{"id":3668,"date":"2023-05-22T20:47:19","date_gmt":"2023-05-22T20:47:19","guid":{"rendered":"http:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=3668"},"modified":"2023-05-29T16:47:25","modified_gmt":"2023-05-29T16:47:25","slug":"chaos-informacyjny-czy-w-swiecie-internet-of-things-zostaniemy-zasypani-nic-nieznaczacymi-badz-niezrozumialymi-danymi-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2023\/05\/22\/chaos-informacyjny-czy-w-swiecie-internet-of-things-zostaniemy-zasypani-nic-nieznaczacymi-badz-niezrozumialymi-danymi-2\/","title":{"rendered":"Chaos informacyjny – czy w \u015bwiecie Internet of Things zostaniemy zasypani nic nieznacz\u0105cymi, b\u0105d\u017a niezrozumia\u0142ymi danymi"},"content":{"rendered":"

W miar\u0119 jak przesuwamy si\u0119 dalej w er\u0119 cyfrow\u0105, ilo\u015b\u0107 danych generowanych ka\u017cdego dnia wzrasta w tempie wyk\u0142adniczym. Wraz z pojawieniem si\u0119 Internetu Rzeczy (IoT), gdzie wszystko, od urz\u0105dze\u0144 gospodarstwa domowego po ca\u0142e miasta, jest pod\u0142\u0105czone do internetu, ta eksplozja danych b\u0119dzie tylko si\u0119 pog\u0142\u0119bia\u0107. Jednak prawdziwe wyzwanie le\u017cy nie w samej ilo\u015bci danych, lecz w zdolno\u015bci do ich zrozumienia. Z tak\u0105 ilo\u015bci\u0105 generowanych informacji staje si\u0119 coraz trudniej odfiltrowa\u0107 szum i zidentyfikowa\u0107 to, co naprawd\u0119 jest istotne. W tym blogu om\u00f3wimy koncepcj\u0119 „chaosu informacyjnego” w kontek\u015bcie \u015bwiata IoT i przeanalizujemy, w jaki spos\u00f3b wp\u0142ywa to na nasz\u0105 zdolno\u015b\u0107 podejmowania informowanych decyzji. Om\u00f3wimy r\u00f3wnie\u017c niekt\u00f3re potencjalne rozwi\u0105zania tego problemu oraz to, co przysz\u0142o\u015b\u0107 mo\u017ce przynie\u015b\u0107 w zakresie zarz\u0105dzania danymi w erze IoT.<\/strong><\/p>\n

Czym jest szum informacyjny?<\/strong><\/p>\n

Szum informacyjny to termin u\u017cywany w kontek\u015bcie przesy\u0142ania i przetwarzania informacji, zar\u00f3wno w telekomunikacji, jak i w naukach spo\u0142ecznych. Odnosi si\u0119 do nadmiaru informacji i niepo\u017c\u0105danych zak\u0142\u00f3ce\u0144, kt\u00f3re wyst\u0119puj\u0105 podczas przekazywania informacji i mog\u0105 wp\u0142ywa\u0107 na jako\u015b\u0107 i zrozumia\u0142o\u015b\u0107 przekazu.<\/p>\n

W telekomunikacji, szum informacyjny mo\u017ce by\u0107 spowodowany r\u00f3\u017cnymi czynnikami, takimi jak zak\u0142\u00f3cenia elektromagnetyczne, straty sygna\u0142u w kablu lub niedoskona\u0142o\u015bci w sprz\u0119cie odbiorczym. W rezultacie, podczas przekazywania sygna\u0142u, do niego mog\u0105 by\u0107 dodawane przypadkowe zak\u0142\u00f3cenia lub zmiany, kt\u00f3re utrudniaj\u0105 odbi\u00f3r dok\u0142adnej kopii oryginalnej informacji. Szum informacyjny jest zazwyczaj mierzony jako stosunek sygna\u0142u do szumu (SNR – signal-to-noise ratio) i im wy\u017cszy ten stosunek, tym lepsza jako\u015b\u0107 przekazywanej informacji.<\/p>\n

