My Sensor Data

Het besef van de noodzaak van onderling verbonden systemen die gebruik maken van het internet om dingen gemakkelijker te vereenvoudigen, zorgt voor een revolutie in de manier waarop we leven.

Het internet van dingen is inmiddels de belangrijkste bron voor het verzamelen van gegevens. De analyse en verwerking van deze verzamelde gegevens hebben geleid tot tal van moderne analytische oplossingen. 

Het internet van dingen geeft zo een nieuwe betekenis aan het woord “intelligent”. Door een relatie aan te gaan met andere technologieën, processen en data-analyse op een economische en schaalbare manier.

Omdat het Internet van dingen een datagestuurde technologie is, draagt het aanzienlijk bij aan de toename van beschikbare informatie en beïnvloed het de manier waarop we al jaren hebben gewerkt. Steeds meer innovatieve digitale oplossingen die mogelijk bestaan uit betere, meer geavanceerde analyses en data gerichte besluitvorming kenmerken veranderingen. Één voortdurend evoluerend technologie, die het ons soms moeilijk maakt om de technologie en de voordelen ervan te begrijpen.

Constante onderzoek, van de implementatie en de opwaardering van de IoT-technologie heeft ons ertoe gebracht meer geavanceerde mechanismen te ontwikkelen waarmee gegevens kunnen worden verwerkt.

We ontwikkelen goedkope sensor en nieuwe communicatietechnieken waarmee we miljarden apparaten met elkaar kunnen verbinden en waarover we informatie delen.

Door Global Positioning Systems (GPS) weten we waar een voorwerp is, en kunnen we ongevallen te voorkomen. Ook kunnen we het productieproces en onderhoud van apparatuur stroomlijnen en beter beheren via het internet van dingen.

Slimme waterpompen, irrigatiesystemen, controleren niveaus en en bepalen mee hoeveelheid pesticiden we kunnen gebruiken tijdens groei van de gewassen. Waardoor de productie en kwaliteit van de oogst een boost kan worden geven.

Integratie of levensreddende technologieën in de gezondheidszorg zullen de kwaliteit van het leven verbeteren en onze gezondheid door middel van constante monitoring op peil houden.

Ook de omgeving waarin we wonen wordt beïnvloed door slimme verwarmingsketels, automatische deursloten,. En meer geavanceerde functie’s in ons huis waarvan intelligente/slimme verlichting  slechts een van de voorbeelden is.

Daarbij wisselen we voortdurend informatie uit, wat betekent dat de er voortdurend waardevolle gegevens en inzichten worden verzamelt door middel van interactie.

De informatie die wordt verzameld, is niet beperkt tot de apparaten die eigendom zijn van bedrijven of organisaties. Dit proces omvat ook elk persoonlijk apparaat in en buiten ons huis.

Hoeveel data wordt er elke dag gecreëerd? Hoeveel data gebruikt de gemiddelde persoon? Onze smartphones en tablets, alle innovaties in mobiele netwerken en wifi, zorgen voor de creatie en hoger verbruik van data.

Dus hoeveel data er elke dag geproduceerd in onze nieuwe werkelijkheid, heeft elke dag een ander antwoord. Voordat we ingaan op de vraag hoeveel data we produceren, moeten we eerst een opsomming maken.

* In 2020 creëerden mensen elke seconde bijna 2 MB aan data.

* Tegen 2025 zullen er wereldwijd meer dan 200 zettabytes aan gegevens in cloudopslag staan..

* Bijna 50 zettabyte aan gegevens vormen ons digitale universum.

* Elke dag worden meer 300 miljard e-mails verzonden en 500 miljoen tweets gemaakt.

Maar als we het hebben over hoeveel data die er elke dag wordt gecreëerd, is de huidige schatting meer dan 1 biljoen MB per dag.

Zelfs terwijl we deze post lezen, slaat we veel onbruikbare gegevens op. We kunnen overwegen om die ruimte weer vrij te maken en onnodige gegevens te verwijderen. Echter de praktijk leert ons dat maar weinig mensen dit doen, met als resultaat bergen onbruikbare gegevens.

Aan het begin van dit jaar waren er wereldwijd bijna 5 miljard actieve internetgebruikers.

Dat is duizelingwekkend, als je bedenkt dat dit er in 2013 slechts 2,6 miljard waren.

De mobiele telefoon of moeten we smartphone zeggen, is met 4,28 miljard unieke gebruikers, is de aanjager van deze duizelingwekkende groei. En daarmee de grootste generator van data in onze wereld op dit moment.

