Différence entre l'IoT et le Big Data

Aujourd'hui, l'Internet des objets, communément appelée simplement IoT, et les mégadonnées sont les mots à la mode chauds utilisés quotidiennement dans les milieux de la technologie de l'information. Il est presque difficile d'en parler de l'un sans mentionner l'autre. Malgré leur connexion intime, ils ne sont pas interdépendants. Les deux sont l'avenir des données et selon les données, nous entendons des volumes massifs de données. Nous vivons dans une ère numérique où de nouveaux objets sont connectés à Internet dans le but d'améliorer la vie des gens. Tous ces appareils sont génératifs un volume massif de données qui se développent de façon exponentielle et qui, grâce à de nouvelles technologies telles que l'IoT, peuvent être traitées avec une vitesse qui n'a même pas été possible d'atteindre il y a quelques années. De nombreux défis modernes sont générés par de futures applications où les utilisateurs et les machines devront collaborer de manière intelligente ensemble. C'est là que des technologies telles que les mégadonnées arrivent à la photo. Il y a un lien fort entre les deux, mais ils sont assez distincts.

Qu'est-ce que l'Internet des objets (IoT)?

L'Internet des objets, ou IoT, fait référence à un réseau mondial d'appareils ou de machines connectés à Internet capables de collecter et d'échanger des données. En termes simples, l'IoT est simplement des appareils qui collectent des données et l'envoient sur Internet. L'IoT est une grande collection hétérogène de choses, qui diffèrent les unes des autres. L'IoT vise à intégrer et à collecter des informations et à offrir des services à un éventail diversifié de choses physiques utilisées dans différents domaines. Le concept d'appareils connectés à Internet a évolué au début de 1982, la première machine étant une machine à coke à l'Université Carnegie Mellon qui rapporterait son inventaire et vérifierait si les nouvelles boissons étaient froides ou non. L'IoT vise à fournir une interconnexion entre les appareils pour créer un environnement intelligent afin de rendre les machines suffisamment intelligentes pour annuler presque l'effort humain.

Qu'est-ce que le Big Data?

Chaque jour, des billions et des trillions d'octets de données sont générés par des milliards d'appareils connectés à Internet; Tellement que 90% des données du monde ont été générées au cours des deux dernières années. Ce volume massif de données provient de diverses sources; Des articles aux sites de médias sociaux, des images et des vidéos numériques, des enregistrements de transaction, des histoires de paiement, des capteurs utilisés pour recueillir des informations sur le climat ou des signaux GPS, pour n'en nommer que quelques-uns. Collectivement, ces données sont appelées Big Data. L'analyse et le traitement d'un tel volume massif de données structurées et non structurées sont presque impossibles en utilisant des techniques logicielles traditionnelles. Ce n'est pas simplement une question de taille; Les mégadonnées sont l'occasion de trouver des informations dans les types nouveaux et émergents de données et de contenu qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.

Différence entre l'IoT et le Big Data

Signification

- L'Internet des objets, ou IoT, est un système mondial d'appareils informatiques interdépendants - à la fois mécaniques et numériques - qui sont capables de sentir, de collecter et d'échanger des données sur Internet sans aucune intervention humaine. L'IoT est une grande collection hétérogène de choses, qui diffèrent les unes des autres. Les mégadonnées, en revanche, sont un terme qui décrit les grands ensembles de données - à la fois structurés et non structurés - à partir d'une variété de sources et qui est si grand qu'il est presque impossible de traiter en utilisant des techniques traditionnelles d'exploration de données et de logiciels.

Concept

- L'IoT n'est pas la même chose que les mégadonnées car aucune «choses» n'est tenue de collecter ou de générer des données, et les applications n'ont pas besoin de stocker les données de manière centralisée dans le cloud. L'IoT vise à fournir une interconnexion entre les appareils pour créer un environnement intelligent, ce qui rend les machines suffisamment intelligentes pour contourner les intermédiaires humains. Les mégadonnées, comme leur nom l'indique, se réfère à des volumes massifs de données générées à partir d'une variété de sources et à l'analyse de ces données, principalement des données générées par l'homme, pour prendre en charge les cas d'utilisation de plus longue durée tels que la maintenance prédictive. Le concept consiste à trouver des informations dans les types nouveaux et émergents de données et de contenu qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.

Séquençage temporel

- Les mégadonnées impliquent la collecte et l'analyse de volumes massifs de données principalement générées par l'homme, mais ces ensembles de données ne sont soumis à aucun type de traitement immédiatement pour des informations possibles ou pour analyser les modèles pour prendre des décisions en temps réel. Au lieu de cela, l'analyse se produit normalement à un stade ultérieur et il y a un décalage entre le moment où les données sont achetées et lorsqu'elles sont réellement traitées. L'IoT, en revanche, recueille, analyse et traite les flux de données en temps réel sans délai. Les appareils IoT entraînent des flux de données rapides et en temps réel pour prédire les informations futures et prendre des décisions de contrôle de manière efficace.

IoT VS. Big Data: Tableau de comparaison

Résumé de l'IoT vs. Big Data

En un mot, l'IoT n'est pas la même chose que les mégadonnées car aucune «choses» n'est nécessaire pour collecter ou générer des données, et les applications ne doivent pas stocker les données de manière centralisée dans le cloud. L'IoT vise à fournir une interconnexion entre les appareils pour créer un environnement intelligent et rendre les machines suffisamment intelligentes pour annuler l'effort humain. Les mégadonnées, en revanche, impliquent l'analyse de grands volumes de données générées par l'homme pour prendre en charge les cas d'utilisation de longue durée tels que la maintenance prédictive. Le concept consiste à trouver des informations dans les types nouveaux et émergents de données et de contenu qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.