随着物联网的发展和壮大，所有可以想象的事物（或事物）和行业都将变得更加智能：智能家居和智能城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数能够收集和交换数据的事物正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云端收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。物联网和大数据正在走向胜利。但是，要从这项创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与您分享我们多年来在物联网咨询方面积累的知识。物联网大数据如何应用首先，物联网大数据有多种受益方式：在某些情况下，快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在深入的数据处理后才能获得。(1)实时监控。连接设备收集的数据可用于实时操作：测量家庭或办公室的温度、跟踪身体活动（计算步数、监测运动）等；实时监测广泛应用于医疗保健（例如，获取心率、测量血压、血糖等）；它还成功地用于制造业（用于控制生产设备）、农业（用于监控牛和农作物）和其他行业。(2)数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监控并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势、揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。(3)过程控制与优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负载，以制定交通优化建议，例如在特定时间段内增加公交车的数量，看看是否有任何改善，并建议引入新的红绿灯方案和修建新道路，以减少街道交通拥堵。零售：跟踪超市货架上商品的销售情况，在商品售罄前通知工作人员补货。农业：必要时根据传感器数据浇灌作物。预测性维护。通过连接设备收集的数据可以成为预测风险和主动识别潜在危险情况的可靠来源，例如：医疗保健：监测患者健康状况并识别风险（例如，哪些患者有患糖尿病、心脏病的风险）采取措施。制造：预测设备故障，以便在它们发生之前解决它们。并非所有物联网解决方案都需要大数据。还应该注意的是，并非所有物联网解决方案都需要大数据（例如，如果智能家居所有者想要借助智能手机关灯，则无需大数据即可实现）。（来源IoTHouse）重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储大量将来不会有用的数据。物联网中的大数据挑战除非您处理大量数据以获得有价值的见解，否则这些数据是完全无用的。此外，在数据收集、处理和存储方面也存在各种挑战。数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，确保传感器正常工作以及用于分析的数据被损坏是很重要的。要存储什么数据。随着联网设备生成数TB的数据，选择要存储和删除的数据可能是一项艰巨的任务。更重要的是，有些数据的价值还远未实现，但你将来可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么挑战就是如何以最低的成本进行存储。分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：何时进行快速分析就足够了，何时需要更深入的分析来带来更多价值。安全。毫无疑问，各个领域的物联网可以让我们的生活变得更美好，但与此同时，数据安全也成为一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商处窃取个人数据。物联网大数据对于安全专业人员来说仍然是一个相对较新的现象，缺乏相关经验会增加安全风险。物联网解决方案中的大数据处理在物联网系统中，物联网架构的数据处理组件因输入数据的特征、预期结果等而异。我们开发了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何东西：烤箱、汽车、飞机、建筑物、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的或流式的。后者对于实时数据处理和快速管理事物至关重要。事物将数据发送到网关进行初始数据过滤和预处理，从而减少传输到下一个物联网系统的数据量。边缘分析。在深入的数据分析之前，数据过滤和预处理是必要的，以选择某些任务所需的最相关的数据。此外，此阶段确保实时分析，以快速识别以前通过在云中进行深入分析发现的有用模式。对于不同数据协议之间的基本协议转换和通信，需要使用云网关。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。连接设备生成的数据以其本机格式存储在数据湖中。原始数据“流入”数据湖。数据保存在数据湖中，直到它可以用于业务目的。清洗后的结构化数据存储在数据仓库中。机器学习模块根据先前积累的历史数据生成模型。这些模型定期（例如，每月一次）用新的数据流更新。输入数据被积累并应用于训练和创建新模型。（来源物联网家庭网络）当这些模型经过专家测试和批准后，控制应用程序可以使用它们发送命令或警报以响应新的传感器数据。总结物联网产生海量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住的是，从大量不同格式的数据中获得有价值的见解并不是一件容易的事：您需要确保传感器正常工作，数据安全传输并得到有效处理。此外，始终存在哪些数据值得存储和处理的问题。尽管存在一些挑战和问题，但应该记住，物联网正在获得动力，可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机会。