En de mobiele telefoon maakt het mogelijk om persoonsgericht advertenties, content en data te genereren.

Daarbij verovert IoT inmiddels onze woningen en deze groei vertoont geen tekenen van vertraging. Sterker nog, de industrie is booming. Naarmate het aantal IoT-apparaten toeneemt, neemt ook het aantal actieve gebruikers toe.

In 2019 was het aantal aangesloten IOT apparaten slechts een kleine 8 miljard, dit aantal zal voor 2030 meer dan verdrievoudigen zijn.

Geholpen door slimme netwerken, volgsystemen, monitoring, autonome voertuigen en infrastructuur. En dat zijn er al meer dan drie miljard, gadgets zoals lampen, huishoudelijke apparaten, slimme meters, alarmen en volgsystemen.

Hoe groot is de grootte van de gegevens?

En hoe maken we van kleine hoeveelheden gegevens big data.

Hoeveel is een byte?

1 byte is gelijk aan 0,001 kilobyte.

Hoeveel is een kilobyte?

1 kilobyte is gelijk aan 1024 bytes.

Hoeveel is een megabyte?

1 megabyte is gelijk aan 1024 kilobytes.

Hoeveel is een gigabyte?

1 gigabyte is gelijk aan ongeveer 1024 megabytes.

Hoeveel is een terabyte?

1 terabyte is gelijk aan 1024GB.

Hoeveel is een petabyte?

1 petabyte is gelijk aan 1024 terabyte.

Hoeveel is een exabyte?

1 exabyte is gelijk aan ongeveer 1024 petabyte.

Hoeveel is een zettabyte?

1 zettabyte is gelijk aan ongeveer een biljoen gigabyte.

Hoeveel is een yottabyte?

1 yottabyte is gelijk aan 1.204 zettabyte.

Goed om te onthouden het grootste deel van de gegevens wereldwijd is in de afgelopen twee jaar gegenereerd, het zal interessant zijn om te volgen ‘hoeveel gegevens er elke dag worden gegenereerd’ en hoeveel dat over een jaar is. De hoeveelheid gegevens zal zelfs nog meer toenemen in de komende vijf tot tien jaar, waardoor we in de komende jaren radicaal anders zullen moeten gaan denken over gegevens en de rol van data in onze samenleving.

De afgelopen jaren hebben we een toename gezien in het publieke debat en het bewustzijn rond dataprivacy. Met het verschijnen van strikte privacyregels (AVG), dagelijkse nieuwsartikelen over datalekken, is privacy een zorg geworden voor ons allemaal. Met als gevolg dat gegevensprivacy een grondrecht is geworden, waarbij steeds meer mensen het als een mensenrecht beschouwen.

Jarenlang ging het beschermen van de privacy over het geven van toestemming bij online belevingen en hoe onze gegevens ‘veilig’ waren. In de realiteit van vandaag is dit begrip verdwenen, omdat we online te veel waarde krijgen om onszelf te beperken omwille van onze ‘privacy’. Zou dit een reden kunnen zijn om privacy te heroverwegen en in plaats te focussen op data-eigendom.

We zitten midden in de groeistuip van het internet. De meesten van ons maken zich geen zorgen bij het delen van foto’s van onze vakantie of waar we net ingecheckt zijn. Deze onschuldige dingen zijn inmiddels veranderd. De eindeloze rij van privacy schandalen en inbreuken op ons vertrouwen, hebben de betrouwbaarheid van het internet geschaad.

Desalniettemin, zijn we na de meest digitale jaar ooit zijn we meer online gaan leven en verhuizen steeds meer diensten naar de digitale wereld, meer dan ooit tevoren, wat duidelijk maakt dat het delen van gegevens nergens toe leidt. We delen meer gegevens en deze gegevens zijn een handelsartikel geworden en vereiste voor bijna elke digitale interactie, is het daardoor tijd om een ​​nieuw standpunt in te nemen waarbij we onze gegevens zelf beheren terwijl we ons op het internet bewegen.

Te lang hadden we niets te zeggen over onze gegevens, maar met de wereldwijde privacy trend, regelgeving zoals de AVG, CCPA en LGPD, die onze gegevens definiëren als een persoonlijk bezit, dat toegankelijkheid en eigendom betekend voor onze eigen data die de nieuwe standaard moet worden.

Komt het er eigenlijk op neer dat er niet zoiets bestaat als een veilig en risicovrij internet; datalekken gebeuren nu eenmaal. En we moeten onze relaties met bedrijven koesteren zonder de waarde die we ervoor terugkrijgen te beperken.

