Inondation de données sur l'Internet des objets: comment sécuriser vos informations IoT!

Inondation de données sur l'Internet des objets: comment sécuriser vos informations IoT!

nicht vorhanden - Dans le monde de l'Internet des objets (IoT), la gestion des données n'est pas un simple mot à la mode, mais une compétence de base qui décide si les entreprises conservent la connexion à l'ère numérique. Aujourd'hui, le 18 juillet 2025, il est clair que les systèmes IoT génèrent non seulement d'énormes quantités de données, mais aussi placent des exigences particulières pour la gestion de ces données. Selon Techtarget Il peut être vu que même les projets IoT avec un faible volume de données peuvent fournir des informations décisives qui sont importantes pour les performances et la sécurité d'une entreprise.

L'objectif de la gestion des données IoT est la responsabilité des informations, qui garantit que les données sont stockées, gérées et protégées conformément aux directives spécifiées. Diverses disciplines sont importantes à partir de l'assurance qualité des données du cycle de vie de l'information à la gestion de la conformité. Ces aspects doivent être soigneusement coordonnés afin de maîtriser les défis de l'IoT, comme le grand nombre de systèmes et d'équipes impliquées.

Qualité des données dans l'IoT: une clé du succès

Un sujet fréquemment négligé est la qualité des données (DQ) dans l'IoT, comme dans un article sur pmc Les données des capteurs IoT se présentent sous différentes formes et exigences, que ce soit structuré ou non structuré. En outre, la quantité mondiale de données des appareils en réseau devrait passer à 79,4 zettabytes impressionnants d'ici 2025.

Les dimensions de qualité telles que la précision, l'exhaustivité et la cohérence sont cruciales pour garantir que les données obtenues sont réellement utiles et n'entraînent pas de mauvaises décisions. Plusieurs travaux de recherche, par exemple de Lee et al., Ont identifié les causes les plus courantes de problèmes de DQ, y compris la complexité de plusieurs sources de données, qui ne devraient pas être sous-estimées dans le monde dynamique de l'IoT.

Les défis de l'intégration

companies are often confronted with a variety of isolated solutions, as described in a contribution to Detecon The proof-of-concept phase is often the first step, which, however, does not take into account the intégration dans diverses applications IoT. Par conséquent, les entreprises devraient développer une stratégie claire dans cette phase précoce pour concevoir l'architecture de leurs solutions IoT de telle manière que les redondances peuvent être évitées et que les synergies peuvent être utilisées.

L'introduction d'une "pensée d'architecture" peut aider à surmonter ces obstacles. Cela signifie voir l'avantage final et les compétences nécessaires en tant qu'architecture indépendante et se concentrer sur l'ensemble de la chaîne de valeur. Les défis sont énormes, surtout lors de la mise en œuvre. Les compétences en IoT sont fondamentalement différentes des compétences en entreprise traditionnelles et nécessitent une repenser dans le modèle d'exploitation. La différence entre le service client classique et numérique est clairement visible ici: les systèmes automatisés nécessitent une communication continue avec les clients et réagissent à leurs besoins en temps réel.