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出典：Denisismagilov / Dreamstime.com
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モノのインターネットデータの分析には、従来のデータとはまったく異なる戦略が必要です。ここでは、2つのデータ型がどのように処理されるかを見ていきます。
従来のデータの処理方法と、モノのインターネット（IoT）デバイスまたはセンサーから到着するデータストリームには、根本的な違いがあります。静的または従来のデータ分析は線形プロセスですが、IoTによって生成されたデータ分析はそうではありません。 IoTで生成されたデータの分析に必要なテクノロジーとスキルはまったく異なります。
従来のデータとIoTで生成されたデータの重要な違いは、後者がリアルタイムで配信できることです。これは、銀行、通信、防衛などの特定の業界にとって重要です。一方、静的データはリアルタイムデータを提供しませんが、それでも多くの有用性があります。とはいえ、IoTで生成されたデータはかなり長い間注目の的であり、その周りには多くの話題があります。ただし、これは、従来のデータ時間が経過したことを意味するものではありません。
従来のデータとIoT生成データとは何ですか？
簡単に言えば、従来のデータまたは静的データは、変化しないデータです。例でこれを理解しましょう。リストから居住地を選択する必要があるフォームに入力しています。米国の州の数は変わらないため（または、とにかく1959年以来hasnt）、リストは変わりません。現在、この状態のリストはシステムのどこかに保持されており、リストは変更されないため、データへのアクセスや処理が頻繁に行われないと安全に言えます。
IoTによって生成されたデータは、相互接続されたデバイスに取り付けられたセンサーによって生成されたデータです。 IoTの仕組みでは、各デバイスはIPアドレスを持ち、IPアドレスを持つ他のデバイスと通信できます。たとえば、データを交換できます。現在、これらのデバイスは、これらのデバイスから常にデータを収集しているサーバーに接続できます。たとえば、スマートフォンは、健康に関する情報を収集し、病院からアクセスされる可能性のあるサーバーに情報を収集するアプリをインストールする場合があります。そのため、毎分サーバーに大量のさまざまなデータがあふれていることを想像できます。データは絶えず変化し続けています。 IoTで生成されたデータは、ある意味では、変化する傾向があるため、動的データでもあります。
データの性質がまったく異なることを考えると、データを保存および処理するアプローチがまったく異なることは明らかです。以下の段落では、従来のデータとIoTで生成されたデータの主な違いについて説明します。
従来のデータ分析とIoTが生成したデータ分析の違い
両方のタイプのデータが異なるため、保存と処理の基本的な方法は異なる必要があります。 IoTで生成されたデータは、多くの注目と賞賛を生み出しており、一部では、従来のデータはもはや業界では役に立たないことを示唆しています。それは真実ではありません。 2種類の分析の顕著な違いを以下に説明します。
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
従来のデータは、SQLなどの標準クエリ言語を使用して処理でき、分析は標準プログラミング言語を使用して作成できます。従来のデータ分析を実行するために新しい学習は必要ありません。多くの人からビッグデータとも呼ばれるIoTデータでは、状況はもう少し困難です。これまでのところ、Hadoopはビッグデータ処理の最も一般的なフレームワークですが、多くはまだそれについて暫定的です。テクノロジーがまだ進化しておらず、ツールを使いやすくするために多くの投資が必要なため、IoTデータのクエリは簡単なタスクではありません。 IoTデータの性質は従来のデータの性質とはまったく異なるため、業界は依然として少ない投資で優れた分析を行う方法を模索しています。
結論
それらの違いにもかかわらず、従来の分析はIoT分析を補完する場合があります。ある意味では、IoTデータはしばらくすると履歴データにもなります。 IoTの猛攻撃にもかかわらず、従来のデータ分析はすぐに消えることはありません。 IoTデータとビッグデータ分析はまだ暫定的に表示されており、多くの注意が必要です。産業が新しく複雑で投資を必要とするものを採用するには時間がかかります。一方、従来のデータ分析は実証され確立されています。興味深い状況ではありますが、数年後にはIoTの信頼性が高まり、企業は従来のデータ分析から移行するようです。そのためには、IoTデータ分析インフラストラクチャが本当に成熟し、受け入れられる必要があります。変更は、常に-ゆっくりと複雑なプロセスです。