Als onze gegevens zijn persoonlijk goed, zo moeten we ze behandelen zoals elk ander goed en kijken naar de waarde versus de kosten van het delen ervan. Om de balans te vinden, moeten we begrijpen welke gegevens we delen en de bijbehorende risico’s en wat we ervoor terugkrijgen. Velen van ons zullen het niet erg vinden om onze gegevens te delen in ruil voor gepersonaliseerde ervaringen, zoals het krijgen van aanbevelingen op basis van onze luistergeschiedenis of het hebben van een smartwatch die onze vitale lichaamsfuncties in de gaten houdt.

Maar het is niet altijd zo dat je er voldoende voor terug krijgt, je moet weten met wie of wat je gegevens deelt om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen.

De kernprincipes van data-eigendom:

• Toegang en transparantie: om te weten welke data je deelt, met wie, wat bedrijven ermee kunnen / doen en wat de risico’s kunnen zijn.

• Keuze en controle: je moet een grens kunnen trekken, welke gegevens je wilt delen op basis van de toegevoegde waarde die je ervoor terug krijgt. Het delen van gegevens kan een goede zaak zijn, zolang het voor beide partijen dezelfde waarde biedt; als dit niet het geval is, moet je het eigendom van die gegevens terug te kunnen nemen.

Door de wereldwijde privacyregelgeving die consumenten gegevensrechten geeft, eisen steeds meer consumenten eigendom van hun persoonlijke gegevens. Transparantie, gemakkelijke toegang en controle over hun gegevens, is waardoor gegevensprivacy en eigendom een ​​noodzaak geworden. Het is geen toeval dat focus op privacy de komende jaren verdubbelt en een van de belangrijkste onderscheidende factoren is bij onze beslissingen in de toekomst.

Dit is ook het moment om te kijken naar verantwoorde gegevensverzameling, anonimiseren, encryptie en minimalisering om het vertrouwen van ons de klanten terug te winnen. Aangezien datalekken en privacyschandalen dagelijkse kost worden, moeten we onze gegevens op alle mogelijke manieren beschermen.

En wat als geen enkel bedrijf zichzelf echt kan beschermen, en dus is een datalek niet een kwestie van of, maar eerder van wanneer. Bedrijven moeten dit meenemen bij het evalueren van hun beleid voor het verzamelen en bewaren van gegevens. Gegevensinbreuken heeft niet alleen gevolgen voor de privacy- en juridische teams, maar ook voor het aanzien van het bedrijf, de merkreputatie en het vertrouwen die ze in de loop der jaren hebben opgebouwd enorm schaden.

Bedrijven moeten ons actief laten zien, dat ze om onze privacy geven door een gemakkelijke manier te bieden om onze rechten uit te oefenen, dan zullen ze worden beloond met een groter vertrouwen.

De toekomst ziet er veelbelovend uit waarin data-eigendom meer zal worden dan alleen een last, een cruciaal onderdeel van de gebruikerservaring, merkreputatie, vertrouwen en de resultaten.

Data analyse is duidelijk in opkomst en transformatiestrategieën zijn met jaren versneld. Waarbij initiatieven bijna uitsluitend zijn gericht op efficiëntie en verbeterde besluitvorming rond activiteiten, zoals productie, verkoop, toeleveringsketen en boekhouding.

Ondertussen is het meeste veiligheidsbeheer nog steeds grotendeels niet geautomatiseerd, met behulp van Excel-spreadsheets en archiefkasten vol papieren dossiers. Waarmee vaak pas wordt gereageerd op incidenten in plaats van ze in de eerste plaats te voorkomen. Maar als het om veiligheid gaat, is mitigatie naar data analyse meestal too little, too late.

Letsel op de werkplek kost een land als de verenigde staten $ 171 miljard per jaar, waarbij er in dat bedrag ook een groot aantal vermijdbare dodelijke arbeidsongevallen zijn. Niet alleen zijn alle kosten hoog, maar letsel op de werkplek brengt ook op andere manieren schade toe. Met name een machine die betrokken is bij een ernstig ongeval zal een week of langer niet werken, waardoor de productie wordt vertraagd en klanten mogelijk naar andere productiebronnen gaan.

Arbeidsongevallen dragen ook bij aan een negatief beeld van de maakindustrie, wat werving en aanwerving kan belemmeren. Dit draagt bij aan de hindernissen waarmee fabrikanten al te maken hebben bij het concurreren om talent met bedrijven die hogere lonen aanbieden en bonussen ondertekenen.

