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175ZB。这将对数据的收集、分析和报告方式产生巨大影响。考虑到物联网传感器每秒收集的数据量，有必要配备先进的分析系统来有效地收集和利用数据。这些系统应该能够发现相关性并发现趋势，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。由于物联网设备从其传感器收集大量结构化和非结构化数据，因此实时处理和描绘这些数据将具有挑战性。这就是大数据发挥作用的地方。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是一种共生关系。物联网的无缝衔接以及后续的大数据采集和分析，可以帮助企业对未来有更高层次的认知。大数据分析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最大化其利用率。根据涉及的数据类型，我们可以执行不同类型的分析。一些更常见的：StreamingAnalytics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。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。地理空间分析另一种大数据分析方法是地理空间分析，它结合物联网传感器数据和传感器的物理位置，为预测分析提供整体视图。互联物联网世界中对象的绝对数量及其通过无线网络发送数据的能力有助于获取可用于促进洞察力的详细数据转储。挑战我们目前所处的阶段是捕获、分析和报告物联网数据对于大多数企业来说都是必须的。然而，这些组织面临着挑战，因为这些技术仍处于发展阶段。其中一些是：集成由于物联网数据在多个渠道上以不同格式接收，因此收集和集成数据具有挑战性。分析系统需要确保它们接收到的数据采用足够可操作的格式来确定见解。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、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界干扰的敏感信息。数据的不断涌入使得保护和分析数据的每一部分变得困难。由于容量有限，这些系统依赖于第三方基础设施，这增加了安全风险。因此，采取数据匿名化、加密等防范措施，增强数据安全性。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，创造出更具建设性的战略。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发展到一个阶段，准确处理大量高频数据对组织来说至关重要。同时，在这个相互关联的世界中，一个能够吸收、分析和获得业务洞察力的集成平台是当前的需要和正确的策略。
