A IoT e o Big Data representam campos técnicos distintos, embora complementares. A Internet das Coisas descreve a complexa rede de dispositivos descentralizados que coletam informações e as encaminham de volta a um ponto central na Internet.
Essas informações podem ser usadas para criar análises em tempo real que são usadas em tudo. Big Data é um conceito mais geral. Antes de podermos entender a relação entre os dois, primeiro a SUPERCHIP vai definir o que é Big Data.
O que é Big Data?
Simplificando, Big Data descreve conjuntos muito grandes de informações, que podem vir de qualquer lugar e de todos os lugares, desde links clicados nas redes sociais até transações financeiras de milhões de dólares. Estima-se que haja agora mais de 44 zetabytes (ou 352 trilhões de GB) de dados que compõem o universo digital, com a maioria desses dados criados nos últimos dois anos. Com cerca de 1.145 trilhões de MB de informações sendo criados todos os dias, as empresas e outras organizações estão vasculhando montanhas de dados para criar percepções acionáveis que moldarão o futuro.
Seja por meio de software de modelagem ou inteligência artificial (IA), como aprendizado de máquina, essas análises estão sendo usadas para prever resultados, fazer recomendações e orientar decisões importantes. Por exemplo, serviços de streaming de vídeo como Netflix e Amazon Prime coletam dados sobre seus padrões de streaming e recomendam títulos semelhantes para visualização futura. Em outros lugares, os varejistas on-line costumam usar históricos de pesquisa e uso de links para personalizar os anúncios de banner na web de acordo com seus gostos pessoais.
Os Quatro “Vs”
Para ajudar a entender esse conceito enorme, os cientistas de dados da IBM popularizaram os “Quatro Vs” do Big Data: volume, variedade, velocidade e veracidade.
Volume
A incrível quantidade de dados regularmente coletados por meio de sensores, transações online, mídia social e outras mídias não pode ser processada ou mesmo armazenada usando métodos tradicionais. De acordo com algumas estimativas, as pessoas gerarão cerca de 463 exabytes de dados todos os dias até 2025. Como você pode imaginar, alguns desses conjuntos de dados podem ser muito grandes para caber em um único servidor e, em vez disso, devem ser distribuídos entre vários locais de armazenamento.
Variedade
Os dados de hoje vêm em muitos tipos diferentes, desde postagens em mídias sociais sobre sua comida favorita até leituras de sensores de umidade em um campo. Nas últimas décadas, os dados eram mais claramente definidos – por exemplo, números de telefone, endereços ou valores contábeis – e podiam ser facilmente reunidos em planilhas ou tabelas.
Os dados digitais de hoje muitas vezes não podem ser agrupados em estruturas tradicionais. O software de análise poderoso busca aproveitar dados não estruturados, como imagens e vídeos, e combiná-los com fluxos de dados mais simples para fornecer percepções adicionais.
Velocidade
Só em 2020, as pessoas criaram cerca de 1,7 MB de dados a cada segundo. Isso é mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia. Considerando que o Google processa mais de 3,5 bilhões de pesquisas em um dia, cerca de 60 horas de vídeo são enviadas para o YouTube a cada minuto e 6.000 tweets são enviados a cada segundo, processar todos esses dados é uma tarefa gigantesca – e isso sem mencionar os consideráveis insights gerados pelo aprendizado de máquina. Como você pode suspeitar, todos esses dados acumulados estão fluindo para os servidores a uma velocidade sem precedentes.
Veracidade
Veracidade se refere à precisão de um determinado conjunto de dados. Isso inclui a avaliação da confiabilidade da fonte de dados e inclui a eliminação da duplicação, a limitação da polarização e o processamento de dados de maneiras que façam sentido para o aplicativo ou vertical específico. Esta é uma área onde analistas humanos e metodologias estatísticas tradicionais ainda são de grande valor. Embora a IA esteja se tornando mais sofisticada, ela ainda não pode se igualar ao discernimento de um cérebro humano treinado.
Big Data e IoT
Em certo sentido, os dados de IoT representam uma entre muitas séries de riachos e rios que alimentam um oceano de Big Data. A enorme coleção de sensores, dispositivos e outras “coisas” conectados que representam a IoT – cerca de 35,82 bilhões de dispositivos em todo o mundo – contribui significativamente para o volume de dados coletados. A IoT tem aplicações em quase todos os setores e os sensores podem ser usados para gerenciamento de ativos, rastreamento de frota, monitoramento remoto de saúde e muito mais.
Distinto, mas complementar
Embora Big Data e IoT representem grandes coleções de dados, um dos principais objetivos da IoT é executar análises simultaneamente para apoiar decisões em tempo real. Embora grande parte da IoT se concentre na análise imediata e no uso de dados recebidos, as ferramentas de Big Data ainda podem ajudar em algumas funções.
A análise preditiva, por exemplo, considera o desempenho de uma máquina e os alertas de serviço ao longo do tempo, construindo a biblioteca de dados necessária para antecipar problemas futuros. Isso permite que as empresas sejam pró-ativas na manutenção de seus ativos, evitando o tempo de inatividade potencialmente caro que pode vir com a falha do equipamento.
As fontes de onde extraem dados são outra grande distinção entre os dois. A análise de Big Data se concentra principalmente nas escolhas humanas, especialmente no mundo online, em um esforço para prever o comportamento e descobrir padrões ou tendências. Por outro lado, embora os dispositivos IoT possam certamente monitorar e aprender com os dados gerados pelo usuário, há um grande número de projetos criados em torno dos dados gerados por máquina, com objetivos primários orientados para a máquina. Esses objetivos incluem desempenho ideal do equipamento, manutenção preditiva e rastreamento de ativos, para citar alguns.
A IoT e o Big Data têm uma relação importante que continuará a se desenvolver à medida que a tecnologia avança. As empresas que desejam aproveitar o poder dos dados devem considerar cuidadosamente os dispositivos que optam por implantar e os tipos de informações que coletam. Fazer um esforço no front-end para reunir apenas dados úteis e aplicáveis - e projetar sistemas internos para processá-los de maneiras específicas do setor – tornará o processo de análise muito mais fácil.
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