Wie bekommen wir ein besseres Bild vom IoT?

Nick Booth, freiberuflicher IT- und Kommunikationsmitarbeiter
Schriftsteller

Hassen Sie nicht auch Menschen, die ihre Weisheit bis nach dem Ereignis aufheben? Sie kennen die Art von Dingen:„Ich wusste, dass dieser Brückenverkäufer etwas fragwürdig ist.“ Warum haben sie das nicht früher erwähnt? Sie nahmen an, du wüsstest es.

Mutmaßung, wie man beim Militär sagt, ist die Mutter aller Schwindel. Nur weil wir keine Muster erkennen können, gehen wir davon aus, dass nichts passiert. Nachdem ich diesen Monat an Briefings, Seminaren und Workshops zu Datenwissenschaft und Datenjournalismus teilgenommen habe, bin ich immer noch nicht schlauer, was das Sammeln von Informationen angeht. Tatsächlich sind die Ergebnisse einer Studie über Computerpropaganda machte es noch schwieriger, den Wald von den Bäumen aus zu sehen. Einige der von ihnen enthüllten Verschwörungstheorien klangen so weit hergeholt, dass ich am Ende nicht wusste, wem ich glauben sollte.

Das Internet der Dinge hat auch seine eigene Art von Fake News-Problem. Wie bei jeder Art von Berichterstattung sehen wir uns jetzt einer aufregenden jungen Branche gegenüber, die Daten in riesigen Mengen und fragwürdiger Wahrhaftigkeit produziert, sagt Nick Booth, freiberuflicher IT- und Kommunikationsautor.

Das IoT hat sogar ein Äquivalent zu gefälschten Nachrichtenagenturen in Form von Denial-of-Service-Angreifern.

Infolgedessen kommen viel zu viele Daten zu schnell auf uns zu. Wir brauchen spezielle Datenbrillen, um uns vor Irreführungen zu schützen und die schädlichen Dinge auszublenden, die unsere Augen angreifen. Dies wird uns helfen, die Muster zu erkennen.

Datenvisualisierungssysteme wie Tableau und Graphdatenbanken wie Neo4J können Ihnen dabei helfen, sich im IoT entwickelnde Muster zu erkennen, bevor sie zu gefährlich werden. Sie identifizieren und verknüpfen die Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten.

Die Telekom Telia , das seine Hoffnungen auf das IoT zu Hause setzt, verwendet Neo-Technologie , um wichtige Muster zu erkennen, wenn sie entstehen. Es verfügt über ein digitales Smart-Home-Ökosystem mit Breitbandverbindungen für 1,2 Millionen Nutzer, von denen jeder bereits über Dutzende von Geräten verfügt, noch bevor sie mit der Vernetzung der Haushaltsgeräte beginnen.

Die Telia-Zone wird über 13 Millionen Geräte als einzelne Knoten verfügen, die jede Sekunde 30.000 Ereignisse erstellen. Sie brauchen also etwas Drastisches, um das Kommen und Gehen der schwedischen Bevölkerung im Auge zu behalten. Alles mit einem Mac oder einer IP-Adresse wird verbunden, was bedeutet, dass es für jedes Gerät eine Programmierschnittstelle geben muss. Aber die Entwickler, die Anwendungen erstellen, um mit der Graphdatenbank zu arbeiten, müssen die persönlichen Informationen nicht sehen (und erhalten keinen Zugriff darauf).

In diesem Fall fungiert die Graphdatenbank Neo4J als Kanal, der die Privatsphäre des Endbenutzers schützt, aber die kleinen Details bereitstellt, die Anwendungen benötigen, um Informationen für ein größeres Bild zu sammeln. Dies geschieht, indem die Anwendungsprogrammschnittstellen als gespeicherte Beziehungen zwischen verschiedenen Ereignistypen oder verschiedenen Datentypen gehalten werden.

Es geht nicht nur darum, dass Sie die sich entwickelnden Muster sehen. Das System muss sich an alle komplexen Beziehungsmodelle anpassen können.

Eine etwas weniger Technikfreak und benutzerfreundlichere Möglichkeit, das Gesamtbild des IoT zu erfassen, stellt Tableau . dar . Das ist der Apfel von Reporting-Tools, so der Chief Product Officer Francois Ajenstat. Das Problem bei der Anwendung von Data Science besteht darin, dass Data Scientists nicht die richtigen Fragen wissen. Ja, sie kennen vielleicht jede einzelne Menüoption in einer Berichtsanwendung, aber was nützt das, wenn sie nicht mit all diesen Informationen vertraut sind? Was nützen Datenwissenschaftler, wenn sie alle funktionieren, aber keine Form haben?

Aus diesem Grund hat sich Tableau zum Ziel gesetzt, die Abfrage von Datensätzen so einfach wie die Verwendung eines Mac zu machen. So wird jeder in die Lage versetzt, im IoT entstehende Muster zu finden und sie den Personen weiter oben zu präsentieren, nicht nur den wenigen Auserwählten, durch die derzeit alle Prozesse laufen müssen.

Wenn die Macht in wenigen Händen konzentriert ist, entstehen Produktivitätsengpässe und Einflusskonzentrationen, die zu allen möglichen menschlichen Problemen führen, von außer Kontrolle geratenen Egos bis hin zu Lohninflation. Nun, da es sich um ein Muster handelt, das Sie in keinem Unternehmen sehen möchten.

Wir müssen eine Brücke zu diesem Problem kaufen. Nein, nein, nicht von diesem Brückenverkäufer. Ich wusste immer, dass er zwielichtig ist.

Der Autor dieses Blogs ist Nick Booth, freiberuflicher IT- und Kommunikationsautor