
  • Chuveiros que podem ser ligados e controlados através do seu celular;
  • Cafeteiras, você pode sair do trabalho e atráves do seu celular já prepara um café para quando chegar em casa.

Esses e muitos outros itens fazem parte da IoT, é importante salientar que o seu computador, ou o seu celular não pertencem a IoT.

O Hype sobre a Internet das Coisas

A IoT definitivamente causou um hype gigantesco em todas as indústrias de negócios.

É também um campo em rápido avanço, portanto, acompanhar as últimas tendências é uma obrigação para muitas empresas.

As raízes da IoT estão se espalhando por todo o lado, por isso é muito fácil encontrar o termo. Mas não é apenas outra tecnologia complexa que as empresas estão usando para se enganar mutuamente.

Se utilizado da maneira certa, ele pode produzir uma inteligência inigualável para uma empresa. E, como de costume, isso depende de como as empresas processam o fluxo excessivo de dados de software e hardware da IoT.

Dados tradicionais e dados gerados pela IoT

Uma empresa tem várias fontes de geração de dados, mas a IoT altera o valor dos dados. Em comparação com dados tradicionalmente coletados, um gerado através da IoT é em tempo real.

Isso é imensamente útil para indústrias que podem florescer, dado um fluxo constante de dados recém-gerados.

Outra maneira simples de diferenciar entre dados tradicionais e gerados pela IoT é dizer que estes últimos são dinâmicos. Os dados tradicionais não mudam. Por exemplo, se um dispositivo for usado para selecionar uma cidade de um país específico, a lista de cidades permanecerá a mesma.

Por outro lado, se os dados estiverem sendo renderizados a partir de um dispositivo que pertence a uma rede IoT, ele terá um endereço IP que fornece as informações a outros dispositivos com endereços IP.

Essas informações podem ser coletadas por um servidor acessível a diferentes empresas. Então, digamos que um desses dispositivos seja o seu smartphone e esteja coletando informações sobre seus hábitos de compras online. Então, se o servidor for acessado por uma loja online, eles terão suas informações.

Agora que você entende como a IoT está sendo usada para coletar dados, é óbvio que há uma quantidade excessiva de dados sendo coletados em qualquer momento. Ele também torna os dados complexos. Além disso, a forma como os dados gerados pela IoT são armazenados e processados também varia.

Diferença entre ciência de dados tradicional e IoT

A Ciência de Dados Tradicional tem apoiado empresas em dados estáticos e será errado minar sua importância.

No entanto, o mundo empresarial tornou-se altamente competitivo e só vai intensificar-se nesses termos.

Para este fim, tecnologias mais novas e mais inteligentes são necessárias. Portanto, as empresas estão agora achando necessário investir em Ciência de Dados da IoT.

Na ciência de dados tradicional, as análises são estáticas e restritas no uso.

As informações recebidas podem não ser atualizadas para que os resultados obtidos após o processamento não sejam inteligentes ou utilizáveis.

Por outro lado, uma vez que os dados da IoT estão sendo recebidos em tempo real, as análises complementam os padrões de mercado mais recentes. Isso permite tornar essas análises mais acionáveis e inteligentes em comparação com as tradicionais.

No entanto, não é tão fácil processar informações tão complexas. Há muitas fontes de sensores dentro de uma rede IoT.

Torna-se importante diferenciar entre os vários pontos de sensor e componentes externos que podem ser responsáveis por adicionar aos pontos de dados.

Além disso, à medida que mais camadas de tecnologia são adicionadas ou integradas à IoT, torna-se mais difícil estruturar e processar as multidões de dados recebidos.

Portanto, sim, os Cientistas de Dados precisam aumentar suas habilidades para compreender os dados gerados pela IoT.

Como a IoT está mudando a da ciência de dados?

À medida que a popularidade da IoT aumenta, uma onda de dados reside no futuro. Ela está vinculada à mudança da forma como temos visto a Ciência de Dados, há algum tempo.

O boom dos dados não só exigirá uma infraestrutura melhor, mas também cientistas de dados mais inteligentes. Precisaremos de uma infraestrutura que possa processar de forma confiável um fluxo constante de dados complexos.

E será uma séria perda de tempo e dinheiro se não pudermos usar essa onda de dados para fazer mais e melhor sentido disso. Portanto, essa explosão de dados deve ser uma oportunidade para os cientistas de dados.

Ao aproveitar a Ciência de Dados para IoT, não estamos apenas ajudando os setores de negócios em termos de melhor desempenho e lucro. Na verdade, podemos criar um mundo melhor.

Com análises mais inteligentes, podemos resolver vários problemas enfrentando-os globalmente.

Ciência de dados da IoT para mudar o mundo

A Ciência de Dados para IoT pode ajudar a superar alguns desafios globais. Pode ajudar a gerar decisões mais precisas. Isso significa soluções mais inteligentes para os consumidores em todo o mundo.

A IoT também cria a preocupação de privacidade para as pessoas, mas se você adicionar tecnologias de segurança como Blockchain à IoT, então você pode perceber muitos benefícios.

Com essas tecnologias combinadas, será mais fácil proteger as patentes e eliminar a pirataria.

IoT Data Science também permite a integração de inteligência artificial.

Isso significa que o processamento de dados se tornará mais fácil à medida que os dispositivos serão capazes de auto aprender sobre a identificação de padrões.

As oportunidades que podem ser exploradas usando IoT e Data Science são infinitas.

Desafios de ciência de dados da IoT

A discussão acima mostra uma imagem de um futuro muito brilhante. Mas não é tão fácil fazer essas oportunidades acontecerem.

Existem vários desafios que surgem da Ciência de Dados da IoT. Por exemplo, como fazer máquinas comunicarem dados importantes se pertencerem a diferentes fabricantes.

A integridade dos dados também é uma questão. Quem será o proprietário desses dados e quem terá ou não permissão para acessar os dados?

A frequência do compartilhamento de dados precisa ser gerenciada conforme a natureza dos dados varia.

Depois, há o desafio sempre presente da segurança do cliente e do dispositivo.

Em conclusão, a Ciência de Dados da IoT está obrigada a mudar o futuro, mas não sem obstáculos.

 

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