モノのインターネットとデータ サイエンス: 違いと比較

人間は誕生以来ずっとデータの攻撃を受けており、データを取得する技術的手段の成長に伴い、ますます多くのデータが発見され続けています。

データサイエンスはデータの研究であり、モノのインターネットはスマートで接続されたデバイスのネットワークです。

主要な取り組み

1. モノのインターネット (IoT) は、相互に通信できる物理オブジェクトのネットワークであり、データ サイエンスはデータの研究です。
2. IoT はさまざまなソースからデータを収集しますが、データ サイエンスはデータを分析および解釈して洞察を引き出します。
3. IoT はデータの収集と送信により重点を置いていますが、データ サイエンスはデータの分析と解釈に重点を置いています。

モノのインターネット vs データ サイエンス

モノのインターネット (IoT) は、センサー、ソフトウェア、その他のテクノロジーが組み込まれた物理的なオブジェクト (「モノ」) のネットワークを表します。データ サイエンスは、ビジネスにとって意味のある洞察を引き出すためのデータの研究です。これは、原則と実践を組み合わせた学際的なアプローチです。

モノのインターネットは、センサーと、インターネットに接続するために必要なハードウェアとソフトウェアが組み込まれたデバイスの非常に大規模なネットワークです。

さまざまな消費者、商用、または政府の通信ネットワークで情報を共有します。 これは、あらゆる種類の異種デバイスを含む非常に広い用語です。

データ サイエンスは、非常に大規模なデータ セットからデータを抽出し、抽出された情報をさまざまな分野でさまざまな目的に役立つ実用的なものにすることに主な焦点を当てた研究分野です。

有用性が低く、分析が難しいデータからの洞察の生成に役立ちます。

比較表

比較のパラメータ	モノのインターネット	データサイエンス
意味	これは、情報を共有するインターネット対応の相互接続されたデバイスを表すために使用される用語です。	組織化されていないビッグデータからのデータの収集、分析、解釈を扱う科学です。
申し込み	人間の努力なしで絶えず学習できる技術の作成に使用されます。	与えられた一連のデータを分析し、人類を発展させる戦略に推論を適用することを目的としています。
分析対象	モノのインターネットは、機械で生成されたデータの分析を扱います。	データ サイエンスは、人間が生成したデータと機械が生成したデータの両方を扱います。
	機械学習のコンポーネントとして、またスマート デバイスの監視にも使用されます。	データ サイエンスは、使用できない情報を含む大量のデータ セットからスマートな情報を収集するために広く使用されています。
期間	モノのインターネットは、データを迅速またはリアルタイムで処理および送信するスマート デバイスで構成されています。	データ サイエンスは主に人間による分析であるため、時間がかかります。

モノのインターネットとは

モノのインターネットは、非常に小さなデータであってもデータを収集し、インターネット経由で他のデバイスに送信する機能を備えた、物理的なオブジェクトまたはデバイスの非常に大規模なコレクションです。

これが、インターネットを使用してモノのスマート ネットワークを作成し、世界中からデータを収集することから、モノのインターネットと呼ばれる理由です。

学習と機械の能力を強化し、人間の介入が不要になるまでそれを行うことを目指しています。

モノのインターネットは非常に多様であり、携帯電話、スマートウォッチ、ホーム ポッド、およびセンサーと送信機能を備えたその他のデバイスに至るまでのマシンが含まれています。

家全体の制御ネットワークを形成するホーム システムは、はるかに小規模なネットワークの一例であり、モノのインターネットはそのようなものですが、代わりに全世界にまたがっています。

モノのインターネットは、家庭用電化製品、商用コンピューター、産業用デバイスなど、さまざまな分野で適用されています。これは、絶えず成長しているネットワークです。

モノのインターネットの急速な拡大により、プライバシーとセキュリティに関する疑問が生じています。最終的にはデジタル デバイスが依然としてハッキングされ、個人データが盗まれる可能性があるからです。

データサイエンスとは

データ サイエンスは、数学、統計学、コンピューター サイエンスなど、他の多くの研究分野を組み合わせた研究分野です。

さまざまなデータ処理技術を使用して、非常に大きくて整理されていないセットからのデータを理解しやすく、より直接的にします。 データ サイエンスという用語は、1985 年に中国で統計の代わりとして初めて使用されました。

従来のデータ収集および処理方法は、非常に大きなデータ フィールドに適用して意味のある結果を生成することはできないため、データ サイエンスの分野ではより効率的な手法が数多く導入されています。

データ サイエンスからの推論を使用して、非常に効率的かつ革新的であることが証明される戦略を策定できるため、これは有用な研究分野です。

データサイエンスは、ビジネス組織にとって非常に有用であり、コスト削減の方法を見つけ出し、予算をより有効に活用することができます.

ビッグデータは、デジタル時代に生成されたフィルタリングされていないデータの最大のセットを指す用語であり、並べ替えられて重要な結論が引き出された場合に非常に役立つ可能性があります。

データ サイエンスはビッグ データを扱い、データ サイエンティストはこの分散した情報を、組織がそれに応じて計画するための有用な洞察に変換します。

モノのインターネットとデータ サイエンスの主な違い

1. モノのインターネットは有形の物理デバイスの集まりですが、データ サイエンスは研究分野であり無形です。
2. モノのインターネットは機械で構成され、機械学習と人工知能を使用しますが、データサイエンスは統計を使用する人間の仕事です。
3. モノのインターネットはデジタルであり、非常に高速またはほぼリアルタイムですが、データ サイエンスは非常に時間がかかります。
4. モノのインターネットによって収集されたデータも機械によって生成されましたが、データサイエンスでは、分析されたデータはあらゆるソースからのものである可能性があります。
5. モノのインターネットはインターネットに依存しており、接続性がそれを実現しますが、データ サイエンスにはインターネットの明確な必要性はありません。

参考情報

1. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10796-014-9492-7.pdf
2. https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2013.1508