W miarę jak przesuwamy się dalej w erę cyfrową, ilość danych generowanych każdego dnia wzrasta w tempie wykładniczym. Wraz z pojawieniem się Internetu Rzeczy (IoT), gdzie wszystko, od urządzeń gospodarstwa domowego po całe miasta, jest podłączone do internetu, ta eksplozja danych będzie tylko się pogłębiać. Jednak prawdziwe wyzwanie leży nie w samej ilości danych, lecz w zdolności do ich zrozumienia. Z taką ilością generowanych informacji staje się coraz trudniej odfiltrować szum i zidentyfikować to, co naprawdę jest istotne. W tym blogu omówimy koncepcję “chaosu informacyjnego” w kontekście świata IoT i przeanalizujemy, w jaki sposób wpływa to na naszą zdolność podejmowania informowanych decyzji. Omówimy również niektóre potencjalne rozwiązania tego problemu oraz to, co przyszłość może przynieść w zakresie zarządzania danymi w erze IoT.

Czym jest szum informacyjny?

Szum informacyjny to termin używany w kontekście przesyłania i przetwarzania informacji, zarówno w telekomunikacji, jak i w naukach społecznych. Odnosi się do nadmiaru informacji i niepożądanych zakłóceń, które występują podczas przekazywania informacji i mogą wpływać na jakość i zrozumiałość przekazu.

W telekomunikacji, szum informacyjny może być spowodowany różnymi czynnikami, takimi jak zakłócenia elektromagnetyczne, straty sygnału w kablu lub niedoskonałości w sprzęcie odbiorczym. W rezultacie, podczas przekazywania sygnału, do niego mogą być dodawane przypadkowe zakłócenia lub zmiany, które utrudniają odbiór dokładnej kopii oryginalnej informacji. Szum informacyjny jest zazwyczaj mierzony jako stosunek sygnału do szumu (SNR – signal-to-noise ratio) i im wyższy ten stosunek, tym lepsza jakość przekazywanej informacji.

W naukach społecznych, szum informacyjny odnosi się do niepożądanych czynników lub zakłóceń, które mogą wpływać na przekazywanie lub odbiór informacji w komunikacji między ludźmi. Może to obejmować niejednoznaczne sformułowania, niejasne gesty, zakłócenia w kanale komunikacyjnym (np. hałasy w tle), zbyt duży natłok informacji lub inne czynniki, które utrudniają pełne zrozumienie przekazywanej informacji.

Szum informacyjny może znacznie utrudnić proces podejmowania decyzji lub analizy danych, ponieważ utrudnia odróżnienie ważnych informacji od tych nieistotnych. W dzisiejszym świecie, w którym generowana jest ogromna ilość danych każdego dnia, szum informacyjny staje się coraz większym wyzwaniem i zwiększa potrzebę stosowania skutecznych technik zarządzania danymi.

W dzisiejszym świecie z łatwością można znaleźć informacje na każdy temat, ale niestety nie wszystkie z nich są godne zaufania. Wraz z rozwojem nowych technologii i dostępności do internetu, zalewanie informacjami słabej jakości, w tym fake newsami, stało się normą. Fake newsy to informacje, które są częściowo lub całkowicie nieprawdziwe i rozpowszechniane w celu wprowadzenia ludzi w błąd. Mogą to być fałszywe informacje o polityce, zdrowiu, finansach, kryminalistyce, a nawet podróżach. W dzisiejszych czasach zalew informacjami słabej jakości stał się tak duży, że znalezienie wiarygodnych źródeł informacji stało się trudne. Dlatego ważne jest, aby każdy z nas zachował ostrożność i krytyczne podejście do informacji, które otrzymujemy, oraz weryfikować ich źródła, aby uniknąć nieprawdziwych informacji.

