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La gestione dei dati nell’industrial IoT

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Dove memorizzare, elaborare e analizzare le grandi quantità di dati generati dalle applicazioni dell’Industrial Internet of Things? Per rispondere al quesito è necessario, prima di tutto, esplorare i principali fattori dei dati in questione

Quanto più le aziende sfruttano le applicazioni dell’Industrial Internet of Things, tanti più dati ottengono, tanto più si interrogano su quali siano il modo e lo strumento migliore per elaborare le grandi quantità di informazioni generate. Dubbi a dir poco rilevanti se si pensa che, entro il 2025, gli investimenti per l’hardware IIoT in ambito aziendale raggiungeranno una cifra che spazia tra i 175 e i 215 miliardi di dollari (fonte: McKinsey & Company).

Per il 75% dei dati, una risposta già c’è. Gartner stima infatti che tale percentuale di informazioni sarà memorizzata, elaborata e analizzata dalle aziende a livello edge. Resta da sistemare quel 25% e, per farlo, è necessario esplorare le quattro V dei dati IIoT, ovvero i quattro fattori portanti dei dati in questione.

Le quattro V dei dati dell’IIoT

Volume, varietà, valore e veridicità: sono questi i fattori da considerare prima di decidere in merito ai dati generati dall’Industrial Internet of Things.

Volume

Il primo fattore da considerare è la quantità di dati generati. Tanto più è grande la mole di dati, tanto più potenti dovranno essere i requisiti di rete, calcolo e archiviazione del sistema cui tale mole verrà affidata.

Varietà

Bisogna in secondo luogo considerare la tipologia di dati da memorizzare, elaborare ed analizzare. I dati rilevati da un sensore che misura i livelli di un liquido saranno diversi, ad esempio, da quelli generati da un sensore di temperatura. Così come non tutte le telecamere processano dati alla stessa velocità.

Valore

Un dato di valore è quello che è necessario conservare a lungo. Prima di procedere alla memorizzazione e all’archiviazione dei dati è necessario dunque riconoscere e calibrare, in base alle esigenze peculiari a ogni settore, le informazioni da salvare e quelle che, al contrario, non hanno più valore una volta concluso il processo.

Veridicità

Legato al valore è il concetto di veridicità. Nella maggior parte dei flussi di big data rientra una certa quantità di dati rappresentanti valori anomali o imprecisioni. Dati, cioè, non veritieri e che, di conseguenza, non è necessario conservare. Quel che serve è, invece, adottare parametri in grado di verificare la qualità dei dati estraendo solo quelli rilevanti.

Comprendere i dati

Le quattro V si rivelano così uno strumento particolarmente utile per comprendere al meglio dove i dati risultanti dall’applicazione dell’IIoT debbano essere elaborati, memorizzati e protetti. Per trovare, cioè, un giusto equilibrio tra edge computing industriale, data center aziendali e data center cloud.

Attività estremamente importante se si pensa ai costi aggiuntivi che possono derivare da una scelta sbagliata in tale ambito. Ecco perché, anche l’industria deve essere in grado di attuare una strategia IT che non lasci nulla al caso, flessibile e scalabile.

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