用AndrewMcAfee的话来说，世界就是一个大数据问题。从各种来源收集的统计数据说明了这一点：到2025年，将需要分析超过150ZB的数据，并且……87%的受访公司认为数据是其组织的资产。但是……将近36%的公司没有使用他们拥有的所有数据，并且……75%的公司表示他们还没有准备好利用这些数据。自2005年首次提出“大数据”一词以来，海量数据集等待挖掘以获取洞察力的想法对于已被证明难以释放的公司来说一直是一个巨大的机会。而现在，随着物联网(IoT)产生的信息量越来越大，大数据变得越来越大，进一步加剧了挑战。那么什么是物联网数据以及它如何适应大数据环境？在本文中，我们将回答这些问题并了解一些公司如何成功地使用物联网和大数据来实现其业务目标。物联网和大数据甚至在物联网出现之前，公司就一直在收集数据——而且收集的数据很多。销售数据、运营数据、财务数据、人力资源数据、消费者数据等是从各种来源收集的，通常需要进行分析以获得特定的见解。此类数据通常来自各种来源，例如社交媒体、金融市场和销售交易（数量、速度和多样性被称为大数据的三个维度）。众所周知，分析大数据可以对企业及其运作方式产生重要的洞察力。以下是围绕它的一些问题：许多数据是孤立的，与其他类型的数据隔离，无法在宏观层面进行分析。例如，财务数据很难与消费者数据轻松聚合，以获取有关特定客户行为对公司财务业绩影响的更复杂见解。很难以足够快的速度处理大数据以使见解有用。大多数类型数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的事情明天和后天都会有所不同。为了获得最大的收益，企业需要能够快速采取行动的洞察力，但大多数传统数据库系统无法以必要的速度处理数据。收集的大部分数据都被浪费了。负责在海量数据中寻找业务问题“答案”的业务分析师必须过滤掉不相关的数据，并识别可能包含答案的特定数据集。因此，估计有60%到73%的数据未被分析。在亲眼目睹了处理大数据的挑战之后，想象一下一家为数百万客户提供服务的大型公用事业公司试图预测即将到来的夏季高峰需求。收集和汇总必要的数据，然后对其进行预测和建模，这几乎是一项不可能完成的任务，因为数据集的规模如此之大，以至于变得不堪重负。（结合每个客户5分钟间隔的物联网传感器数据，您可以清楚地看到这有多么困难）今天，另一个主要数据源正在推动这股潮流——物联网数据。物联网以多种方式加剧了数据问题，但它也提供了解决方案。什么是物联网数据？近年来，被称为物联网的联网对象系统发展迅速，任何物理对象都可以成为物联网的一部分。到2021年，全球估计将有350亿台物联网设备。此外，到2025年，物联网设备生成的数据预计将达到79.4ZB。显然，物联网设备生成的数据加剧了这个问题。众所周知，物联网数据收集以三种方式影响大数据：1.物联网设备生成的数据在许多方面比其他类型的数据更丰富。因为传感器可以连接到任何物理设备，物联网数据是多样化和细化的，这意味着企业可以获得更多关于其业务运营的数据。例如，智能建筑可以收集以下方面的数据：环境条件，例如空气质量、温度/湿度和亮度，因此您可以了解为了人们的安全或舒适需要做出哪些改变。能源使用模式，因此您可以了解您的建筑如何以及何时使用能源，并可以采取措施优化能源效率。住户行为、活动水平和行为模式，以便您了解它们如何影响能效措施。使用可最大程度减少浪费的水。建筑物的设备，因此可以确定建筑物的功率因数，此数据可用于预测性维护。2.由于数据是自动聚合和分析的，因此浪费的数据更少。许多物联网平台使用机器学习来收集各种相关数据，然后对数据集进行分类和分析。例如，测量高速旋转设备中振动水平的传感器数据与设备已建立的振动特征相结合可以帮助检测异常情况，并随着时间的推移在问题变得严重之前预测问题。能够使用所有数据会产生更多可操作的见解，从而带来更高的投资回报。3.物联网平台实时采集和分析数据。许多物联网数据平台同时实时收集和分析数据，因此可以更快地获得洞察力。例如，在炎热的夏日，建筑管理人员可以深入了解建筑的当前状况，以及可以立即采取哪些措施来降低能耗。企业如何利用物联网产生的大数据？收集和分析物联网数据的全部意义在于能够以为公司带来价值的方式应用这些见解。公司使用大数据实现收益的一些方式包括：专注于采矿、金属切削和材料技术的工程集团Sandvik一直在寻找一种方法，通过保持设备运行来解决采矿业生产率低下的问题。（来自物联网）山特维克与IBM合作开发了一种分析和预测性维护解决方案，可以更好地预测设备何时会发生故障。实施该解决方案后，部分地区的生产率提高了25%至30%。纽约市为许多车辆配备了空气质量传感器，以了解其附近的污染水平。其他城市也采取了类似举措，包括芝加哥（在灯柱上安装了传感器）、丹佛和巴塞罗那等。
