Aujourd’hui, l’internet des objets, communément appelé simplement IoT, et le Big Data sont les mots à la mode utilisés quotidiennement dans les cercles des technologies de l’information. Il est presque difficile de parler de l’un sans mentionner l’autre. Malgré leur lien intime, ils ne sont pas interdépendants. Les deux représentent l’avenir des données et par données, nous entendons des volumes massifs de données. Nous vivons dans une ère numérique où de nouveaux objets sont connectés à l’internet dans le but d’améliorer la vie des gens. Tous ces appareils génèrent des volumes massifs de données qui croissent de manière exponentielle et qui, grâce aux nouvelles technologies telles que l’IdO, peuvent être traitées à une vitesse qu’il n’était même pas possible d’atteindre il y a encore quelques années. Bon nombre des défis actuels sont générés par des applications futures dans lesquelles les utilisateurs et les machines devront collaborer de manière intelligente. C’est là que des technologies telles que le Big Data entrent en jeu. Il existe un lien étroit entre les deux, bien qu’ils soient tout à fait distincts.
Qu’est-ce que l’Internet des objets (IdO) ?
L’internet des objets, ou IdO, désigne un réseau mondial d’appareils ou de machines connectés à l’internet et capables de collecter et d’échanger des données. En termes simples, l’IdO se résume à des appareils qui collectent des données et les envoient sur l’internet. L’IdO est une vaste collection hétérogène d’objets qui diffèrent les uns des autres. L’IdO vise à intégrer et à collecter des informations à partir d’un large éventail d’objets physiques utilisés dans différents domaines, et à leur offrir des services. Le concept d’appareils connectés à l’internet est apparu au début des années 1982, la première machine étant un distributeur de Coca-Cola à l’université de Carnegie Mellon qui signalait son inventaire et vérifiait si les nouvelles boissons étaient froides ou non. L’IdO vise à assurer l’interconnexion entre les appareils pour créer un environnement intelligent afin de rendre les machines suffisamment intelligentes pour réduire à néant l’effort humain.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Chaque jour, des milliards de milliards d’octets de données sont générés par des milliards d’appareils connectés à Internet, à tel point que 90 % des données dans le monde ont été générées au cours des deux dernières années. Ce volume massif de données provient de diverses sources : messages postés sur les sites de médias sociaux, photos et vidéos numériques, relevés de transactions, historiques de paiement, capteurs utilisés pour recueillir des informations climatiques ou signaux GPS, pour n’en citer que quelques-uns. Collectivement, ces données sont appelées « Big Data ». L’analyse et le traitement d’un tel volume de données structurées et non structurées sont pratiquement impossibles à l’aide des techniques logicielles traditionnelles. Il ne s’agit pas simplement d’une question de taille ; le Big Data est une opportunité de trouver des informations dans des types de données et de contenus nouveaux et émergents qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.
Différence entre IoT et Big Data
Signification
– L’internet des objets, ou IdO, est un système mondial de dispositifs informatiques interconnectés – à la fois mécaniques et numériques – capables de détecter, de collecter et d’échanger des données sur l’internet sans aucune intervention humaine. L’IdO est une vaste collection hétérogène d’objets, qui diffèrent les uns des autres. Le terme Big Data, quant à lui, décrit les grands ensembles de données – structurées et non structurées – provenant de diverses sources et qui sont si volumineux qu’il est presque impossible de les traiter à l’aide des techniques logicielles et d’exploration de données traditionnelles.
Concept
– L’IdO n’est pas la même chose que le Big Data, car il n’est pas nécessaire que les « objets » collectent ou génèrent des données, et les applications n’ont pas besoin de stocker les données de manière centralisée dans le Cloud. L’IdO vise à assurer l’interconnexion entre les appareils afin de créer un environnement intelligent, rendant ainsi les machines suffisamment intelligentes pour contourner les intermédiaires humains. Le Big Data, comme son nom l’indique, fait référence 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 soutenir des cas d’utilisation à plus long terme tels que la maintenance prédictive. Le concept consiste à trouver des informations dans des types de données et de contenus nouveaux et émergents qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.
Séquençage du temps
– Le Big Data implique la collecte et l’analyse de volumes massifs de données, pour la plupart générées par l’homme, mais ces ensembles de données ne sont soumis à aucun type de traitement immédiat pour en tirer d’éventuelles informations ou pour analyser des schémas afin de prendre des décisions en temps réel. Au lieu de cela, l’analyse intervient normalement à un stade ultérieur et il y a un décalage entre le moment où les données sont obtenues et celui où elles sont effectivement traitées. L’IdO, en revanche, collecte, analyse et traite les flux de données en temps réel et sans délai. Les dispositifs IdO génèrent des flux de données rapides et en temps réel qui permettent de prévoir l’avenir et de prendre des décisions de contrôle de manière efficace.
Résumé de l’IdO par rapport au Big Data
En résumé, l’IdO n’est pas la même chose que le Big Data, car les « objets » ne sont pas tenus de collecter ou de générer des données, et les applications n’ont pas besoin de stocker les données de manière centralisée dans l’informatique dématérialisée. L’IdO vise à assurer l’interconnexion entre les appareils afin de créer un environnement intelligent et de rendre les machines suffisamment intelligentes pour réduire à néant l’effort humain. Le Big Data, quant à lui, implique l’analyse de grands volumes de données générées par l’homme pour soutenir des cas d’utilisation à long terme tels que la maintenance prédictive. L’idée est de trouver des informations dans des types de données et de contenus nouveaux et émergents qui permettent de prendre de meilleures décisions et d’engager des actions stratégiques.