在组织和个人之间，物联网（IoT）和大数据技术发展迅速。根据《福布斯》预测，到2025年，产生的数据量将增加到175ZB。这将对数据收集、分析和报告的方式产生巨大影响。考虑到每秒从IoT传感器收集的数据量，必须配备高级分析系统才能有效地收集和利用这些数据。这些系统应该能够发现相关性并揭示趋势，以便企业可以评估可操作的见解，然后将其用于提高业务能力。由于IoT设备从其传感器收集大量结构化和非结构化数据，实时处理和表征它们将具有挑战性。在这里，大数据的作用变得显而易见。根据Gartner的说法，大数据分析的三个主要方面是数据量、速度和种类。大数据处理大量信息的潜力是其主要优势之一。大数据与物联网之间的关系是共生关系，无缝的物联网连接以及随之而来的大数据捕获和分析可以帮助企业更好地了解以进一步发展他们的前景。大数据分析物联网传感器不断从大量各种连接设备接收数据。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要具有可扩展性以适应数据的涌入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这将为企业带来竞争优势。由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对其进行分类以充分利用它。根据相关数据的类型，可以进行不同类型的分析。流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据相结合，以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析有助于车队跟踪和银行交易等应用。地理空间分析另一类大数据分析方法基于地理空间，其中物联网传感器数据和传感器物理位置的结合可以为预测分析提供整体视角。由于物联网世界中的对象数量庞大，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得可用于促进洞察力的详细数据转储。挑战我们目前处于大多数企业必须捕获、分析和报告物联网数据的阶段。然而，这些组织面临许多挑战，因为这些技术仍处于发展阶段。示例：集成由于物联网数据通过多个渠道以不同格式接收，因此收集和集成数据具有挑战性。分析系统需要确保他们收到的数据具有足够的可操作性以形成洞察力。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。但是，无法快速提取图像和视频等非文本格式的数据。隐私物联网系统通常包含需要保护免受外部干扰的敏感信息。数据的不断涌入使得保护数据的每一部分并对其进行分析变得困难。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础设施，这增加了安全风险。因此，采用数据匿名化、加密等防范措施，加强数据安全。物联网是过去十年中最具创新性的发展之一，它成功地将技术和数据融合在一起，以制定更具建设性的战略。在过去十年中，随着传感器和智能设备的普及，物联网和大数据之间的关系已经达到了组织准确处理大量高频数据至关重要的阶段。
