В грядущую Эру Человек, переезжая из одного места в другое, сможет удаленно управлять своими электронными устройствами из любого места с помощью датчиков машин и оправдать все подобные вещи в будущем.
нам нужен IoT, который называется Интернетом вещей.
Кроме того, за последние несколько лет Интернет был наводнен огромными объемами данных из социальных сетей, электронной почты, цифровых платежей,
и многое другое, которые собираются и обрабатываются в соответствии с требованиями Интернета, этот процесс называется аналитикой больших данных.
Для большинства людей обе вещи звучат одинаково. Напротив, они играют существенно разные роли в управлении данными. Двигаясь дальше, мы собрали кучу точек, в которых есть отдельные области для работы.
Основные выводы
- Интернет вещей относится к взаимосвязи физических устройств, а большие данные — к огромным объемам данных, генерируемых этими устройствами.
- Интернет вещей позволяет собирать и передавать данные в режиме реального времени, а большие данные включают в себя обработку и анализ больших объемов данных для выявления тенденций и закономерностей.
- Интернет вещей используется в различных отраслях, включая здравоохранение и производство, а большие данные используются для прогнозной аналитики и бизнес-аналитики.
Интернет вещей против больших данных
IoT (Интернет вещей) относится к сети физических объектов или устройств, подключенных к Интернету, что позволяет им собирать данные и обмениваться ими. Большие данные относятся к чрезвычайно большим и сложным наборам данных, которые невозможно обработать с использованием традиционных методов обработки данных.
IoT (Интернет вещей) означает глобально подключенные машины или интернет-устройства, поддерживающие сбор и обмен данными.
На языке непрофессионала устройство, которое собирает и хранит данные через Интернет, называется IoT, также определяемый как огромная коллекция цифровых данных, которые различаются.
Большие данные хотя и кажутся похожими на IoT, но ежедневный сбор данных через Интернет, связанных с погодой, платежами, фондовым рынком, фотографиями, видео, картами GPS и т. Д., Эти массовые данные широко называются большими данными.
Этот огромный объем данных требует для обработки современных технологий, что и делается с помощью программного обеспечения Big Data Analytics.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Интернет вещей (Интернет вещей) | Big Data |
|---|---|---|
| Концепция | Концепция Интернета вещей заключается в разработке интеллектуальных механизмов для обмена людьми-посредниками путем создания взаимосвязи между устройствами. | Концепция больших данных заключается в том, чтобы выкапывать последние данные, новости или контент, которые помогают в принятии решений. |
| Данных в реальном времени | Для принятия эффективных решений IoT использует данные в режиме реального времени для сбора, обработки и анализа. | Обработка больших данных не происходит в режиме реального времени. Сначала собираются данные, а затем после перерыва анализируются. |
| Цель | Целью IoT является обнаружение и устранение проблем, связанных с активами. | В анализе больших данных мы выясняем основную причину проблемы из существующего изобилия данных. |
| Источники данных | Интернет вещей собирает и обрабатывает машинные данные, которые собираются и сжимаются датчиками, такими как паровой утюг. | Обработка больших данных Созданные людьми данные, такие как электронная почта, социальные сети и т. д., по мере загрузки людьми. |
| Основа результатов | В случае IoT нужно уметь понимать информацию, собранную датчиками машин, для правильного вывода. | Аналитика больших данных использует статистические форматы для получения результатов из огромного количества данных. |
Что такое IoT?
Термин IoT (Интернет вещей) относится к взаимосвязи устройств для их удаленного отслеживания и мониторинга через Интернет с помощью больших данных для оценки текущего положения устройства для управления им в режиме реального времени.
Это сильный элемент, который датчики позиционируют и управляют им, чтобы они функционировали соответствующим образом.
IoT — это все о данных, устройствах и подключении, где все устройства связаны цифровым образом для выполнения и функционирования с помощью одной команды. Требуется очень точная аналитическая модель, чтобы логически обеспечить абсолютный результат.
В случае IoT результаты имеют большое значение, поскольку они должны быть специфичными для того, что происходит с конкретным устройством или оборудованием.
