কন্টেন্ট
- ট্র্যাডিশনাল ডেটা এবং আইওটি-উত্পন্ন ডেটা কী?
- প্রচলিত ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং আইওটি-জেনারেটেড ডেটা অ্যানালিটিক্সের মধ্যে পার্থক্য
- উপসংহার
সূত্র: ডেনিসিসমাগিলভ / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
ইন্টারনেট অফ থিংস ডেটা বিশ্লেষণের জন্য গতানুগতিক ডেটার চেয়ে সম্পূর্ণ আলাদা কৌশল দরকার। এখানে আমরা দুটি ডেটা টাইপ কীভাবে পরিচালনা করা হয় তা দেখুন।
ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) ডিভাইস বা সেন্সর থেকে আগত traditionalতিহ্যবাহী ডেটা এবং ডেটা স্ট্রিমগুলির প্রসেসিং পদ্ধতির মধ্যে মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। স্থির বা traditionalতিহ্যবাহী ডেটা বিশ্লেষণ একটি লিনিয়ার প্রক্রিয়া, যখন আইওটি-উত্পন্ন ডেটা বিশ্লেষণ হয় না। আইওটি-উত্পন্ন ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তি ও দক্ষতা সম্পূর্ণ আলাদা।
Traditionalতিহ্যবাহী ডেটা এবং আইওটি-উত্পন্ন ডেটাগুলির মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হ'ল পরবর্তীটি সত্যিকার অর্থে সরবরাহ করা যেতে পারে যা ব্যাংকিং, টেলিকম এবং প্রতিরক্ষা মতো কিছু শিল্পের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। অন্যদিকে স্থিতিশীল ডেটা রিয়েল-টাইম ডেটা সরবরাহ করে না, তবে এখনও প্রচুর উপযোগিতা রয়েছে। এটি বলেছিল, আইওটি-উত্পন্ন ডেটা বেশ কিছুদিন ধরেই মনোযোগের কেন্দ্রবিন্দু এবং এর চারপাশে প্রচুর গুঞ্জন রয়েছে। তবে, এর অর্থ এই নয় যে traditionalতিহ্যবাহী ডেটাস সময় পার হয়ে গেছে।
ট্র্যাডিশনাল ডেটা এবং আইওটি-উত্পন্ন ডেটা কী?
Putতিহ্যবাহী বা স্থিতিশীল ডেটা, সহজভাবে বলতে গেলে, এমন ডেটা যা পরিবর্তিত হয় না। আসুন এটি একটি উদাহরণ দিয়ে বুঝতে পারি। আপনি একটি ফর্ম পূরণ করছেন যেখানে আপনাকে তালিকা থেকে আপনার আবাসের অবস্থা নির্বাচন করতে হবে। তালিকাটি পরিবর্তন হয় না কারণ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে রাজ্যের সংখ্যা পরিবর্তিত হয় না (বা, 1959 সাল থেকে এখন পর্যন্ত ততক্ষণে)। এখন, রাজ্যের এই তালিকাটি সিস্টেমের কোথাও রক্ষণাবেক্ষণ করা হচ্ছে এবং যেহেতু তালিকাটি পরিবর্তন হয় না, তাই নিরাপদে বলা যেতে পারে যে ডেটা অ্যাক্সেস করা হয় না বা প্রায়শই প্রক্রিয়া করা হয় না।
আইওটি-উত্পন্ন ডেটা হ'ল সংযুক্ত ডিভাইসগুলিতে সেন্সরগুলির দ্বারা উত্পন্ন ডেটা। আইওটি স্কিমের জিনিসগুলিতে, প্রতিটি ডিভাইসের একটি আইপি ঠিকানা থাকবে যাতে এটি আইপি ঠিকানাযুক্ত অন্যান্য ডিভাইসের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম হয়। উদাহরণস্বরূপ এটি ডেটা আদান প্রদান করতে পারে। এখন, এই ডিভাইসগুলি এমন কোনও সার্ভারের সাথে সংযুক্ত থাকতে পারে যা এই ডিভাইসগুলি থেকে ক্রমাগত ডেটা সংগ্রহ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার স্মার্টফোন এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন ইনস্টল করতে পারে যা আপনার স্বাস্থ্যের তথ্য সংগ্রহ করে এবং এটি কোনও সার্ভারে এটির মাধ্যমে কোনও হাসপাতালে প্রবেশ করা যেতে পারে। সুতরাং, আপনি প্রতি মিনিটে সার্ভারে বিভিন্ন পরিমাণে বন্যার পরিমাণ কল্পনা করতে পারেন। তথ্য ক্রমাগত এবং নিরলসভাবে পরিবর্তন করা হয়। আইওটি-উত্পন্ন ডেটা, এক অর্থে, গতিশীল ডেটাও কারণ এটি পরিবর্তিত হয়।
