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

考慮到每秒從IoT傳感器收集的數據量，必須配備先進的分析系統來有效地收集和利用數據。這些系統應該能夠發現關聯并揭示趨勢，以便企業可以評估可行的見解，然后可以將其用于提高業務能力。

由于物聯網設備從其傳感器收集大量結構化和非結構化數據，因此在實時處理和描繪這些數據方面將面臨挑戰。這就是大數據的作用變得明顯的地方。據Gartner稱，大數據分析的三個主要方面是數據量、速度和多樣性。大數據處理大量信息的潛力是其主要優勢之一。大數據與物聯網的關系是一種共生關系，在這種共生關系中，無縫的物聯網連接以及隨之而來的大數據采集和分析可以幫助企業對未來的發展有更高的認識。

分析大數據

物聯網傳感器持續接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著聯網設備數量的增加，物聯網系統需要具有可伸縮性，以適應數據的流入。分析系統處理這些數據并提供有價值的報告，這將使企業具有競爭優勢。由于數據是基于其類型挖掘的，因此必須對數據進行分岔以充分利用數據。根據問題數據的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：

(1) 流分析(Streaming Analytics)

流分析結合了來自傳感器的未排序的流數據和來自研究的存儲數據，以發現熟悉的模式。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)

另一類大數據分析方法是地理空間，其中IoT傳感器數據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。物聯網世界中的對象數量眾多，其通過無線網絡發送數據的能力有助于獲得詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用于促進洞察。

挑戰

我們目前所處的階段是，獲取、分析和報告物聯網數據是大多數企業的必修課。然而，由于這些技術仍處于發展階段，這些組織面臨著相當多的挑戰。其中一些是：

(1) 集成

由于物聯網數據通過多個渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物聯網數據具有挑戰性。分析系統需要確保接收到的數據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據。然而，提取非文本格式的數據，如圖像、視頻不能快速完成。

(2) 隱私

物聯網系統通常具有敏感信息，需要加以保護以免受外部干擾。不斷涌入的數據難以保護數據的每個部分并進行分析。這些系統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，采用了諸如數據匿名性和加密之類的預防措施來加強數據安全性。

物聯網是近十年來最具創新性的發展之一，它成功地融合了技術和數據，以制定更具建設性的戰略。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據對組織來說至關重要。在這個相互關聯的世界中，一個能夠吸收、分析和獲得商業見解的集成平臺是當前的需要和正確的策略。