大數據和物聯網有什么關系？

2021-04-27 14:39:16來源：千家網關鍵詞：物聯網大數據閱讀量：20688

導讀：據《福布斯》預測，到2025年，生成的數據量將增加到175ZB。這將對數據的收集，分析和報告方式產生巨大的影響。

　　物聯網(IoT)和大數據技術在組織和個人中快速增長。據《福布斯》預測，到2025年，生成的數據量將增加到175ZB。這將對數據的收集，分析和報告方式產生巨大的影響。

　　考慮到物聯網傳感器每秒收集的數據量，有必要配備先進的分析系統(tǒng)來有效地收集和利用數據。這些系統(tǒng)應該能夠發(fā)現相關性并揭示趨勢，這樣企業(yè)就可以評估可操作的見解，然后用于提高業(yè)務能力。

　　由于物聯網設備從其傳感器收集了大量結構化和非結構化數據，因此實時處理和描繪這些數據將面臨挑戰(zhàn)。這就是大數據作用凸顯的地方。根據Gartner的說法，大數據分析的三個主要方面是數據的量、速度和多樣性。大數據處理海量信息的潛力是其主要優(yōu)勢之一。大數據與物聯網的關系是一種共生關系，物聯網的無縫連接以及隨之而來的大數據捕獲和分析可以幫助企業(yè)對未來有更高層次的了解。

　　大數據分析

　　物聯網傳感器不斷接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著連接設備數量的增加，物聯網系統(tǒng)需要可擴展，以適應數據的流入。分析系統(tǒng)處理這些數據，并提供有價值的報告，這將使企業(yè)具有競爭優(yōu)勢。由于數據是基于其類型進行挖掘的，因此必須對數據進行分岔以最大限度地利用數據。根據所涉及的數據類型，我們可以進行不同類型的分析。一些比較常見的是：

　　StreamingAnalytics結合來自傳感器的未分類流數據和來自研究的存儲數據，以找到熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。

　　地理空間分析

　　另一種大數據分析方法是地理空間分析，結合物聯網傳感器數據和傳感器的物理位置，可以為預測分析提供一個整體的視角。聯網物聯網世界中對象的絕對數量及其通過無線網絡發(fā)送數據的能力有助于獲取詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用于促進洞察。

　　挑戰(zhàn)

　　我們目前處于一個階段，對大多數企業(yè)來說，捕獲、分析和報告物聯網數據是必須的。然而，由于這些技術仍處于發(fā)展階段，這些組織面臨著不少挑戰(zhàn)。其中一些是：

　　集成

　　由于物聯網數據在多個通道上以不同的格式接收，收集和集成它是具有挑戰(zhàn)性的。分析系統(tǒng)需要確保接收到的數據的格式足夠可操作，以確定見解。文本挖掘和機器學習技術常用于從傳感器中提取文本數據。然而，提取非文本格式的數據，如圖像，視頻不能快速完成。

　　隱私

　　物聯網系統(tǒng)通常擁有敏感的信息，需要保護這些信息不受外界干擾。不斷涌入的數據使得很難確保數據的每一部分的安全并進行分析。這些系統(tǒng)由于容量有限，依賴于第三方基礎設施，這將增加安全風險。因此，采用數據匿名和加密等預防措施來加強數據安全。

　　物聯網是近十年來最具創(chuàng)新性的發(fā)展之一，它成功地融合了技術和數據，從而制定出更具建設性的戰(zhàn)略。過去十年，隨著傳感器和智能設備的普及，物聯網和大數據之間的關系已經達到了一個階段，準確處理大量高頻數據對組織至關重要。與此同時，在這個相互聯系的世界里，一個能夠吸收、分析和獲得商業(yè)見解的整合平臺是當前的需要，也是正確的戰(zhàn)略。