IoT とビッグデータ: 違いと比較

次の時代では、ある場所から別の場所に移動する人は、機械センサーの助けを借りて、どこからでも電子デバイスをリモートで制御でき、将来的にはそのようなすべてのことを正当化することができます

Internet of Things と呼ばれる IoT が必要です。

また、過去数年間、インターネットはソーシャル メディア、電子メール、デジタル決済、

インターネットの要件に従って収集および処理されるその他の多くのプロセスは、ビッグデータ分析と呼ばれます。

ほとんどの人にとって、どちらも同じように聞こえますが、対照的に、データ管理においては大きく異なる役割を果たします。 さらに先に進むと、個別の作業領域を持つポイントのバンドルを収集しました。

主要な取り組み

1. IoT は物理デバイスの相互接続性を指し、ビッグデータはこれらのデバイスによって生成される膨大な量のデータを指します。
2. IoT はリアルタイム データの収集と送信を可能にし、ビッグ データは傾向とパターンを特定するために大量のデータを処理および分析します。
3. IoT はヘルスケアや製造業などのさまざまな業界で使用されていますが、ビッグデータは予測分析やビジネス インテリジェンスに使用されています。

IoT vs ビッグデータ

IoT (モノのインターネット) は、インターネットに接続された物理的なオブジェクトまたはデバイスのネットワークを指し、データの収集と交換を可能にします。 ビッグ データとは、従来のデータ処理方法では処理できない非常に大規模で複雑なデータセットを指します。

IoT (モノのインターネット) とは、データの収集と交換をサポートする、グローバルに接続されたマシンまたはインターネット デバイスを意味します。

一般的な言葉で言えば、インターネット経由でデータを集約して保存するデバイスは IoT と呼ばれ、さまざまなデジタル データの膨大なコレクションとしても定義されます。

ビッグデータは IoT に似ているように見えますが、天気、支払い、株式市場、写真、ビデオ、GPS マップなどに関連するインターネットを介したデータの毎日の収集であり、この大量のデータは目立つようにビッグデータと呼ばれています。

この膨大な量のデータを処理するには、最新のテクノロジーが必要ですが、これは Big Data Analytics ソフトウェアの助けを借りて行われます。

比較表

比較のパラメータ	IoT（モノのインターネット）	ビッグデータ
概念	IoT の概念は、デバイス間の相互接続を作成することによって人間の仲介者を交換するスマートな機械を設計することです。	ビッグデータの概念は、意思決定に役立つ最新のデータ、ニュース、またはコンテンツを掘り出すことです。
リアルタイムデータ	効果的な意思決定を行うために、IoT はリアルタイム データを利用して収集、処理、分析します。	ビッグデータの処理はリアルタイムではありません。 データは最初に収集され、ギャップの後に分析されます。
目的	IoT の目的は、アセット内の問題を検出して修正することです。	ビッグデータ分析では、既存の豊富なデータから問題の背後にある根本原因を見つけます。
データソース	IoT 収集および処理 機械で生成されたデータは、Steam Iron などのセンサーによって集約および圧縮されます。	ビッグ データ プロセス 電子メール、ソーシャル メディアなど、人がアップロードする人が生成したデータ。
結果の根拠	IoT の場合、適切な出力のためには、マシン センサーによって収集された情報を理解できなければなりません。	ビッグ データ分析では、統計形式を使用して、大量のデータから結果を生成します。

IoTとは？

IoT (モノのインターネット) という用語は、デバイスの相互接続を指し、デバイスの現在の位置を評価してリアルタイムで制御するためにビッグデータを利用して、デバイスをインターネット経由でリモートで追跡および監視します。

これは、機械の位置を感知し、それに応じて機能するように命令する強力な要素です。

IoT とは、データ、デバイス、および接続に関するものであり、すべてのデバイスがデジタル接続され、単一のコマンドで実行および機能します。 絶対的な出力を論理的に提供するには、非常に正確な分析モデルが必要です。

IoT の場合、結果は特定のデバイスまたは機器で何が起こっているかに固有のものでなければならないため、結果は非常に重要です。

正しい出力に関係なく、IoT メカニズムによって提供される結果は、出力が正しい理由について説明可能でなければなりません。 ここ数年で、

IoT は人間の生活の中で非常に重要な位置を占めています。私たちの周囲にあるすべての物理的なオブジェクトは、インターネットを介してセンサー接続され、日常生活をスムーズで簡単にするような方法でデバイスを調整します。

このデジタル時代には、日常的に使用される IoT ベースのデバイスが組み込まれています。これらのデバイスの相互接続は、人間の生活のさまざまな問題の解決につながります。

マシンやその他のデバイスに展開された人工知能を使用して、データを収集し、コマンドを介して即座に出力できるように処理することにより、Web モードを介したデータ送信を行います。

これは、Web ベースのビジネスの自動化と、そのようなデジタル ビジネスのグローバルな成長にとって重要です。

ビッグデータとは？

ビッグデータという用語は、ここでは大部分が構造化されていない大量のデータの研究を指し、特定の形式や標準を持たないデータを意味します。

このデータ ソフトウェアは、支払いポータルなどのソースからのデータを処理および分析します。 LinkedIn、フェイスブック、ツイッターなど

このような膨大な量のデータは、調査のために構造化された形式になるまで誰の役にも立たないため、Big Data Analytics はデータを保存して抽出し、構造化された出力を提供して、人々が費用対効果の高い方法で迅速に問題を解決できるようにします。

IoT は、電子デバイスの物体センサーの研究のための入力としてビッグデータの出力をリアルタイムで利用します。 3種類のデータをビッグデータソフトウェアで管理・安全に保存 非構造化、

半構造化または構造化。

これらのタイプのデータセットは、Excel、PPT、チャット履歴、および通話録音の巨大なファイルを入手するのが容易ではないため、従来のデータ管理システムでは処理および分析できません。 

データの種類と速度はますます増大し、無限の流れで毎分生成されます。この大量のデータは、ビジネスをグローバルに拡大するためにビッグデータ分析を必要とする企業によって必要とされます。

IoTとビッグデータの主な違い

1. 実行する機能: IoT は、さまざまなデバイスのインターネット上で最大のデータ プロデューサーの XNUMX つです。ビッグ データは、インターネット上の大量のデータを消費するために存在します。
2. 運用能力: IoT は、データ ストリームを即座に収集、抽出、処理してアクションを命令します。対照的に、ビッグ データは非構造化データを集約し、保存し、抽出し、分析されたデータを次の段階で提供します。
3. ヒューマン インターフェイス: IoTは、センサー機器から情報を取得し、手作業を介さずに結果に変換しますが、ビッグデータは、クレジットカードなど、人間が毎日アップロードするように広く存在する情報を取得します WhatsApp チャットなど、後で処理されて人間が問題を調査します。
4. 長所と短所: IoT とは、機器やデバイスからデータを取得して即座に結果を出すことにより、グローバル プラットフォーム上でデバイスを相互接続することです。これとは対照的に、ビッグ データは非体系的な方法で情報を収集し続け、データ ストリームの処理に時間がかかります。
5. サポート成分： IoTの場合、フードプロセッサー、Alexa、冷蔵庫、自動車などがサポート要素となります。ビッグデータの場合、お金、興味、ライフスタイルに関する人間の個人データは、健全な情報源として機能します。

参考情報

1. https://www.hindawi.com/journals/complexity/2018/7875460/
2. https://www.igi-global.com/chapter/internet-of-things-and-its-impacts-in-computing-intelligence/211742