Het wijst allemaal op de noodzaak om voorspellende, data gestuurde veiligheid een Industrie 4.0-mijlpaal te maken als je effectief willen concurreren om werknemers en klanten.

Het goede nieuws is dat we al beschikken over ten minste enkele van de technologieën om belangrijke veiligheidsgegevens te verzamelen. Zoals realtime monitoring, waarbij sensoren worden gebruikt om bij te houden of een machineonderdeel zodanig versleten is dat het defecte producten gaat produceren of helemaal niet meer werkt. Hierdoor kan  het onderdeel vervangen worden voordat het gevolgen heeft voor de kwaliteit of productieschema’s.

Evenzo kunnen gegevens van machinesensoren detecteren worden gebruikt om het risico een werknemer loopt. Met dergelijke inzichten kan men onderhoud of reparatie plannen voordat er een probleem ontstaat.

Analyse- en rapportagefunctionaliteit stelt ons in staat te profiteren van AI en machine learning voor diepere inzichten in de bescherming van de werknemers.

De juiste gegevens voor zinvolle inzichten
Naast het structureren van  gegevens, moeten we er ook voor zorgen dat we de juiste informatie verzamelen. De ervaring van één geeft vaak niet het inzicht in een aantal veelvoorkomende fouten van de ander.

De les is dat het beter is om meer en meer gedetailleerde gegevens te verzamelen, in plaats van te proberen te anticiperen op hoe je deze wil groeperen bij het uitvoeren van rapporten of het analyseren van de informatie.

Het vastleggen van gedetailleerde gegevens wordt nog belangrijker, aangezien toepassingen steeds vaker kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning-mogelijkheden bevatten die duizenden gegevenspunten kunnen scannen om associaties te vinden die mensen waarschijnlijk zullen missen.

Met gedetailleerde gegevens bij de hand kun je profiteren van de analyse- en rapportagefunctionaliteit in applicaties om incidenten te voorkomen en naleving door de overheid en de industrie te vergemakkelijken. En ze zullen goed gepositioneerd zijn om te profiteren van AI en machine learning voor nog diepere inzichten in het proactief beschermen van werknemers in de toekomst.

Om het delen van gegevens in de hele EU te stimuleren zijn er nu regels opgesteld.

Waarmee Europa gebruik gaat maken van het potentieel van zijn steeds groter wordende stroom aan gegevens. Gegevens delen door vertrouwen en meer controle voor burgers, bedrijven. Europa scherpt bepalingen over exclusiviteit aan en stelt sancties voor overtredingen voor.

De regels zijn er om het beschikbaar stellen van meer gegevens te vergemakkelijken maar ook om nieuwe producten en innovatie te creëren, met name op het gebied van kunstmatige intelligentie.

De EU Data Governance Act (DGA), is gericht op het vergroten van het vertrouwen in het delen van gegevens, het creëren van nieuwe EU-regels voor de neutraliteit van gegevensmarkten en het vergemakkelijken van het hergebruik van bepaalde gegevens die in het bezit zijn van het publiek sector bijv bepaalde gezondheids-, landbouw- of milieugegevens, die voorheen niet beschikbaar waren op grond van de opendatarichtlijn.

Het faciliteren van het delen van gegevens is ook een voorwaarde om het potentieel van kunstmatige intelligentie te ontsluiten en start-ups en bedrijven te helpen een ecosysteem te ontwikkelen dat is gebaseerd op EU-normen en -waarden.

Het Europese Parlement heeft de reikwijdte van de wetgeving verduidelijkt, met name met betrekking tot gegevensbemiddelingsdiensten, om ervoor te zorgen dat grote technologiebedrijven onder het kader vallen.

Overheidsinstanties moeten vermijden overeenkomsten te sluiten die exclusieve rechten scheppen voor het hergebruik van bepaalde gegevens, de voorstellen om exclusieve overeenkomsten te beperken tot een periode van 12 maanden, in een poging om meer gegevens beschikbaar te maken voor kmo’s en start- opstaan.

Gevoelige overheidsgegevens mogen alleen aan derde landen worden doorgegeven als ze een vergelijkbaar beschermingsniveau genieten als in de Europa. De Europesche Commissie zal via een gedelegeerde handeling aangeven of een derde land dergelijke bescherming biedt, waardoor het Parlement inspraak kan hebben over het besluit om gegevens te delen.

De lidstaten moeten zelf sancties vaststellen voor overtredingen.

