在組織和個人之間，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)技術(shù)已得到快速發(fā)展。據(jù)《福布斯》預(yù)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(yīng)該能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)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(wù)能力。

由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從其傳感器收集大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)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(guān)系是一種共生關(guān)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(shè)備接收數(shù)據(jù)。隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要可擴展以適應(yīng)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(jié)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(yīng)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(yù)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(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)的能力有助于獲得詳細(xì)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲，這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(shù)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(xué)習(xí)技術(shù)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(chǔ)結(jié)構(gòu)，這將增加安全風(fēng)險。因此，采用了諸如數(shù)據(jù)匿名性和加密之類的預(yù)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(shù)和數(shù)據(jù)以開發(fā)更具建設(shè)性的戰(zhàn)略。在過去的十年中，隨著傳感器和智能設(shè)備的激增，物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系已達到一個階段，對于組織而言，準(zhǔn)確處理大量高頻數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

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