Cómo el aseguramiento de la calidad y los grandes datos juegan un papel importante en el IoT

Cómo el aseguramiento de la calidad y los grandes datos juegan un papel importante en el IoT

  • Big Data
  • mayo 23, 2022
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El surgimiento del Internet de las Cosas (Internet de las Cosas) como el principal productor de datos en aplicaciones de big data ha traído nuevos desafíos para la integridad de los datos y el desarrollo de un Internet de las Cosas infraestructura integral de autenticación de entrada para hacer frente a estos desafíos.

El uso de consistente calidad de datos Las prácticas y estándares en una aplicación de big data son posibles para los datos provenientes de una variedad de fuentes, que incluyen almacén de datosSitios de blogs, sitios de redes sociales, etc. Internet de las Cosas Los datos difieren de los datos tradicionales en que están sujetos a varios requisitos de garantía de calidad y requieren el uso de una capa de monitoreo especialmente diseñada Internet de las Cosas Propósitos de la gestión de la excelencia de datos. por Internet de las Cosas Para tener éxito, los técnicos y la gerencia deben implementar un programa sólido de administración de datos que cubra tanto calidad de datos Métricas y los métodos para garantizar que se cumplan y mantengan.

La validez de cualquier hallazgo o pronóstico basado en datos que no se ajusten a los estándares actuales es cuestionable y, si bien los pronósticos son contradictorios, pueden generar pérdidas financieras para una empresa. Un conjunto de atributos o características objetivos que los científicos de datos pueden evaluar para medir calidad de datos Estos incluyen precisión, integridad de los registros y alcance del registro, autenticidad, confiabilidad, unicidad, consistencia, exactitud, aplicabilidad y facilidad de uso. Los rasgos cualitativos incluyen cosas como accesibilidad, credibilidad, explicabilidad e imparcialidad, por nombrar algunos. Cada organización debe evaluar sus datos y determinar el nivel de calidad requerido para cada aplicación de Internet de las Cosas. Por lo tanto, no habrá una regla única que se aplique a todas las empresas individualmente. De acuerdo con los objetivos de cada organización y las elecciones realizadas con su uso Internet de las Cosas Los estándares de datos para la acción varían de una empresa a otra.

La creación de un enfoque de datos es fundamental para que las empresas cumplan con las características de calidad necesarias. A través del aseguramiento de la calidad, la reducción de riesgos y la mejora de tener Digital Experiencia, Soporte de la empresa de pruebas de software Las organizaciones de hoy para ejecutar con eficacia su visión tecnológica.

¿Qué es el Internet de las Cosas (IoT) en Big Data?

grandes datos ayuda a comprender los puntos de datos reales recopilados a través de Internet de las Cosas Dispositivos. Las resoluciones de análisis de datos masivos ingieren datos no estructurados recopilados por Internet de las Cosas dispositivos y organícelos en un conjunto de datos consumibles que empodera a las organizaciones con conocimientos sobre cómo mejorar sus operaciones. llegar a lo grande calidad de datos (BDQ) es una operación extremadamente costosa y lenta, ya que requiere el uso de grandes cantidades de recursos computacionales. Mantener la calidad a lo largo del ciclo de vida de los datos requiere una evaluación y revisión de la calidad antes de decidir cómo administrar grandes cantidades de datos.

No es de extrañar que cada vez más empresas utilicen el potencial sin explotar de Internet de las Cosas y grandes habilidades de datos. Datos a través de una vez Internet de las Cosas dispositivos comienzan a fluir, la infraestructura requerida para la evaluación debe estar en su lugar. Esta estructura se puede construir internamente o ser ofrecida por un tercero, pero en última instancia proporciona a una organización la capacidad de descubrir información valiosa y transformar los datos en información procesable.

Datos extensos pruebas Para el análisis, no se trata solo de saber qué puede salir mal en los detalles de la recopilación de datos, sino también cómo se pueden malinterpretar los datos, lo que lleva a una evaluación completamente incorrecta del conjunto de datos. Cuando se trata de proporcionar el resultado analítico que lo ayudará a comercializar su producto a tiempo, los ingenieros de calidad deben comunicarse directamente con sus empresas de software y funcionar sin problemas en sus ágiles sprints.

1. Personal de control de calidad

Configure un equipo de control de calidad para garantizar que los datos generados por su sistema de análisis sean válidos y proporcionen las métricas deseadas. La incorporación de personas competentes lo antes posible puede ser difícil, especialmente si su empresa está ubicada en una región con un mercado laboral ajustado.

2. Un método sistemático para la resolución de problemas

Cheque estrategias y Prueba Los casos deben ser desarrollados por su equipo de servicio de control de calidad para garantizar esto. pruebas es completo y consistente. Estos sirven para definir y organizar el proceso de aseguramiento de la calidad y para mantener la coherencia y la continuidad.