Om het potentieel te benutten van het gebruik van gegevens die vrijwillig beschikbaar zijn gesteld door middel van geïnformeerde toestemming of van algemeen belang, zoals wetenschappelijk onderzoek, gezondheidszorg, de bestrijding van klimaatverandering of het verbeteren van de mobiliteit, moet de wetgeving gegevensverzamelingen opzetten over een vrijwillig registratiesysteem van ‘dataaltruïsme’ in de EU erkende organisaties.

Een Schengen voor data zou met de op gestelde regels mogelijk moeten zijn.

“Het doel om het delen van gegevens gemakkelijker te maken, niet moeilijker. Er ligt een enorm potentieel voor groei en innovatie in een functionerende data-economie. De Data Governance Act (DGA) zal deze ontwikkeling helpen op gang te brengen”.

Al waren we laat in de Europesche gemeenschap met de revolutie op het gebied van persoonlijke gegevens, die de groei van de grote digitale bedrijven van vandaag voedde.

Er komt nu een industriële datarevolutie aan. Daarbij wil Europa weer voorop lopen door basisregels vast te stellen om vanaf de start eerlijke concurrentie en toegang tot gegevens te garanderen. Daarbij stellen we neutraliteit en vertrouwen centraal in Europa. Gegevens moeten gemakkelijk, veilig en vrij door de Europesche gemeenschap kunnen worden verplaatst.

De hoeveelheid gegevens die door overheidsinstanties, bedrijven en burgers wordt gegenereerd zal tussen 2018 en 2025 naar verwachting met vijf vermenigvuldigen. De nieuwe regels zouden het mogelijk maken om deze gegevens te benutten en zullen de weg vrijmaken voor sectorale Europese dataruimten om ten goede komen aan de samenleving, burgers en bedrijven.

Hoeveel persoonlijke informatie deelt u op internet?

Naam, locatie, leeftijd, functie, burgerlijke staat, profielfoto? De hoeveelheid informatie die mensen online te posten, varieert maar krijgt steeds grotere proporties.

Daarbij lijken de meeste mensen te accepteren dat alles wat we openbaar plaatsen, zich in het publieke domein bevindt.

Dus, hoe zouden ze zich voelen als al deze informatie zou worden gecatalogiseerd en in een mega spreadsheet met miljoenen vermeldingen zou worden geplaatst, om online te worden verkocht aan de hoogste bieder?

Bijvoorbeeld een database van 700 miljoen LinkedIn-gebruikers van over de hele wereld kosten ongeveer € 4.000.

Soortgelijke gevallen van schrappen van sociale media leed eerder tot een fel debat over de vraag of de persoonlijke basisinformatie die we openbaar delen, beter moet worden beschermd.

Wie de klanten zijn die deze data kopen of waarom ze deze informatie willen, lijkt niet bekend. Maar veel van deze informatie wordt gebruikt door kwaadwillenden die wat van ons willen.

Ondanks dat de wereld van cyberbeveiliging en privacy herhaaldelijk in vuur en vlam wordt gezet. Komen ze iedere keer weer met het argument dat we ons niet al te veel zorgen moeten maken over deze groeiende trend van mega-data.

Wat hier belangrijk is om te begrijpen, is dat deze mega-data niet worden gewonnen door in te breken op de servers of websites van sociale netwerken.

Ze worden grotendeels samengesteld door het openbare data van platform websites te oogsten met behulp van data robots die alle informatie die vrij beschikbaar is over gebruikers opvragen.

In theorie kunnen de meeste gegevens die worden verzameld, worden gevonden door eenvoudig alle websites op het internet één voor één te doorzoeken. Hoewel het natuurlijk veel tijd zou kosten om zoveel gegevens bij elkaar te verzamelen.

Daarbij maken de API’s van grote websites dit wel steeds makkelijker. Maar als je te veel verzoeken om gebruikersgegevens in één keer doet, zal het systeem je permanent verbannen. Maar doe je het in kleine runs en blijf je onder de data limieten, dan haal je binnen een paar maanden alle openbare informatie uit de systemen.

API staat voor Application Programming Interface en de meeste sociale netwerken verkopen API-partnerschappen, waarmee andere bedrijven toegang krijgen tot hun gegevens, bijvoorbeeld voor marketingdoeleinden of voor het bouwen van apps.

API-programma’s, geven meer informatie over gebruikers geven dan het grote publiek kan zien, waardoor de roep ontstaat strenger te gaan controleren woe wat opvraagt.

Het grootschalige lekken van data is zorgwekkend, gezien de ingewikkelde details, in sommige gevallen, van deze informatie – zoals geografische locaties of privé mobiele en e-mailadressen.

Voor de meeste mensen zal het een verrassing zijn dat deze API-data zoveel informatie bevat dat het anderen instaat stelt ons leven te analyseren en onze voorkeuren te voorspellen.