Chaos informacyjny i Internet of Things

Chaos informacyjny to problem, który pojawia się w erze Internetu Rzeczy (IoT). Wraz z pojawieniem się IoT, ilość generowanych danych znacznie wzrosła, a wraz z nią ilość informacji, które trudno jest przetworzyć i wykorzystać w sposób skuteczny. W wielu przypadkach dane generowane przez urządzenia IoT są nieuporządkowane, nieprzetworzone i złożone, co stanowi wyzwanie dla działań analitycznych i podejmowania decyzji. Ponadto, wraz z ilością generowanych danych, rośnie także prawdopodobieństwo wystąpienia szumu informacyjnego i pojawienia się fałszywych informacji. W tej sytuacji konieczne jest opracowanie skutecznych strategii zarządzania danymi i analizowania ich w czasie rzeczywistym, aby zapobiegać chaosowi informacyjnemu i umożliwić wykorzystanie pełnego potencjału IoT.

Jak wykorzystać te dane?

Współczesny świat generuje coraz więcej nieustrukturyzowanych danych, co stanowi wyzwanie dla organizacji i przedsiębiorstw, które starają się przetwarzać i wykorzystywać te dane w sposób skuteczny. Nieustrukturyzowane dane to dane, które nie mają jednoznacznej formy i nie są łatwe do przetworzenia za pomocą standardowych technik analitycznych. Wiele z tych danych pochodzi z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, pliki tekstowe, e-maile i strony internetowe. Bez odpowiedniego narzędzia, jakim są systemy zarządzania danymi i analityki, przetwarzanie takiej ilości danych staje się trudne i czasochłonne. Niemniej jednak, wykorzystanie nowoczesnych technologii, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, może pomóc w przetwarzaniu nieustrukturyzowanych danych i wykorzystaniu ich w sposób skuteczny.

Ogromna ilość nieustrukturyzowanych danych, generowanych przez różne źródła, tworzy zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie data engineeringu i analizy danych. Data engineering to proces projektowania, budowania i utrzymywania infrastruktury danych, która umożliwia zbieranie, przechowywanie, przetwarzanie i analizę danych. Natomiast analitycy danych zajmują się analizą danych, szukając wzorców, trendów i informacji, które mogą pomóc organizacjom podejmować decyzje biznesowe. Wspólnie, specjaliści z dziedziny data engineeringu i analityki danych pomagają organizacjom w przetwarzaniu, przechowywaniu i analizie danych, umożliwiając im korzystanie z informacji związanych z biznesem i podejmowanie informowanych decyzji. W erze ogromnej ilości nieustrukturyzowanych danych, rola tych specjalistów jest kluczowa dla sukcesu organizacji, które chcą wykorzystać potencjał danych w sposób efektywny.

Rola Data Engineerów w przetwarzaniu danych

Inżynierowie danych odgrywają kluczową rolę w przetwarzaniu ogromnych ilości danych generowanych przez urządzenia IoT. Wraz z coraz większym zastosowaniem urządzeń IoT w różnych branżach, ilość generowanych danych wzrosła w niespotykany dotąd sposób. Te dane muszą być przechwytywane, przechowywane, przetwarzane i analizowane w sposób wydajny, aby wyciągnąć z nich wartościowe wnioski. Inżynierowie danych odpowiadają za projektowanie, budowanie i utrzymywanie infrastruktury potrzebnej do zarządzania tak dużą ilością danych. Zapewniają, że przepływ danych jest wydajny, skalowalny i niezawodny, aby obsłużyć ciągły przepływ danych generowanych przez urządzenia IoT. Ponadto, inżynierowie danych stosują różne techniki przetwarzania danych, takie jak czyszczenie, normalizacja i transformacja danych, aby upewnić się, że dane są w formacie użytecznym. Dzięki swojej wiedzy i doświadczeniu w zarządzaniu dużymi danymi, inżynierowie danych pozwalają organizacjom wyciągać wartościowe wnioski z danych IoT, co pomaga im podejmować informowane decyzje i zyskać przewagę konkurencyjną.

Czym właściwie są te wszystkie dane i czemu to ważne?