3. Mayor productividad

La validación de datos es una tarea que requiere mucho tiempo y que agrega tiempo y dinero al proceso de análisis. Tener su equipo de servicio de control de calidad capaz de desarrollar validadores de datos personalizados lo libera de la carga de la validación de datos y mejora la exactitud de los datos.

4. Uso de dispositivos reales para realizar pruebas

La simulación de teléfonos celulares, computadoras portátiles y otros dispositivos electrónicos solo puede ayudarlo hasta cierto punto en su búsqueda de conocimiento. Se requieren dispositivos reales para obtener fechas reales. Asegúrese de que su socio de control de calidad tenga una gran biblioteca accesible de dispositivos que ejecuten una variedad de sistemas de aplicaciones para recopilar una variedad de datos.

¿Qué medidas pueden tomar las empresas y las industrias para garantizar la seguridad del IIoT?

El aumento en la competencia del proceso es importante para Internet de las Cosas los sistemas deben prestar tanta atención a la seguridad como a la productividad. Vincular OT a online puede mejorar la viabilidad organizacional gracias a la gran cantidad de sensores y dispositivos asociados que se usan en el trabajo y los datos de tiempo real que brindan. Sin embargo, la falta de capitalización Seguridad de Internet puede hacer que las mejoras se vean socavadas. Medidas de seguridad integradas de un software Pruebas Las empresas deben ser consideradas en esta situación. En consecuencia, la protección contra amenazas y de extremo a extremo desde la puerta de enlace hasta el punto final es necesaria para la seguridad de los sistemas IIoT.

Las pruebas son muy importantes, ¿entiendes por qué?

Con el amanecer de (Internet de las Cosas) como uno de los proveedores de datos más importantes para big data, las aplicaciones han logrado algunas cosas especiales calidad de datos Problemas que afectan el desarrollo de un Internet de las Cosas infraestructura integral de autenticación de datos. uniforme calidad de datos Las técnicas y los procedimientos son accesibles a los datos provenientes de una variedad de fuentes, p. almacén de datosBlogs web, redes sociales y otras fuentes similares en una aplicación de big data, incluidos, entre otros, debido a la Internet de las Cosas Dado que los datos se diferencian mucho de otros tipos de datos, los problemas asociados con garantizar la superioridad de estos datos también son diferentes y, por lo tanto, están diseñados específicamente Internet de las Cosas El recubrimiento de datos desafiantes allana el camino para su introducción.

Para aquellos que no están familiarizados con esta área, puede parecer que mover o construir tecnología en un centro de datos de destino tiene que ver principalmente con la instalación de la infraestructura de hardware. Las aplicaciones, en cambio, lo son todo. Las aplicaciones que se ejecutan en un centro de datos son el elemento vital de una empresa. El objetivo es garantizar que el funcionamiento de los programas no se vea afectado y que el tiempo de inactividad de las aplicaciones de la empresa se mantenga al mínimo. Es de vital importancia que se realice una Prueba se desarrolla junto con una estrategia de migración y se asignan recursos financieros y humanos adecuados al proyecto.

Esto valida una conexión adecuada entre la aplicación de big data completa y el software de terceros, así como dentro y entre múltiples componentes de la aplicación de big data. pruebas naturaleza, así como la correcta conformidad de los desarrollos tecnológicos utilizados. Se ejecuta de acuerdo con la arquitectura y la tecnología específicas de su aplicación.

El producto no tiene una vida útil prolongada en el mercado, ya que a menudo sufre un defecto o simplemente falla debido al intenso tráfico de la red. Eficiente pruebas se asegura de resolver todos estos obstáculos antes de lanzar su producto para que pueda obtener los beneficios potenciales mientras retiene su base de clientes. Muchos factores muestran la importancia del software pruebas.

Cuando se trata de big data, el control de calidad es un tema espinoso, no solo por la fuerte demanda de talento en desarrollo de software en el mercado, sino también porque los enfoques tradicionales se quedan cortos. Cuando se trata de conjuntos de datos más grandes, ciertas tecnologías pueden ser inadecuadas y la validación de datos puede ser tediosa. La pregunta aquí es: «¿Cómo podemos revisar los datos en una hoja de cálculo de Excel?» ¿Le gusta revisar su papeleo uno a la vez? Determinar lo que ponemos en el Prueba podría ser una elección difícil. Es posible que Prueba una gran cantidad de datos a la vez? ¿Aproximadamente cuántas muestras se requieren? “¿Cuándo es el mejor momento para recopilar datos?” Todo esto se responderá si existe el software adecuado pruebas en su lugar; incluso son beneficiosos.

Cómo la garantía de calidad y los grandes datos juegan un papel importante en IoT apareció por primera vez en Datafloq.

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