Als deze informatie in verkeerde handen valt kan dit een grote impact hebben op ons leven.

Big Data belooft ons leven te transformeren op manieren die nog niet voor mogelijk werden gehouden. De toepassingsmogelijkheden van Big Data zijn vrijwel onbeperkt, van gezondheidszorg tot winkels. Big Data-analyses gebruikt om besparingen te ontdekken waar u van kunnen profiteren door te profiteren van verschillende inzichten die Big Data bied. Big Data-analyses om kansen te ontdekken en het werk efficiënter te maken. Maar hoe zouden deze transformaties er precies uitzien?

De toekomst van Big Data richt zich op gegevens die worden gegenereerd door sensoren die zijn aangesloten op netwerken, waardoor een snelle verwerking van enorme hoeveelheden informatie mogelijk is. De kracht van datatrends stelt u in staat om bestaande netwerken, analyses en applicaties te gebruiken om te anticiperen op trends, storingen en ongelukjes en deze te voorkomen. Zo kunnen we de dagelijkse uitgaven verlagen door de kosten te verlagen, uitval of gegevensverlies te voorkomen.

De toekomstige Big Data-analyseprojecten omvatten verschillende technologische ontwikkelingen. Sommige futuristen voorzien dat het Internet of Things (IoT) een industrie op zich zal worden. Omdat organisaties en apparaten over lange afstanden met elkaar communiceren, zorgen big data-trends voor de synchronisatie van gegevens zoals sociale netwerken, e-mail en mobiele berichten, waardoor betere besluitvorming mogelijk is. Bovendien zullen IoT-apparaten de uitwisseling van realtime gegevens over klimaatverandering, menselijke gezondheid en andere gebieden mogelijk maken. Cloudgebaseerde oplossingen maken de analyse mogelijk van enorme hoeveelheden gegevens die uit meerdere bronnen zijn gegenereerd en samen worden geanalyseerd.

Zoals eerder vermeld, nemen de technologieën die nodig zijn voor de toekomst van Big Data-analysetechnologieën alleen maar toe. Dit heeft het potentieel om traditionele kosten te verlagen, terwijl de efficiëntie wordt verbeterd en verspilling wordt verminderd. Bovendien kan vooruitgang in robottechnologie het analytische proces verbeteren en snellere, nauwkeurigere en gemakkelijk toegankelijke resultaten mogelijk maken. Kunstmatige intelligentie zal ons leven ook beïnvloeden. Naarmate machine learning en kunstmatige intelligentie blijven toenemen, zullen de mogelijkheden van computers toenemen en zal hun vermogen om informatie te verwerken nog krachtiger worden. De kracht van computers zal de komende vijf tot tien jaar in een ongekend tempo toenemen.

Een andere potentiële trend in big data-analyse is augmented analytics, waarmee op verschillende manieren digitale gegevens mogelijk zijn. Een voorbeeld van een dergelijke oplossing zou u kunnen helpen om de inhoud te begrijpen waartoe u toegang heeft via een RSS-feeds, sociale media, blogs, websites of nieuwsportalen. Dergelijke oplossingen kunnen eindgebruikers ook in staat stellen om locatiegebaseerde diensten zoals openbaar vervoer of taxidiensten te begrijpen. Deze oplossingen kunnen winkeliers ook helpen hun bedrijfsresultaten te verbeteren door een hogere productiviteit en minder afval.

De toekomst van Big Data-trends zorgen voor een opwindende tijd om in de technologie-industrie te werken. Technologische ontwikkelingen creëren nieuwe kansen en uitdagingen. Hoewel sommige uitdagingen van relatief korte duur kunnen blijken te zijn, kunnen andere het hele spectrum van technologie omspannen en onze manier van leven van dag tot dag veranderen. Het is essentieel om op de hoogte te blijven van de opkomende trends en de nieuwste technologieën die zijn gebruikt om ze te creëren. Zodat  u beschikt over de informatie die u nodig hebt een deel uit te maken van deze nieuwe toekomst.

Theorieën over vertrouwen

Vertrouwen ligt ten grondslag aan veel aspecten van ons leven en is noodzakelijk voor enkele van de meest fundamentele relaties in het menselijk leven. We vertrouwen erop dat onze partners trouw zijn, dat onze vrienden onze geheimen zullen bewaren en dat onze familieleden ons bijstaan ​​in moeilijke tijden en situaties. Vertrouwen is misschien wel een van de meest fundamentele houdingen of activiteiten binnen menselijke interactie en zonder vertrouwen, zouden veel belangrijke sociale banden in gevaar komen. 

