La relation entre l’Internet des Objets et le Big Data

L’Internet des Objets (IdO) : ainsi appelle-t-on ce réseau de millions d’appareils qui utilisent des capteurs, des logiciels et autres technologies pour collecter et partager des données sur Internet. 

Certains ne sont pas plus grand que la montre à votre poignet, qui récolte des informations sur votre santé et votre condition physique. D’autres sont bien plus grands et complexes, comme ces usines pleines de capteurs et de technologies surveillant en permanence la sécurité et l’efficacité des opérations quotidiennes.

Le nombre considérable de périphériques d’IdO, multiplié par les données qu’ils collectent en temps quasi réel, en font l’un des principaux facteurs de l’essor du Big Data. Découvrez le lien qui unit le Big Data et l’Internet des Objets.

Comment les données d’IdO sont-elles générées ?

Les appareils d’IdO collectent une grande quantité de points de données en temps réel (ou quasi réel). Ces données alimentent de nombreuses opérations, automatiques (par exemple, la gestion des feux tricolores) ou manuelles (telles que le réacheminement des personnes vers une zone moins encombrée par l’administration d’un aéroport).

Les capteurs d’IdO récoltent plusieurs types de données :

• Données de statut : informations de base (marche/arrêt, disponible/indisponible) ou données exactes, de température par exemple

• Données de localisation : suivi des mouvements de personnes ou d’objets en dessous ou au-dessus de la surface de la terre

• Données d’automatisation : pour contrôler les actions des processus ou des systèmes automatisés, par exemple l’itinéraire d’un bus autonome

Après la collecte, les capteurs envoient les données vers un site centralisé via un protocole.

En quoi les données d’IdO relèvent-elles du Big Data ?

Dans la mesure où les capteurs d’IdO collectent des données en temps réel ou quasi réel, le volume d’informations générées est considérable. L’International Data Corporation (IDC) prévoit même que, d’ici 2025, 55,7 milliards d’appareils d’IdO seront utilisés, et qu’ils généreront 73,1 zettaoctets de données.

Un Big Data qui pourrait bien surcharger les outils de traitement et de gestion des données classiques. 

Généralement, les données d’IdO sont transférées vers un site centralisée où elles peuvent être analysées, interprétées, etc. Mais les choses ne sont pas toujours si simples. Face à des ensembles si volumineux et complexes, tirer des conclusions et mettre en place des améliorations n’a rien d’évident. Dans ces circonstances, tout l’intérêt des données (permettre aux entreprises de prioriser les opérations numériques pour exploiter pleinement les informations générées par l’IA) est perdu. 

Pour tirer le meilleur parti des données d’IdO, vous aurez besoin d’outils de stockage, de gestion et d’analyse des données capables de prendre en charge le Big Data.

Stockage et analyse du Big Data pour l’IdO

Afin de maîtriser le Big Data et l’Internet des Objets, il vous faut un stockage capable de relever le défi. Les meilleures plateformes dédiées peuvent non seulement stocker des quantités considérables de données d’IdO, mais aussi proposer des fonctions de recherche, d’indexation et d’analyse en temps réel. Les plateformes haut débit modernes intègrent rapidement les données et évoluent en fonction des besoins de votre entreprise. Elles sont également capables de réaliser rapidement des opérations de recherche et d’indexation, afin de libérer du temps au personnel.

Avant d’opter pour une plateforme de gestion du Big Data et de l’Internet des Objets, assurez-vous que celle qui retient votre attention est optimisée pour le cloud. Vous pourrez ainsi réaliser des analyses dans le cloud et contrôler l’accès à vos données et les autorisations sur site. De quoi accélérer encore l’analyse des données d’IdO et prendre encore plus rapidement des décisions plus éclairées - telles que vous pouvez espérer en prendre après avoir investi dans une telle infrastructure.

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Autres chapitres du  Guide sur le Big Data

1. Big Data vs. données classiques
2. Données structurées vs. données non structurées
3. 5 atouts du Big Data qui aident les entreprises à distancer la concurrence