W naukach spo\u0142ecznych, szum informacyjny odnosi si\u0119 do niepo\u017c\u0105danych czynnik\u00f3w lub zak\u0142\u00f3ce\u0144, kt\u00f3re mog\u0105 wp\u0142ywa\u0107 na przekazywanie lub odbi\u00f3r informacji w komunikacji mi\u0119dzy lud\u017ami. Mo\u017ce to obejmowa\u0107 niejednoznaczne sformu\u0142owania, niejasne gesty, zak\u0142\u00f3cenia w kanale komunikacyjnym (np. ha\u0142asy w tle), zbyt du\u017cy nat\u0142ok informacji lub inne czynniki, kt\u00f3re utrudniaj\u0105 pe\u0142ne zrozumienie przekazywanej informacji.<\/p>\n

Szum informacyjny mo\u017ce znacznie utrudni\u0107 proces podejmowania decyzji lub analizy danych, poniewa\u017c utrudnia odr\u00f3\u017cnienie wa\u017cnych informacji od tych nieistotnych. W dzisiejszym \u015bwiecie, w kt\u00f3rym generowana jest ogromna ilo\u015b\u0107 danych ka\u017cdego dnia, szum informacyjny staje si\u0119 coraz wi\u0119kszym wyzwaniem i zwi\u0119ksza potrzeb\u0119 stosowania skutecznych technik zarz\u0105dzania danymi.<\/p>\n

W dzisiejszym \u015bwiecie z \u0142atwo\u015bci\u0105 mo\u017cna znale\u017a\u0107 informacje na ka\u017cdy temat, ale niestety nie wszystkie z nich s\u0105 godne zaufania. Wraz z rozwojem nowych technologii i dost\u0119pno\u015bci do internetu, zalewanie informacjami s\u0142abej jako\u015bci, w tym fake newsami, sta\u0142o si\u0119 norm\u0105. Fake newsy to informacje, kt\u00f3re s\u0105 cz\u0119\u015bciowo lub ca\u0142kowicie nieprawdziwe i rozpowszechniane w celu wprowadzenia ludzi w b\u0142\u0105d. Mog\u0105 to by\u0107 fa\u0142szywe informacje o polityce, zdrowiu, finansach, kryminalistyce, a nawet podr\u00f3\u017cach. W dzisiejszych czasach zalew informacjami s\u0142abej jako\u015bci sta\u0142 si\u0119 tak du\u017cy, \u017ce znalezienie wiarygodnych \u017ar\u00f3de\u0142 informacji sta\u0142o si\u0119 trudne. Dlatego wa\u017cne jest, aby ka\u017cdy z nas zachowa\u0142 ostro\u017cno\u015b\u0107 i krytyczne podej\u015bcie do informacji, kt\u00f3re otrzymujemy, oraz weryfikowa\u0107 ich \u017ar\u00f3d\u0142a, aby unikn\u0105\u0107 nieprawdziwych informacji.<\/p>\n

Chaos informacyjny i Internet of Things<\/strong><\/p>\n

Chaos informacyjny to problem, kt\u00f3ry pojawia si\u0119 w erze Internetu Rzeczy (IoT). Wraz z pojawieniem si\u0119 IoT, ilo\u015b\u0107 generowanych danych znacznie wzros\u0142a, a wraz z ni\u0105 ilo\u015b\u0107 informacji, kt\u00f3re trudno jest przetworzy\u0107 i wykorzysta\u0107 w spos\u00f3b skuteczny. W wielu przypadkach dane generowane przez urz\u0105dzenia IoT s\u0105 nieuporz\u0105dkowane, nieprzetworzone i z\u0142o\u017cone, co stanowi wyzwanie dla dzia\u0142a\u0144 analitycznych i podejmowania decyzji. Ponadto, wraz z ilo\u015bci\u0105 generowanych danych, ro\u015bnie tak\u017ce prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia szumu informacyjnego i pojawienia si\u0119 fa\u0142szywych informacji. W tej sytuacji konieczne jest opracowanie skutecznych strategii zarz\u0105dzania danymi i analizowania ich w czasie rzeczywistym, aby zapobiega\u0107 chaosowi informacyjnemu i umo\u017cliwi\u0107 wykorzystanie pe\u0142nego potencja\u0142u IoT.<\/p>\n

