La relazione tra Internet of Things e Big Data

Internet of Things (IoT) è il termine dato alla rete di miliardi di dispositivi che utilizzano sensori, software e altre tecnologie per raccogliere e condividere dati su Internet. 

I dispositivi IoT possono essere piccoli quanto lo smartwatch al polso che raccoglie dati su salute e fitness, ma possono anche essere molto più grandi e complessi, come una fabbrica piena di sensori e tecnologie che monitorano la sicurezza e l'efficienza delle operations quotidiane 24 ore su 24.

L'enorme numero di dispositivi IoT moltiplicato per i data point che vengono raccolti quasi in tempo reale rende l'IoT uno dei maggiori contributori alla crescita dei Big Data. Vediamo quindi come sono collegati i Big Data e l'Internet delle cose.

Come vengono generati i dati IoT

I dispositivi IoT raccolgono una moltitudine di data point in tempo reale (o quasi in tempo reale). Questi dati possono essere utilizzati per determinare una serie di operations, sia che avvengano in modo autonomo (come il controllo dei semafori basato su IoT) sia manualmente (come nella gestione di un aeroporto, ad esempio per deviare il traffico pedonale da un'area congestionata).

I sensori IoT possono raccogliere vari tipi di dati, tra cui:

• Dati di stato: raccolgono informazioni di base come lo stato di attivazione/disattivazione e disponibilità/non disponibilità o altri dati esatti come la temperatura

• Dati di posizione: tengono traccia del movimento di persone o oggetti in quota, a terra o sotto la superficie terrestre

• Dati di automazione: possono essere utilizzati per controllare le azioni di operations o sistemi automatizzati come un percorso di autobus autonomo

Una volta raccolti i dati, i sensori li inviano a una posizione centrale utilizzando un protocollo dati.

In che modo i dati IoT diventano Big Data?

Poiché i sensori IoT raccolgono dati in tempo reale o quasi, la quantità di informazioni che generano è enorme. Infatti, l'International Data Corporation (IDC) prevede che entro il 2025 ci saranno 55,7 miliardi di dispositivi IoT in uso che genereranno 73,1 zettabyte di dati.

Si ottengono così i Big Data dell'IoT e ciò potrebbe davvero sopraffare i tradizionali strumenti di elaborazione e gestione dei dati. 

In genere, i dati IoT vengono incanalati in una posizione centrale dove sono disponibili per l'analisi, l'interpretazione e successive azioni. Sfortunatamente, non è sempre così facile come sembra. Quando i set di dati diventano così grandi e complicati, trarre conclusioni e apportare miglioramenti in base ad essi diventa difficile. I dati hanno fondamentalmente perso la loro utilità per quanto riguarda la trasformazione delle aziende in operations digital-first che sfruttano tutto il potenziale dell'apprendimento guidato dall'intelligenza artificiale. 

Per ottenere il massimo dai dati IoT, sono necessari strumenti di analytics e di gestione del data storage creati appositamente per supportare i Big Data.

Big Data Storage e analytics per i dati IoT

Per gestire i Big Data e l'Internet of Things, serve storage che sia all'altezza del compito. Le migliori piattaforme per Big Data non solo possono archiviare grandi quantità di Big Data IoT, ma supportano anche la ricerca rapida, l'indicizzazione e l'analisi in tempo reale dei tuoi dati. Le moderne piattaforme a velocità di trasmissione elevata immettono rapidamente i dati e offrono la scalabilità necessaria per stare al passo con i requisiti della tua organizzazione. Sono inoltre in grado di cercare e indicizzare rapidamente i dati, liberando tempo che altrimenti verrebbe dedicato a query e analisi.

Se devi scegliere una piattaforma per la gestione dei Big Data e dell'Internet of Things, cercane una ottimizzata per il cloud. Ciò ti consente di eseguire analytics nel cloud e controllare l'accesso e le autorizzazioni ai tuoi dati on-premise. Questo rende ancora più veloce l'analytics dei dati IoT e consente processi decisionali più rapidi e informati, proprio come ti aspetteresti in seguito all'investimento in un'infrastruttura IoT.

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Capitoli aggiuntivi della Guida sui Big Data 

1. Big Data e dati tradizionali a confronto
2. Dati strutturati e dati non strutturati a confronto
3. 5 modi in cui i Big Data aiutano le aziende a progredire