Hay un viejo dicho en la comunidad de datos: "basura dentro basura fuera."SIasicamente, la calidad de sus datos afecta la calidad de su análisis, lo que se refleja en todas sus operaciones comerciales. 

Extraer información precisa y procesable de los datos de IoT es un catalizador clave para tomar decisiones comerciales impactantes. Sin embargo, los datos recopilados por los dispositivos de IoT son confusos y desafiantes. Proviene de varias fuentes, a menudo en distintos formatos. Ahí es donde entra en juego la disputa de datos.  

La manipulación de datos es el proceso de transformar datos sin procesar y no estructurados en una forma limpia y utilizable. Es el peldaño fundamental que se encuentra entre la recopilación y el análisis de datos, y que no debe pasarse por alto. Aquí hay un Descripción general de alto nivel de las herramientas y técnicas de manipulación de datos que pueden ayudar a impulsar análisis precisos de IoT. Esto te ayudara Afronte sus desafíos de IoT más difíciles!

¿Qué es la manipulación de datos?

Cuando se trata de análisis de IoT, la calidad de los datos es la reina. Analizar datos no estructurados de diversas fuentes de IoT es una tarea caóticaLo mejor. DLa discusión de datos tiene como objetivo hacer que esos datos sean lo más útiles posible. ¿Entonces no es sólo una prueba de una sola vez; La manipulación de datos es un proceso continuo para garantizar el acceso continuo a datos de alta calidad.

La manipulación de datos puede adoptar muchas formas, WYa sea que eso signifique filtrar o corregir datos incorrectos, enriquecerlos mediante transformaciones o fuentes externas, o reestructurarlos para que sean más digeribles. La disputa revela relaciones entre puntos de datos, minimiza el ruido y corrige errores, allanando el camino para análisis sólidos. 

Sobre todo, La manipulación de datos implica varias herramientas, que repasaremos brevemente a continuación. 

Para gestionar datos de una base de datos relacional (o de varias bases de datos), SQL es la opción típica. Esto se debe a que es capaz de operar y fusionar datos de manera eficiente y escalable. 

Para transformaciones más complejas (y para manejar datos sin procesar que aún no están formateados en filas y columnas) confiamos en lenguajes como Python.. TEstos idiomas Disponemos de bibliotecas avanzadas para la transformación de datos que pueden incorporarse al software de producción.

Otros casos de uso pueden beneficiarse de otras herramientas. WLa clasificación de datos en un dispositivo de borde puede requerir la transferencia de algunos de los pasos de procesamiento de datos a C integrado.. El manejo de grandes volúmenes de datos en la nube se puede lograr utilizando Apache Spark.

Además, la manipulación de datos es esencial para crear productos de aprendizaje automático.. Pero, El aprendizaje automático también se utiliza en el propio proceso de manipulación de datos. El aprendizaje automático se puede utilizar para completar datos faltantes, detectar y anonimizar información de identificación personal o vincular diferentes registros al fusionar datos.

El futuro de la gestión de datos en el análisis de IoT

La firma de investigación IoT Analytics informa que la cantidad de dispositivos IoT conectados sigue creciendo a un ritmo rápido – Se esperan más de 16 mil millones de dispositivos para fines de 2023. A medida que crece el número de dispositivos IoT, la cantidad de datos generados por estos dispositivos también aumentará. Con más datos provenientes de más fuentes, podemos esperar que la importancia de la discusión de datos en el análisis de IoT solo aumente.

La seguridad y la privacidad de los datos también siguen siendo una prioridad, y podemos esperar que una mayor parte del proceso de gestión de datos se dedique a mantener la privacidad de los datos. A medida que aumentan las regulaciones y los consumidores se vuelven más conscientes de cómo se utilizan sus datos, los productos de análisis de IoT deberán trabajar más para anonimizar la información de identificación personal.

A medida que las aplicaciones en tiempo real continúan proliferando, las expectativas de latencia entre la generación de datos y la información también continúan reduciéndose. Bdebido a esto, un número cada vez mayor de aplicaciones de IoT están llevando la mayor parte o la totalidad de su informática al límite.

En estos productos, todos los pasos de manipulación de datos se producirán en dispositivos con recursos limitados. Básicamente, esto significa que cada bit de memoria o procesamiento debe optimizarse cuidadosamente. Sin duda, podemos esperar el desarrollo continuo de técnicas y herramientas para discutir datos en estos entornos extremos.

Por qué es necesaria la gestión de datos para IoT

A medida que los dispositivos conectados se multiplican en las redes y las empresas se vuelven cada vez más dependientes de los datos de IoT, las disputas seguirán desempeñando un papel fundamental en el análisis de IoT. En resumen, la manipulación de datos no debe considerarse un complemento.. Es un paso vital en el proceso que ayuda a tomar decisiones informadas y precisas que dan forma a las operaciones comerciales e impulsan la innovación.

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