Jak wykorzysta\u0107 te dane?<\/strong><\/p>\n

Wsp\u00f3\u0142czesny \u015bwiat generuje coraz wi\u0119cej nieustrukturyzowanych danych, co stanowi wyzwanie dla organizacji i przedsi\u0119biorstw, kt\u00f3re staraj\u0105 si\u0119 przetwarza\u0107 i wykorzystywa\u0107 te dane w spos\u00f3b skuteczny. Nieustrukturyzowane dane to dane, kt\u00f3re nie maj\u0105 jednoznacznej formy i nie s\u0105 \u0142atwe do przetworzenia za pomoc\u0105 standardowych technik analitycznych. Wiele z tych danych pochodzi z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142, takich jak media spo\u0142eczno\u015bciowe, pliki tekstowe, e-maile i strony internetowe. Bez odpowiedniego narz\u0119dzia, jakim s\u0105 systemy zarz\u0105dzania danymi i analityki, przetwarzanie takiej ilo\u015bci danych staje si\u0119 trudne i czasoch\u0142onne. Niemniej jednak, wykorzystanie nowoczesnych technologii, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, mo\u017ce pom\u00f3c w przetwarzaniu nieustrukturyzowanych danych i wykorzystaniu ich w spos\u00f3b skuteczny.<\/p>\n

Ogromna ilo\u015b\u0107 nieustrukturyzowanych danych, generowanych przez r\u00f3\u017cne \u017ar\u00f3d\u0142a, tworzy zapotrzebowanie na specjalist\u00f3w w dziedzinie data engineeringu i analizy danych. Data engineering to proces projektowania, budowania i utrzymywania infrastruktury danych, kt\u00f3ra umo\u017cliwia zbieranie, przechowywanie, przetwarzanie i analiz\u0119 danych. Natomiast analitycy danych zajmuj\u0105 si\u0119 analiz\u0105 danych, szukaj\u0105c wzorc\u00f3w, trend\u00f3w i informacji, kt\u00f3re mog\u0105 pom\u00f3c organizacjom podejmowa\u0107 decyzje biznesowe. Wsp\u00f3lnie, specjali\u015bci z dziedziny data engineeringu i analityki danych pomagaj\u0105 organizacjom w przetwarzaniu, przechowywaniu i analizie danych, umo\u017cliwiaj\u0105c im korzystanie z informacji zwi\u0105zanych z biznesem i podejmowanie informowanych decyzji. W erze ogromnej ilo\u015bci nieustrukturyzowanych danych, rola tych specjalist\u00f3w jest kluczowa dla sukcesu organizacji, kt\u00f3re chc\u0105 wykorzysta\u0107 potencja\u0142 danych w spos\u00f3b efektywny.<\/p>\n

