物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和大數(shù)據(jù)技術在組織和個人之間快速增長。據(jù)《福布斯》預測，到2025年，生成的數(shù)據(jù)量將增加到175 zettabytes。這將對收集、分析和報告數(shù)據(jù)的方式產(chǎn)生巨大影響。

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結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)，因此在實時處理和描繪這些數(shù)據(jù)方面將面臨挑戰(zhàn)。這就是大數(shù)據(jù)的作用變得明顯的地方。據(jù)Gartner稱，大數(shù)據(jù)分析的三個主要方面是數(shù)據(jù)量、速度和多樣性。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)的關系是一種共生關系，在這種共生關系中，無縫的物聯(lián)網(wǎng)連接以及隨之而來的大數(shù)據(jù)采集和分析可以幫助企業(yè)對未來的發(fā)展有更高的認識。

分析大數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)接收來自大量連接的異構設備的數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要具有可伸縮性，以適應數(shù)據(jù)的流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是基于其類型挖掘的，因此必須對數(shù)據(jù)進行分岔以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)問題數(shù)據(jù)的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：

(1) 流分析(Streaming Analytics)

流分析結(jié)合了來自傳感器的未排序的流數(shù)據(jù)和來自研究的存儲數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)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。

(2) 地理空間分析(Geospatial Analytics)

另一類大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，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(zhuǎn)儲，這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲可用于促進洞察。

挑戰(zhàn)

我們目前所處的階段是，獲取、分析和報告物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是大多數(shù)企業(yè)的必修課。然而，由于這些技術仍處于發(fā)展階段，這些組織面臨著相當多的挑戰(zhàn)。其中一些是：

(1) 集成

由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通過多個渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有挑戰(zhàn)性。分析系統(tǒng)需要確保接收到的數(shù)據(jù)是一種可操作的格式，足以確定見解。文本挖掘和機器學習技術通常用于從傳感器中提取文本數(shù)據(jù)。然而，提取非文本格式的數(shù)據(jù)，如圖像、視頻不能快速完成。

(2) 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(jié)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)，以制定更具建設性的戰(zhàn)略。隨著傳感器和智能設備在過去十年的普及，準確處理大量高頻數(shù)據(jù)對組織來說至關重要。在這個相互關聯(lián)的世界中，一個能夠吸收、分析和獲得商業(yè)見解的集成平臺是當前的需要和正確的策略。