Inondazione di dati su Internet of Things: come garantire le tue informazioni IoT!

Inondazione di dati su Internet of Things: come garantire le tue informazioni IoT!

nicht vorhanden - Nel mondo di Internet of Things (IoT), la gestione dei dati non è una semplice parola d'ordine, ma una competenza di base che decide se le aziende mantengono la connessione nell'era digitale. Oggi, il 18 luglio 2025, è chiaro che i sistemi IoT non solo generano enormi quantità di dati, ma pongono anche requisiti speciali per la gestione di questi dati. Secondo techtarget Si può vedere che anche i progetti IoT con un basso volume di dati possono fornire informazioni decisive che sono importanti per la performance e la sicurezza di un'azienda.

Il focus della gestione dei dati IoT è la responsabilità delle informazioni, che garantisce che i dati vengano archiviati, gestiti e protetti in conformità con le linee guida specifiche. Varie discipline sono importanti dalla garanzia della qualità dei dati al ciclo di vita delle informazioni alla gestione della conformità. Questi aspetti devono essere attentamente coordinati per padroneggiare le sfide dell'IoT, come il gran numero di sistemi e team coinvolti.

Qualità dei dati nell'IoT: una chiave per il successo

Un argomento frequentemente trascurato è la qualità dei dati (DQ) nell'IoT, come in un articolo su pmc Dati dai sensori IoT sono disponibili in diverse forme e requisiti, non essiccati. Inoltre, la quantità globale di dati da dispositivi in rete dovrebbe aumentare a impressionanti 79,4 zettabyte entro il 2025. Ciò significa che le aziende devono affrontare la sfida di gestire questi dati in modo tale da non solo registrarli, ma anche convertite in conoscenze preziose.

Le dimensioni di qualità come l'accuratezza, la completezza e la coerenza sono fondamentali per garantire che i dati ottenuti siano effettivamente utili e non comportano decisioni sbagliate. Diversi lavori di ricerca, ad esempio di Lee et al., Hanno identificato le cause più comuni di problemi di DQ, inclusa la complessità di diverse fonti di dati, che non dovrebbero essere sottovalutate nel mondo dinamico dell'IoT.

Le sfide dell'integrazione

si trovano spesso di fronte a una varietà di soluzioni isolate, come descritto in un contributo a detecon la fase di comando che non fa il primo passo. Integrazione tra varie applicazioni IoT. Pertanto, le aziende dovrebbero sviluppare una chiara strategia in questa fase iniziale per progettare l'architettura delle loro soluzioni IoT in modo tale da evitare i licenziamenti e possono essere utilizzate sinergie.

L'introduzione di un "pensiero di architettura" può aiutare a superare questi ostacoli. Ciò significa vedere il beneficio finale e le competenze necessarie come architettura indipendente e concentrarsi sull'intera catena del valore. Le sfide sono enormi, soprattutto durante l'implementazione. Le competenze IoT sono fondamentalmente diverse dalle competenze aziendali tradizionali e richiedono un ripensamento nel modello operativo. La differenza tra il servizio clienti classico e digitale è chiaramente visibile qui: i sistemi automatizzati richiedono una comunicazione continua con i clienti e reagiscono alle loro esigenze in tempo reale.