Rola Data Engineer\u00f3w w przetwarzaniu danych<\/strong><\/p>\n

In\u017cynierowie danych odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w przetwarzaniu ogromnych ilo\u015bci danych generowanych przez urz\u0105dzenia IoT. Wraz z coraz wi\u0119kszym zastosowaniem urz\u0105dze\u0144 IoT w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach, ilo\u015b\u0107 generowanych danych wzros\u0142a w niespotykany dot\u0105d spos\u00f3b. Te dane musz\u0105 by\u0107 przechwytywane, przechowywane, przetwarzane i analizowane w spos\u00f3b wydajny, aby wyci\u0105gn\u0105\u0107 z nich warto\u015bciowe wnioski. In\u017cynierowie danych odpowiadaj\u0105 za projektowanie, budowanie i utrzymywanie infrastruktury potrzebnej do zarz\u0105dzania tak du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych. Zapewniaj\u0105, \u017ce przep\u0142yw danych jest wydajny, skalowalny i niezawodny, aby obs\u0142u\u017cy\u0107 ci\u0105g\u0142y przep\u0142yw danych generowanych przez urz\u0105dzenia IoT. Ponadto, in\u017cynierowie danych stosuj\u0105 r\u00f3\u017cne techniki przetwarzania danych, takie jak czyszczenie, normalizacja i transformacja danych, aby upewni\u0107 si\u0119, \u017ce dane s\u0105 w formacie u\u017cytecznym. Dzi\u0119ki swojej wiedzy i do\u015bwiadczeniu w zarz\u0105dzaniu du\u017cymi danymi, in\u017cynierowie danych pozwalaj\u0105 organizacjom wyci\u0105ga\u0107 warto\u015bciowe wnioski z danych IoT, co pomaga im podejmowa\u0107 informowane decyzje i zyska\u0107 przewag\u0119 konkurencyjn\u0105.<\/p>\n

Czym w\u0142a\u015bciwie s\u0105 te wszystkie dane i czemu to wa\u017cne?<\/strong><\/p>\n

Obecna liczba inteligentnych urz\u0105dze\u0144, o kt\u00f3rych mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce nale\u017c\u0105 do internetu rzeczy jest szacowana na dziesi\u0105tki miliard\u00f3w. Urz\u0105dzenia, o kt\u00f3rych mowa mog\u0105 by\u0107 definiowane bardzo szeroko: od prywatnych urz\u0105dze\u0144 codziennego u\u017cytku (np. lod\u00f3wka typu smart), poprzez nasze prywatne telefony (smartfony), po urz\u0105dzenia dobra publicznego (sygnalizacje \u015bwietlne z czujnikami nat\u0119\u017cenia ruchu drogowego, czy te\u017c stacje pomiarowe jako\u015bci powietrza).<\/p>\n

Ka\u017cde z nich w mniejszym lub wi\u0119kszym stopniu gromadzi dane telemetryczne i statystyki odno\u015bnie absolutnie wszystkiego, cz\u0119sto w ramach zasady: \u201cskoro da si\u0119, to to zr\u00f3bmy, mo\u017ce si\u0119 przyda\u201d. Wynika to z tego, \u017ce zbieranie takich danych sta\u0142o si\u0119 na tyle tanie, aby dzia\u0142o si\u0119 w spos\u00f3b praktycznie niezauwa\u017calny dla u\u017cytkownika. R\u00f3wnie\u017c przechowywanie du\u017cej ilo\u015bci danych nie jest obecnie szczeg\u00f3lnie kosztowne. Informacja jest rop\u0105 dwudziestego pierwszego wieku, a nawet najbardziej pozornie trywialne i bezu\u017cyteczne dane mog\u0105 by\u0107 zaskakuj\u0105co cenne dla korporacji, kt\u00f3re potrafi\u0105 z nich wyci\u0105ga\u0107 wa\u017cne dla siebie wnioski. Dlatego cz\u0119sto zwyczajnie op\u0142aca si\u0119 zbiera\u0107 wszystko, co jest mo\u017cliwe (i legalne).<\/p>\n

Konsekwencje<\/strong><\/p>\n

Wiele spo\u015br\u00f3d zbieranych danych dotyka r\u00f3\u017cnych aspekt\u00f3w naszego \u017cycia bezpo\u015brednio. Cz\u0119sto nawet nie zdajemy sobie spraw\u0119, z tego, \u017ce s\u0105 gromadzone, ani tym bardziej kto je b\u0119dzie przetwarza\u0107. Wielokro\u0107 zgadzamy si\u0119 r\u00f3\u017cne regulaminy, nie czytaj\u0105c ich uprzednio – dla nas liczy natomiast przede wszystkim wygoda u\u017cytkowania. Tymczasem zbierane informacje mog\u0105 wprost \u015bwiadczy\u0107 o naszym stylu \u017cycia, nawykach i dostarcza\u0107 wielu prywatnych informacji o nas. Takie dane mog\u0105 by\u0107 bardzo kusz\u0105ce chocia\u017cby w celach reklamowych, by skuteczniej prezentowa\u0107 nam reklamy produkt\u00f3w i us\u0142ug, kt\u00f3re mog\u0105 nas zainteresowa\u0107.<\/p>\n

