I dati intelligenti sono informazioni digitali formattate in modo da poter essere utilizzate nel punto di raccolta prima di essere inviate a una piattaforma di analisi a valle per un ulteriore consolidamento e analisi dei dati. Il termine dati intelligenti è spesso associato all'Internet delle cose (IoT) e ai dati prodotti dai sensori intelligenti incorporati negli oggetti fisici.
L'etichetta smart è direttamente correlata a un punto di ingresso dati che è abbastanza intelligente da prendere immediatamente alcuni tipi di decisioni sui dati in arrivo, senza richiedere potenza di elaborazione da un sistema centralizzato. In passato, la maggior parte delle analisi veniva eseguita con l'elaborazione in batch. I dati sono stati raccolti secondo la pianificazione, convertiti nello stato desiderato, inseriti in un database ed elaborati su base oraria, notturna o settimanale. Uno svantaggio di questo approccio è che quando i dati vengono analizzati, sono già vecchi. Al contrario, la programmazione intelligente di analisi dei dati (chiamata anche analisi di streaming) monitora i dati alla fonte, acquisisce eventi che sono eccezioni, li valuta, prende una decisione e condivide l'output, il tutto all'interno di una specifica finestra di tempo composta da secondi o frazioni di un secondo.
Un'auto a guida autonoma, ad esempio, non può permettersi di aspettare che i dati vengano inviati al cloud e che l'output venga restituito. Richiede che i dati raccolti attraverso i sensori siano intelligenti, in modo che i dati possano essere immediatamente analizzati dai processori dell'auto e gli output possano essere inviati immediatamente agli attuatori che controllano i freni e il volante dell'auto. Se i dati non sono in una forma che può essere analizzata non appena i processori li ricevono, le conseguenze possono essere mortali.
Data scientist, analisti aziendali, responsabili IT, professionisti del marketing e produttori stanno anche sperimentando come utilizzare edge computing e dispositivi di dati intelligenti per aumentare le entrate, migliorare i processi decisionali e individuare i problemi prima che le apparecchiature si guasti.
Applicazioni di dati intelligenti