Zonder op zijn minst een minimale hoeveelheid vertrouwen, zouden we paranoïde en isolationistisch worden uit angst voor bedrog en worden gekwetst door anderen.

Het plaatsen van vertrouwen in iemand vereist vaak een overtuiging over hun betrouwbaarheid, maar de twee zijn niet synoniem: ‘Vertrouwen in mensen die het niet verdienen zodat deze misplaatst is, of degenen die dat wel verdienen niet vertrouwen’. Iemand vertrouwen is vertrouwen in hen stellen om een ​​bepaalde handeling uit te voeren. ‘Betrouwbaar zijn helpt om vertrouwen te winnen, maar is niet nodig en ook niet voldoende.

Bedriegers kunnen het vertrouwen van anderen aantrekken, dus misplaatst vertrouwen is normaal genoeg. De betrouwbare kan het vertrouwen van anderen worden ontzegd, dus misplaatst wantrouwen komt ook vaak voor. Om het vertrouwen waard te zijn, moet men echter in staat zijn om vertrouwd te worden.

Om te beginnen beweren sommigen dat we vertrouwen niet met zulke sterke morele connotaties moeten zien en dat we veel dingen kunnen vertrouwen in onze dagelijkse activiteiten. Ook al voldoet het niet aan de specifieke criteria voor vertrouwen, kunnen we het vertrouwen omdat ‘het toch zou kunnen bijdragen aan ‘virtueel vertrouwen’ of ‘ quasi vertrouwen’.

Het is niet relevant of we het vermogen hebben om te vertrouwen, het hangt er gewoon van af of we iets geloven. Je zou kunnen zeggen dat we, vertrouwen, maar dit soort ‘quasi-vertrouwen’ is eigenlijk misplaatst vertrouwen. Dit soort misplaatst vertrouwen heeft het potentieel om individuen te misleiden en beweegredenen te verdoezelen.

Het gebrek aan bezorgdheid over de motivatie om te handelen.

De rationele verklaring van vertrouwen stelt dat er een logische keuze wordt maakt en de voor- en nadelen worden afgewogen bij het bepalen of vertrouwen rechtmatig is. Er is een rationele overweging die bepaald of iemand het in hem gestelde vertrouwen niet zal beschamen. Vertrouwen is gewoon een kwestie van voorspellen, in plaats van zich zorgen te maken over de motivatie.

Gegevensanalyse is een snel evoluerend manier van informatie verzamelen om ons te helpen bij het ontwikkelen van weloverwogen beslissingen en strategieën. Het is een groeiende discipline die in elke branche kan worden gebruikt, van financiën tot gezondheidszorg, detailhandel en horeca. Daarbij is de primaire uitdaging niet alleen om informatie te begrijpen, maar ook om manieren te bedenken om de kwantitatieve en kwalitatieve informatie zo snel te analyseren en gebruiken vanaf het moment dat deze is verzameld.

Naarmate het vermogen om informatie te verzamelen en de hoeveelheid ervan toeneemt, wordt wat je met data doet steeds waardevoller. Dankzij verkregen inzichten kunnen bedrijven betere beslissingen nemen over hun bedrijf en consumenten. En omdat informatie zo’n essentiële rol speelt in ons leven, zal het hebben van de vaardigheden en kennis om potentieel enorme hoeveelheden gegevens te begrijpen en te gebruiken, ons helpen slagen op  data gebied.

Waarbij we ons  richten op het verzamelen, inspecteren, opschonen, samenvatten en interpreteren van verzamelingen van gerelateerde informatie. Omdat de manieren waarop informatie wordt verzameld en opgeslagen snel veranderen, moeten we op de hoogte zijn van de meest actuele methoden om met informatie om te gaan en oog hebben voor toekomstige behoeften. Organisaties verzamelen, analyseren en gebruiken steeds meer informatie dan ooit tevoren om ervoor te zorgen dat beslissingen datagedreven zijn.

De toename van informatie leidt tot big data, wat verwijst naar de enorme hoeveelheid verzamelde data. Het tijdperk van big data is aangebroken en heeft de rol van analyse in elk aspect van ons leven veranderd. Hierdoor ontstaat de noodzaak om traditionele tools en opslag voor gegevensverwerking (uit te breiden) om de gegevens te verwerken en op te slaan op basis van volume, snelheid, structuur, nauwkeurigheid en waarde.