W og\u00f3lno\u015bci mo\u017cna stwierdzi\u0107, \u017ce obecnie zbieranych i przedstawianych nam jest du\u017co wi\u0119cej informacji ni\u017c jeste\u015bmy w stanie przetworzy\u0107 i przyj\u0105\u0107 do wiadomo\u015bci. Bardzo cz\u0119sto wr\u0119cz kompletnie o nich zapominamy – uznajemy je za co\u015b powszedniego. W efekcie sprowadza si\u0119 do tego, \u017ce ufamy, \u017ce podmioty odpowiedzialne za nie, s\u0105 w stanie zarz\u0105dza\u0107 nimi racjonalnie i serwowa\u0107 nam u\u017cyteczne raporty, podsumowania i wnioski.<\/p>\n

Mo\u017ce si\u0119 jednak okaza\u0107, \u017ce jeste\u015bmy zasypywani mas\u0105 kolorowych diagram\u00f3w, kt\u00f3re w praktyce nic dla nas nie znacz\u0105. Toniemy w nich, nie potrafi\u0105c okre\u015bli\u0107, kt\u00f3re informacje s\u0105 dla nas faktycznie istotne, a jednocze\u015bnie zezwalaj\u0105c firmom na bardzo wiele w kontek\u015bcie zarz\u0105dzania naszymi danymi.<\/p>\n

Podsumowanie<\/strong><\/p>\n

Obecnie zbieramy dane telemetryczne i statystyki odno\u015bnie absolutnie wszystkiego, a w praktyce okazuje si\u0119, \u017ce nawet nie jeste\u015bmy w stanie ich poj\u0105\u0107. Korporacje maj\u0105ce w swoich szeregach specjalist\u00f3w od analizy danych, wyci\u0105gaj\u0105 z nich wiele warto\u015bciowych informacji. My natomiast mo\u017cemy sobie za to popatrze\u0107 na \u0142adne wykresy i zestawienia podsumowuj\u0105ce r\u00f3\u017cne aspekty naszego \u017cycia, prezentuj\u0105c nam jakkolwiek cz\u0119sto niezbyt przydatne wnioski. Obecnie wydaje si\u0119, \u017ce spo\u0142ecze\u0144stwo jednak akceptuje taki porz\u0105dek rzeczy, poniewa\u017c jest to zwyczajnie wygodne dla u\u017cytkownika, dla kt\u00f3rego dost\u0119p do ma\u0142o takich statystyk w oczywisty spos\u00f3b wydaje si\u0119 lepszy ni\u017c brak takiej opcji. Nic zatem nie zapowiada, aby cokolwiek mia\u0142o ulec zmianie – trend prawdopodobnie b\u0119dzie kontynuowany, a ilo\u015b\u0107 danych zbieranych i przetwarzanych na podstawie urz\u0105dze\u0144 IoT b\u0119dzie tylko ros\u0142a.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

W miar\u0119 jak przesuwamy si\u0119 dalej w er\u0119 cyfrow\u0105, ilo\u015b\u0107 danych generowanych ka\u017cdego dnia wzrasta w tempie wyk\u0142adniczym. Wraz z pojawieniem si\u0119 Internetu Rzeczy (IoT), gdzie wszystko, od urz\u0105dze\u0144 gospodarstwa domowego po ca\u0142e miasta, jest pod\u0142\u0105czone do internetu, ta eksplozja danych b\u0119dzie tylko si\u0119 pog\u0142\u0119bia\u0107. Jednak prawdziwe wyzwanie le\u017cy nie w samej ilo\u015bci danych, lecz […]<\/p>\n","protected":false},"author":134,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-3668","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/134"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3668"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3668\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3808,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3668\/revisions\/3808"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3668"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3668"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3668"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}