ডেটার সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রকৃতি দেওয়া, এটি স্পষ্ট যে ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করার পদ্ধতিগুলি সম্পূর্ণ আলাদা হবে। নীচের অনুচ্ছেদে traditionalতিহ্যবাহী এবং আইওটি-উত্পন্ন ডেটাগুলির মধ্যে প্রধান পার্থক্য আলোচনা করে।
প্রচলিত ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং আইওটি-জেনারেটেড ডেটা অ্যানালিটিক্সের মধ্যে পার্থক্য
যেহেতু উভয় ধরণের ডেটা আলাদা, তাই সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের মৌলিক পদ্ধতিগুলি পৃথক হতে হবে। আইওটি-দ্বারা উত্পন্ন ডেটা প্রচুর মনোযোগ এবং প্রশংসা জাগিয়েছে, কারও কারও মতে, dataতিহ্যবাহী তথ্যের আর শিল্পে আর কোনও স্থান নেই। ওটা সত্যি না. দুটি ধরণের বিশ্লেষণের মধ্যে মূল পার্থক্য নীচে আলোচনা করা হয়েছে।
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
Quতিহ্যবাহী তথ্য স্ট্যান্ডার্ড প্রোগ্রামিং ভাষার সাহায্যে এসকিউএল এবং অ্যানালিটিক্সের মতো স্ট্যান্ডার্ড ক্যোয়ারিং ভাষার সাহায্যে প্রক্রিয়া করা যায়। Traditionalতিহ্যবাহী ডেটা অ্যানালিটিকস সম্পাদন করতে এটি কোনও নতুন শিখন গ্রহণ করে না। আইওটি ডেটা নিয়ে পরিস্থিতি কিছুটা চ্যালেঞ্জিং, এটিকে অনেক লোক বড় ডেটা হিসাবে উল্লেখ করে। আজ অবধি হাদোপ হ'ল বিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য সর্বাধিক জনপ্রিয় কাঠামো, তবে অনেকে এখনও এটি সম্পর্কে স্থায়ী রয়েছেন। আইওটি ডেটা জিজ্ঞাসা করা সহজ কাজ নয় কারণ প্রযুক্তিটি এখনও বিকশিত হয়নি এবং সরঞ্জামগুলি ব্যবহারকারী বান্ধব করে তুলতে প্রচুর বিনিয়োগের প্রয়োজন রয়েছে। আইওটি ডেটার প্রকৃতি traditionalতিহ্যবাহী তথ্যের তুলনায় একেবারেই আলাদা এবং তাই শিল্প এখনও কম বিনিয়োগে ভাল বিশ্লেষণ পাওয়ার উপায় খুঁজে পাচ্ছে।
উপসংহার
তাদের পার্থক্য সত্ত্বেও, traditionalতিহ্যবাহী বিশ্লেষণ কিছু ক্ষেত্রে আইওটি বিশ্লেষণকে পরিপূরক করতে পারে। এক অর্থে, আইওটি ডেটা কিছু সময়ের পরে historicতিহাসিক ডেটাতে পরিণত হয়। আইওটি হামলা চালিয়ে গেলেও, traditionalতিহ্যবাহী ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি খুব শীঘ্রই যে কোনও সময় সরে যাবে না। আইওটি ডেটা এবং বড় ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি এখনও অস্থায়ীভাবে দেখা হচ্ছে এবং অনেক সতর্কতা রয়েছে। শিল্পগুলিকে এমন কিছু গ্রহণ করতে সময় লাগে যা নতুন, জটিল এবং বিনিয়োগের প্রয়োজন and Ditionতিহ্যগত ডেটা অ্যানালিটিকগুলি অন্যদিকে প্রমাণিত এবং প্রতিষ্ঠিত established যদিও এটি একটি আকর্ষণীয় পরিস্থিতি, এটি মনে হয় যে কয়েক বছর পরে, আইওটি আরও অনেক বেশি বিশ্বাস অর্জন করতে চলেছে এবং সংস্থাগুলি traditionalতিহ্যবাহী ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি থেকে সরে যেতে চলেছে। এটি হওয়ার জন্য, আইওটি ডেটা অ্যানালিটিক্স অবকাঠামোটির সত্যিকারের পরিপক্ক এবং গ্রহণযোগ্যতা খুঁজে পাওয়া দরকার। পরিবর্তনটি সর্বদা - একটি ধীর এবং একটি জটিল প্রক্রিয়া।