物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人中快速增长。大数据《福布斯》预测，据和到2025年，物联网生成的什关数据量将增加到175ZB。这将对数据的大数收集，分析和报告方式产生巨大的据和影响。

考虑到物联网传感器每秒收集的物联网数据量，有必要配备先进的什关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揭示趋势，大数这样企业就可以评估可操作的据和见解，然后用于提高业务能力。物联网

由于物联网设备从其传感器收集了大量结构化和非结构化数据，什关因此实时处理和描绘这些数据将面临挑战。大数这就是据和大数据作用凸显的地方。根据Gartner的物联网说法，大数据分析的三个主要方面是数据的量、速度和多样性。大数据处理海量信息的潜力是其主要优势之一。大数据与物联网的关系是b2b信息网一种共生关系，物联网的无缝连接以及随之而来的大数据捕获和分析可以帮助企业对未来有更高层次的了解。

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大数据分析

物联网传感器不断接收来自大量连接的异构设备的数据。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要可扩展，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据，并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分岔以最大限度地利用数据。根据所涉及的数据类型，我们可以进行不同类型的分析。一些比较常见的是：

StreamingAnalytics结合来自传感器的未分类流数据和来自研究的存储数据，以找到熟悉的模式。这种方法的高防服务器实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。

地理空间分析

另一种大数据分析方法是地理空间分析，结合物联网传感器数据和传感器的物理位置，可以为预测分析提供一个整体的视角。联网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详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

我们目前处于一个阶段，对大多数企业来说，捕获、分析和报告物联网数据是必须的。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着不少挑战。其中一些是：

集成

由于物联网数据在多个通道上以不同的格式接收，收集和集成它是具有挑战性的。分析系统需要确保接收到的数据的格式足够可操作，以确定见解。文本挖掘和机器学习技术常用于从传感器中提取文本数据。然而，源码库提取非文本格式的数据，如图像，视频不能快速完成。

隐私

物联网系统通常拥有敏感的信息，需要保护这些信息不受外界干扰。不断涌入的数据使得很难确保数据的每一部分的安全并进行分析。这些系统由于容量有限，依赖于第三方基础设施，这将增加安全风险。因此，采用数据匿名和加密等预防措施来加强数据安全。

物联网是近十年来最具创新性的发展之一，它成功地融合了技术和数据，从而制定出更具建设性的战略。过去十年，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一个阶段，准确处理大量高频数据对组织至关重要。与此同时，在这个相互联系的世界里，一个能够吸收、分析和获得商业见解的整合平台是当前的需要，也是正确的战略。