物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人中迅速发展。据《福布斯》预测，到2025年，产生的数据量将增至175泽字节。这将对数据的收集、分析和报告方式产生巨大影响。考虑到每秒从物联网传感器收集的数据量，配备先进的分析系统以有效收集和利用数据势在必行。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，因此实时处理和映射这些数据将具有挑战性。这就是大数据的作用变得明显的地方。根据Gartner的说法，大数据分析的三个主要方面是数据量、速度和多样性。大数据处理大量信息的潜力是其主要优势之一。大数据与物联网是一种共生关系，物联网的无缝连接以及与之相伴的大数据收集和分析，可以帮助企业对未来发展有更高的认识。分析大数据物联网传感器不断从大量连接的异构设备接收数据。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，因此有必要对数据进行分叉以充分利用它。根据相关数据的类型，可以执行不同类型的分析。更常见的是：(1)流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结合起来，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以帮助车队跟踪和银行交易等用例。(2)地理空间分析大数据分析的另一类是地理空间，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。挑战我们正处在获取、分析和报告物联网数据对大多数企业来说都是必须的阶段。然而，这些组织面临着相当大的挑战，因为这些技术仍处于发展阶段。其中一些是：(1)集成收集和集成物联网数据具有挑战性，因为它是通过多种渠道以不同格式接收的。分析系统需要确保接收到的数据采用足以确定见解的可操作格式。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。(2)隐私物联网系统通常具有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。作为过去十年最具创新性的发展之一，物联网成功地将技术和数据融合在一起，创造出更具建设性的战略。随着过去十年传感器和智能设备的激增，组织准确处理大量高频数据变得至关重要。在这个相互关联的世界中，一个能够吸收、分析和获取业务洞察力的集成平台是当前的需求和正确的战略。
