在組織和個人之間，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)技術已得到快速發(fā)展。據(jù)《福布斯》預測，到2025年，生成的數(shù)據(jù)量將增加到175 ZB。這將對收集、分析和報告數(shù)據(jù)的方式產(chǎn)生巨大的影響。

考慮到每秒從IoT傳感器收集的數(shù)據(jù)量，必須配備先進的分析系統(tǒng)來有效地收集和利用這些數(shù)據(jù)。這些系統(tǒng)應該能夠發(fā)現(xiàn)關聯(lián)并揭示趨勢，以便企業(yè)可以評估可行的見解，然后可以將其用于提高業(yè)務能力。

由于物聯(lián)網(wǎng)設備從其傳感器收集大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)，因此實時處理和描繪它們將面臨挑戰(zhàn)。在這里，大數(shù)據(jù)的作用變得很明顯。

根據(jù)Gartner的研究，大數(shù)據(jù)分析的三個主要方面是數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度和種類。大數(shù)據(jù)處理大量信息的潛力是其主要優(yōu)勢之一。大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)之間的關系是一種共生關系，其中無縫的物聯(lián)網(wǎng)連通性以及隨之而來的大數(shù)據(jù)捕獲和分析可以幫助企業(yè)加深了解，以進一步發(fā)展其前景。

大數(shù)據(jù)分析

物聯(lián)網(wǎng)傳感器不斷從大量連接的各種各樣的設備接收數(shù)據(jù)。隨著連接設備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要可擴展以適應數(shù)據(jù)流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價值的分析報告，這些報告將給企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。

由于數(shù)據(jù)是根據(jù)其類型進行挖掘的，因此必須對數(shù)據(jù)進行分類以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)所討論的數(shù)據(jù)類型，可以完成不同類型的分析。

流分析將來自傳感器的未分類流數(shù)據(jù)與來自研究的存儲數(shù)據(jù)結合在一起，以找到熟悉的模式。通過這種方法進行的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等應用中提供幫助。

地理空間分析

另一類大數(shù)據(jù)分析方法是基于地理空間，其中IoT傳感器數(shù)據(jù)和傳感器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯(lián)網(wǎng)世界中的對象數(shù)量眾多，其通過無線網(wǎng)絡發(fā)送數(shù)據(jù)的能力有助于獲得詳細的數(shù)據(jù)轉儲，這些數(shù)據(jù)轉儲可用于促進洞察。

挑戰(zhàn)

目前，我們處于大多數(shù)企業(yè)都必須捕獲、分析和報告IoT數(shù)據(jù)的階段。但是，由于這些技術仍處于發(fā)展階段，因此這些組織面臨許多挑戰(zhàn)。例如：

集成

由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是通過多種渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑戰(zhàn)性。分析系統(tǒng)需要確保接收到的數(shù)據(jù)具有足夠的可操作性以確定見解的格式。文本挖掘和機器學習技術通常用于從傳感器提取文本數(shù)據(jù)。但是，提取圖像、視頻等非文本格式的數(shù)據(jù)無法快速完成。

隱私

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通常具有敏感信息，需要加以保護以免受外部干擾。不斷涌入的數(shù)據(jù)難以保護數(shù)據(jù)的每個部分并進行分析。這些系統(tǒng)由于容量有限而依賴于第三方基礎結構，這將增加安全風險。因此，采用了諸如數(shù)據(jù)匿名性和加密之類的預防措施來加強數(shù)據(jù)安全性。

物聯(lián)網(wǎng)是近十年來最具創(chuàng)新性的發(fā)展之一，它成功地融合了技術和數(shù)據(jù)以開發(fā)更具建設性的戰(zhàn)略。在過去的十年中，隨著傳感器和智能設備的激增，物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)之間的關系已達到一個階段，對于組織而言，準確處理大量高頻數(shù)據(jù)至關重要。

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