Obecna liczba inteligentnych urządzeń, o których można powiedzieć, że należą do internetu rzeczy jest szacowana na dziesiątki miliardów. Urządzenia, o których mowa mogą być definiowane bardzo szeroko: od prywatnych urządzeń codziennego użytku (np. lodówka typu smart), poprzez nasze prywatne telefony (smartfony), po urządzenia dobra publicznego (sygnalizacje świetlne z czujnikami natężenia ruchu drogowego, czy też stacje pomiarowe jakości powietrza).

Każde z nich w mniejszym lub większym stopniu gromadzi dane telemetryczne i statystyki odnośnie absolutnie wszystkiego, często w ramach zasady: “skoro da się, to to zróbmy, może się przyda”. Wynika to z tego, że zbieranie takich danych stało się na tyle tanie, aby działo się w sposób praktycznie niezauważalny dla użytkownika. Również przechowywanie dużej ilości danych nie jest obecnie szczególnie kosztowne. Informacja jest ropą dwudziestego pierwszego wieku, a nawet najbardziej pozornie trywialne i bezużyteczne dane mogą być zaskakująco cenne dla korporacji, które potrafią z nich wyciągać ważne dla siebie wnioski. Dlatego często zwyczajnie opłaca się zbierać wszystko, co jest możliwe (i legalne).

Konsekwencje

Wiele spośród zbieranych danych dotyka różnych aspektów naszego życia bezpośrednio. Często nawet nie zdajemy sobie sprawę, z tego, że są gromadzone, ani tym bardziej kto je będzie przetwarzać. Wielokroć zgadzamy się różne regulaminy, nie czytając ich uprzednio – dla nas liczy natomiast przede wszystkim wygoda użytkowania. Tymczasem zbierane informacje mogą wprost świadczyć o naszym stylu życia, nawykach i dostarczać wielu prywatnych informacji o nas. Takie dane mogą być bardzo kuszące chociażby w celach reklamowych, by skuteczniej prezentować nam reklamy produktów i usług, które mogą nas zainteresować.

W ogólności można stwierdzić, że obecnie zbieranych i przedstawianych nam jest dużo więcej informacji niż jesteśmy w stanie przetworzyć i przyjąć do wiadomości. Bardzo często wręcz kompletnie o nich zapominamy – uznajemy je za coś powszedniego. W efekcie sprowadza się do tego, że ufamy, że podmioty odpowiedzialne za nie, są w stanie zarządzać nimi racjonalnie i serwować nam użyteczne raporty, podsumowania i wnioski.

Może się jednak okazać, że jesteśmy zasypywani masą kolorowych diagramów, które w praktyce nic dla nas nie znaczą. Toniemy w nich, nie potrafiąc określić, które informacje są dla nas faktycznie istotne, a jednocześnie zezwalając firmom na bardzo wiele w kontekście zarządzania naszymi danymi.

Podsumowanie

Obecnie zbieramy dane telemetryczne i statystyki odnośnie absolutnie wszystkiego, a w praktyce okazuje się, że nawet nie jesteśmy w stanie ich pojąć. Korporacje mające w swoich szeregach specjalistów od analizy danych, wyciągają z nich wiele wartościowych informacji. My natomiast możemy sobie za to popatrzeć na ładne wykresy i zestawienia podsumowujące różne aspekty naszego życia, prezentując nam jakkolwiek często niezbyt przydatne wnioski. Obecnie wydaje się, że społeczeństwo jednak akceptuje taki porządek rzeczy, ponieważ jest to zwyczajnie wygodne dla użytkownika, dla którego dostęp do mało takich statystyk w oczywisty sposób wydaje się lepszy niż brak takiej opcji. Nic zatem nie zapowiada, aby cokolwiek miało ulec zmianie – trend prawdopodobnie będzie kontynuowany, a ilość danych zbieranych i przetwarzanych na podstawie urządzeń IoT będzie tylko rosła.