Che cos'è il Data Pooling nell'IoT?

Il data pooling implica la combinazione e la condivisione di dati provenienti da più fonti per generare approfondimenti più ampi e migliorare l'efficienza dei dati. Riunisce i set di dati di diverse entità e settori per creare un archivio di dati completo per l'analisi.

Come funziona il Data Pooling nell'IoT  

Il data pooling nell'IoT prevede l'aggregazione e la condivisione di dati provenienti da più dispositivi IoT per ottimizzare l'utilizzo dei dati, migliorare le conoscenze e rendere più efficienti le operazioni. Ecco una spiegazione dettagliata di come funziona il data pooling nell'IoT, insieme ad alcuni esempi pratici: 

Fase 1: raccolta dei dati dai dispositivi IoT 

• I dispositivi IoT, come i sensori e i dispositivi intelligenti, raccolgono dati in base alle loro funzionalità specifiche, come temperatura, umidità, movimento o posizione.

Fase 2: aggregazione e centralizzazione dei dati

• I dati raccolti da più dispositivi IoT vengono aggregati insieme.

• I dati aggregati vengono poi centralizzati in un unico database o in una piattaforma basata su cloud.

Fase 3: condivisione e condivisione dei dati 

• I dati centralizzati sono resi accessibili a più dispositivi o applicazioni IoT all'interno dell'ecosistema IoT.

• I dispositivi o le applicazioni IoT possono accedere e contribuire a un pool di dati comune.

Fase 4: Analisi collaborativa dei dati

• Diverse parti interessate, come produttori, fornitori di servizi o ricercatori, possono analizzare in modo collaborativo i dati raccolti.

• Questa analisi congiunta porta a intuizioni preziose e a una visione completa dell'ecosistema IoT.

Fase 5: processo decisionale guidato dai dati

• Le intuizioni ottenute dai dati in comune guidano il processo decisionale basato sui dati e le azioni strategiche per ottimizzare le implementazioni e le operazioni IoT.  

Fase 6: allocazione dinamica dei dati 

• I dispositivi IoT possono accedere dinamicamente ai dati del pool condiviso in base alle loro richieste di dati in tempo reale.

• I dispositivi con esigenze di dati più elevate possono accedere a una quantità maggiore di dati dal pool per garantire una distribuzione ottimale dei dati.  

Data Pooling obbligatorio e IoT? 

Il pooling dei dati non è sempre applicato nell'IoT e ci sono approcci alternativi per gestire i dati nelle implementazioni IoT. Alcune delle alternative al pooling dei dati nell'IoT sono: 

• Gestione individuale dei dati: In alcuni casi, i dispositivi e le applicazioni IoT possono gestire i propri dati individualmente, senza bisogno di un pooling di dati. Ogni dispositivo o applicazione gestisce i propri dati senza condividerli con altri.

• Edge Computing: L'edge computing prevede l'elaborazione dei dati più vicino alla fonte, cioè sui dispositivi edge stessi o nei server edge locali. Questo approccio riduce la necessità di un pooling di dati centralizzato e consente un'elaborazione più rapida dei dati e un processo decisionale in tempo reale ai margini.

• Federazione dei dati: La federazione dei dati consente a diversi dispositivi o applicazioni IoT di accedere e interrogare i dati da più fonti senza riunire fisicamente i dati in un archivio centrale. Facilita la condivisione dei dati e la collaborazione, pur mantenendo i dati in posizioni separate.

• Replicazione dei dati: Invece di mettere in comune i dati, la replica dei dati comporta la loro duplicazione in più sedi o dispositivi. Questa ridondanza garantisce la disponibilità dei dati anche se alcuni dispositivi o sedi hanno problemi di connettività.

• Segregazione dei dati: In alcuni scenari IoT, può essere utile mantenere i dati segregati per motivi normativi, di sicurezza o di privacy. La segregazione dei dati garantisce che i dati sensibili siano isolati e accessibili solo alle parti autorizzate.

• Virtualizzazione dei dati: La virtualizzazione dei dati consente alle applicazioni di accedere e interrogare i dati provenienti da varie fonti, compresi i dispositivi IoT, senza spostare fisicamente o riunire i dati. Fornisce una visione unificata dei dati senza centralizzarli.

Priorità dei dati: Invece di raggruppare tutti i dati provenienti dai dispositivi IoT, le organizzazioni possono dare priorità ad alcuni flussi di dati critici per l'analisi immediata e il processo decisionale, mentre altri dati meno critici vengono gestiti separatamente.