Er zijn vier soorten data analyses beschrijvend, voorspellend, diagnostisch en prescriptief, elk met een ander doel:

Het eerste type analyse de Beschrijvende analyses ontgint gegevens op betekenis en patronen.

Het tweede type analyse is de voorspellende analyse anticipeert op toekomstige trends en strategieën door de huidige gegevens te onderzoeken.

Het derde type analyse de Diagnostische analyses beoordelen van gegevens om te bepalen waarom een ​​bepaalde gebeurtenis plaats vindt .

Het vierde type analyse een Prescriptieve analyse maakt gebruik van gegevens om aanbevolen paden voorwaarts te ontwikkelen.

Aangezien alle vier de soorten analyses verschillende doelen en resultaten hebben, moeten we ze benaderen met verschillende tools en denkwijzen.

Er is een verscheidenheid aan informatie die moet worden verwerkt om een ​​beslissing te nemen, in het geval vandaag heeft een beslissing grote impact op decadent van morgen.

Bevindingen helpen ook bij het ontwikkelen van plannen en hebben inzicht gegeven in de lokale, regionale, nationale en wereldwijde impact.

Informatieve heeft een rol in alle sectoren van vandaag en draagt ​​bij aan effectieve beslissingen en operaties. Het doel is, om informatie te ontdekken ter ondersteuning van de besluitvorming, en uiteindelijk om weloverwogen conclusies te trekken.

Vaak moeten we gegevens uitleggen “Het gaat erom de gegevens die je hebt te transformeren, op te schonen, te verduidelijken en om te zetten in iets dat begrijpelijk is”.

De edge brengt data verwerking terug bij de gegevensbron. Zo verbindt de edge alle bedrijfsonderdelen die worden gebruikt en verwerkt die gegevens lokaal. Door minder processen in cloud- en standalone systemen uit te voeren en ze dichter bij de data bron te brengen die gegevens genereren, verandert de manier waarop gegevens worden verwerkt, wat zorgt voor voordelen die niet eerder beschikbaar waren

Veel bedrijven hebben gekozen voor een cloud-first benadering van digitale transformatie, echter is het belang van de edge daarbij niet altijd goed overwogen . De datavolumes zullen de komende jaren alleen maar groeien en grotere hoeveelheden data die in de cloud moeten worden opgeslagen en worden verwerkt, zorgen voor meer latentie en hogere kosten. De edge vormt niet alleen een aanvulling op de cloud, maar creëert ook belangrijke use-cases en applicaties die beter in de eigen bedrijfsomgeving kunnen worden gedraaid.

Snellere inzichten inplaats van langetermijnanalyse, waarbij de waarde ligt in het gebruik van de gegevens op de plek, waar deze de grootste impact hebben.

Met de edge kunnen we gegevens verzamelen, analyseren en vervolgens onmiddellijk actie ondernemen om problemen op te lossen, de efficiëntie te verhogen, processen verbeteren en meer.

Netwerken en infrastructuur zullen de data-explosie alleen overleven, als we  gebruik maken van de edge, om zo alleen de data die nodig is naar de cloud te sturen en niet alle gegenereerde data, bespaart tijd en geld.

Waarbij de cloud logisch is voor machine learning en andere langetermijn- of big data-analyse, maar de edge wordt geactiveerd voor realtime analyses en sturing van processen.

Connectiviteit is de mogelijkheid om verbinding te maken met systemen, gegevens te verzamelen en te normaliseren voor onmiddellijk gebruik.Intelligentie concentreert gegevensverwerkings- en analysefuncties op lokatie om actie te ondernemen en waarde te ontlenen aan de gegevensbron. Orkestratie is er om edge-applicaties te maken, implementeren, beheren en bijwerken.

De Edge is snel volwassen geworden en heeft met 5g een bepaald niveau van connectiviteit bereikt. De ideale strategie houdt echter rekening met connectiviteit, gegevensverzameling, realtime analyse, integratie met cloud- en standalone systemen voor het uitvoeren van machine learning-modellen. Een modern platform overbrugt de kloof tussen apparaten en geavanceerde analyses.

Het enorme belang van de edge begint naar boven te drijven naarmate meer use-cases worden gevonden, zoals kunstmatige intelligentie en machine learning.

Veel bedrijven sturen al hun gegevens naar de cloud of houden ze binnen de organisatie, ze weten niet hoe ze beide effectiever kunnen doen. Edge- en cloudtechnologieën kunnen samenwerken aan een effectieve oplossing. Naarmate de digitale transformatie vordert, zullen we het belang inzien van een harmonieuze samenwerking tussen de edge en de cloud om intelligente beslissingen te nemen.