Независимо от правильности вывода, результаты, предоставляемые механизмом IoT, должны объяснять, почему вывод является правильным. В последние несколько лет,
Интернет вещей занял очень важное место в жизни человека, поскольку все физические объекты в нашем окружении имеют сенсорное соединение через Интернет для координации устройств таким образом, чтобы сделать нашу повседневную жизнь гладкой и легкой.
В эту цифровую эру встроены устройства на основе IoT для нашего обычного использования, где взаимосвязь этих устройств приводит к решению различных проблем человеческой жизни.
Он использует искусственный интеллект, развернутый в машинах и других устройствах, для передачи данных через веб-режим, собирая данные и обрабатывая их для немедленного вывода по команде.
Это важно для автоматизации интернет-бизнеса и глобального роста такого цифрового бизнеса.
Что такое большие данные?
Термин Big Data относится к изучению большого количества данных, которые здесь в основном неструктурированы, мы имеем в виду данные, которые не имеют какого-либо определенного формата или стандартов.
Это программное обеспечение для обработки данных обрабатывает и анализирует данные из таких источников, как платежные порталы, LinkedIn, Facebook, Twitter и т. д.
Поскольку такой огромный объем данных не может быть полезен никому, пока они не будут представлены в структурированной форме для исследования, Big Data Analytics сохраняет и извлекает данные для предоставления структурированного вывода, который помогает людям решать свои проблемы экономично и быстро.
Интернет вещей использует выходные данные больших данных в режиме реального времени в качестве входных данных для исследования датчиков объектов электронных устройств. 3 типа данных управляются и безопасно хранятся с помощью программного обеспечения для больших данных. Неструктурированные,
Полуструктурированные или структурированные.
Эти типы наборов данных не могут быть обработаны и проанализированы с помощью древних систем управления данными, так как огромные файлы Excel, PPT, истории чатов и записей звонков не так просто получить.
Все большее разнообразие и скорость данных производятся каждую минуту с бесконечным потоком, этот большой объем данных требуется предприятиям во всем мире для расширения своего бизнеса, для которого требуется аналитика больших данных.
Основные различия между IoT и большими данными
- Функция, которую необходимо выполнить: IoT является одним из крупнейших производителей данных через Интернет для различных устройств, а большие данные предназначены для потребления большого объема данных в Интернете.
- Операционные возможности: IoT собирает, извлекает и обрабатывает потоки данных мгновенно, чтобы командовать действием, в отличие от больших данных, которые объединяют неструктурированные данные, сохраняют их, извлекают и предоставляют проанализированные данные на следующем этапе.
- Человеческий интерфейс: IoT получает информацию от сенсорного оборудования и преобразует ее в результаты без участия ручного процесса, в то время как большие данные собирают информацию, которую люди загружают каждый день, например, кредитные карты, WhatsApp чаты и многое другое, которые позже обрабатываются для изучения людьми на предмет их проблемы.
- Плюсы и минусы: Интернет вещей — это взаимосвязь устройств на глобальной платформе путем получения данных от оборудования и устройств для получения немедленных результатов. Напротив, большие данные продолжают бессистемно собирать информацию и требуют времени для обработки потока данных.
- Вспомогательные ингредиенты: В случае IoT вспомогательными ингредиентами являются кухонные комбайны, Alexa, холодильники, автомобили и многое другое. В случае больших данных личные данные людей об их деньгах, интересах и образе жизни работают как источник полезной информации.
- https://www.hindawi.com/journals/complexity/2018/7875460/
- https://www.igi-global.com/chapter/internet-of-things-and-its-impacts-in-computing-intelligence/211742
Последнее обновление: 11 июня 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Подробная сравнительная таблица и обсуждение данных в реальном времени и источников данных ясно показывают, чем отличаются Интернет вещей и большие данные. Очень информативно!
Объяснение концепции и цели Интернета вещей и больших данных действительно ясное и содержательное. Это отличное чтение для всех, кто хочет глубже понять эти технологии.
Действительно интересное сравнение между Интернетом вещей и большими данными. Важно понимать разницу между ними, поскольку они играют разные, но одинаково важные роли в управлении данными.