Quel est le lien entre l’IoT et l’analyse du Big Data ?
Le Big Data et l’Internet des Objets (IoT) sont deux sujets brûlants qui préoccupent les chefs d’entreprise. Ensemble, ils ont eu un impact significatif sur la capacité des entreprises à capturer et analyser des données pour prendre des décisions commerciales.
Dans l’environnement actuel, il existe de nombreuses situations dans lesquelles l’Internet des Objets et le Big Data fonctionnent main dans la main. Cependant, ils ont évolué en tant que technologies distinctes et présentent également certaines différences.
Cela soulève la question : comment exactement les deux sont-ils connectés ?
Qu’est-ce que le Big Data en informatique ?
Le Big Data est un concept en évolution depuis le début de l’ère numérique. Utilisé pour décrire un vaste ensemble de données défini par trois caractéristiques, connues sous le nom de trois V : volume, vitesse et variété, le Big Data diffère des autres ensembles de données par la taille (volume), le taux de croissance/changement (vitesse) et la variété de données structurées, non structurées et semi-structurées au sein de l’ensemble.
L’avantage d’avoir un vaste ensemble de données est sa capacité à contenir des modèles ou des tendances cachés qui ne sont visibles que dans un ensemble aussi vaste. De plus, il permet une vue complète.
Cependant, en raison de l’ampleur et de la complexité du Big Data, la valeur vient de la capacité à analyser ces données ; et non les données elles-mêmes, ce qui peut s’avérer un défi. Le Big Data est si volumineux et complexe qu’il est impossible d’identifier la valeur commerciale d’une telle quantité d’informations à l’aide de méthodes traditionnelles de traitement et d’analyse de l’information.
Historiquement, les organisations auraient dû consacrer énormément de temps, d’argent et de ressources à l’analyse des données si elles voulaient en tirer des informations précieuses. Heureusement, grâce aux progrès de l’informatique, l’analyse du Big Data permet désormais de combiner des ensembles de Big Data avec des analyses de grande puissance.
Le résultat ? Des ensembles de données auparavant lourds peuvent désormais révéler des informations exploitables. L’analyse du Big Data regroupe d’énormes ensembles de données dans un format compréhensible qui permet aux organisations de les utiliser. De plus, en intégrant des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique, des informations plus pertinentes peuvent être mises en lumière. Il existe de nombreuses sources de Big Data, l’une d’entre elles étant les données provenant de l’Internet of Things (IoT).
Que sont les données IoT ?
L’Internet des objets (IoT) fait référence à des objets physiques connectés via des réseaux partagés. Une variété de capteurs collectent des informations et les partagent entre des systèmes informatiques capables de stocker, gérer, filtrer et analyser les données. Un appareil IoT peut faire référence à tout, des appareils portables aux appareils médicaux (IoMT) en passant par les équipements industriels (IIoT).
L’IoT offre aux entreprises une visibilité sans précédent sur ce qui se passe sur leurs appareils connectés en temps réel. Une grande quantité de points de données en temps réel sont collectées à partir d’appareils IoT connectés et transférées sur Internet à des fins de stockage et d’analyse ; majoritairement grâce au cloud computing.
Quelle est la relation entre l’IoT et le Big Data ?
L’IoT et le Big Data comportent de nombreux composants qui se chevauchent, et l’IoT est considéré comme une source majeure de Big Data.
Cependant, ils ont été développés indépendamment les uns des autres. À mesure que le volume de données générées par l’IoT augmente au point que les méthodes conventionnelles de stockage et d’analyse deviennent inefficaces, le big data et l’IoT deviennent de plus en plus interdépendants.
Dans l’environnement actuel, les données et informations complexes collectées par les appareils IoT peuvent être considérées comme un ensemble de données volumineuses collectées en temps réel. Le stockage et l’analyse des Big Data aident actuellement à donner un sens à la pléthore de ces points de données en temps réel et à fournir des informations utiles.
Pour résumer la relation à un niveau élevé : un réseau d’appareils équipés d’électronique et de capteurs (appareils connectés) envoie des informations en temps réel à Internet (IoT), où elles sont compilées et stockées dans de vastes ensembles de données (big data) et analysés pour trouver des modèles utiles (analyse des mégadonnées).
Comment le Big Data est-il utilisé dans l’IoT ?
L’analyse du Big Data aide à donner un sens aux données et aux informations collectées par les appareils IoT. Ces solutions exploitent les vastes données non structurées collectées et identifient des moyens de les organiser en ensembles de données plus petits qui peuvent donner aux entreprises un aperçu du fonctionnement de leurs processus et améliorer la prise de décision.
L’analyse des Big Data peut fournir différents types d’informations lorsqu’elle est utilisée avec l’IoT ; à savoir, analyse descriptive, analyse de diagnostic, analyse prédictive et analyse prescriptive. L’analyse descriptive donne un aperçu des performances d’un appareil connecté en temps réel. Il peut être utilisé pour tout, de la localisation d’un appareil connecté à la compréhension de la manière dont cet appareil est utilisé par les clients, en passant par l’identification d’anomalies.
L’analyse diagnostique donne un aperçu du « pourquoi » derrière l’analyse descriptive. Pour un appareil connecté particulier, cela peut aider l’organisation à comprendre pourquoi il fonctionne d’une certaine manière ou pourquoi il produit certains résultats.
L’analyse prédictive est une utilisation très applicable du Big Data dans l’IoT. Ce type d’analyse utilise l’apprentissage automatique en analysant les données passées et en produisant des probabilités sur le fonctionnement futur de l’appareil.
Les défis de l’IoT avec l’analyse du Big Data
Big Data et Internet des Objets : visualisation de données
La visualisation des données est un aspect important de l’analyse de l’IoT, car elle permet d’identifier les tendances clés. La visualisation des données est nécessaire pour identifier et transmettre correctement les meilleures informations sur les données pouvant être utilisées pour prendre des décisions commerciales.
Les données générées par les appareils IoT sont hétérogènes, ce qui signifie qu’elles se présentent sous différents formats : structurées, non structurées et semi-structurées. Alors qu’en théorie, la visualisation des données devrait faciliter la compréhension des tendances, lorsque les données se présentent sous de nombreux formats différents, la méthode de visualisation devient plus difficile.
Stockage et gestion des données
Le Big Data continue de croître à un rythme exponentiel. Dans l’état actuel des choses, les systèmes de stockage de Big Data disposent d’une quantité d’espace limitée. La gestion et le stockage d’une telle quantité de données deviennent donc un défi de taille.
Solutions pour l’IoT et l’analyse du Big Data
Le Big Data et l’Internet des Objets continueront d’évoluer et joueront un rôle important dans la capacité d’une organisation à prendre des décisions. Découvrez les solutions d’analyse de PTC qui permettent de transformer facilement des données brutes en informations précieuses.
Ressources d’analyse de Big Data
La transformation numérique n’est plus seulement un projet d’avenir. L’IoT et les technologies d’analyse avancée offrent de la valeur aux entreprises de différentes tailles et dans plusieurs secteurs.
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