隨著物聯(lián)網(wǎng)設備從傳感器收集大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)，它們將面臨實時處理和映射這些數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而這正是大數(shù)據(jù)的作用顯現(xiàn)的地方。大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)是共生關系。在這種共生關系中，無縫的物聯(lián)網(wǎng)連接以及隨之而來的大數(shù)據(jù)采集和分析可以幫助企業(yè)對未來的發(fā)展有更高的認識。



　　分析大數(shù)據(jù)



　　物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)接收來自大量連接的異構設備的數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要具有可伸縮性，以適應數(shù)據(jù)的流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價值的報告，這將使企業(yè)具有競爭優(yōu)勢。由于數(shù)據(jù)是基于其類型挖掘的，因此必須對數(shù)據(jù)進行分岔以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)問題數(shù)據(jù)的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：



　　流分析（Streaming Analytics）



　　流分析結合了來自傳感器的未排序的流數(shù)據(jù)和來自研究的存儲數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。



　　地理空間分析（Geospatial Analytics）



　　另一類大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，其中IoT傳感器數(shù)據(jù)和傳感器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯(lián)網(wǎng)世界中的對象數(shù)量眾多，其通過無線網(wǎng)絡發(fā)送數(shù)據(jù)的能力有助于獲得詳細的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲，這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲可用于促進洞察。



　　挑戰(zhàn)



　　對于目前所處的階段，獲取、分析和報告物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是大多數(shù)企業(yè)的必修課。然而，由于這些技術仍處于發(fā)展階段，這些組織面臨著相當多的挑戰(zhàn)。其中一些是：



　　集成



　　由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通過多個渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有挑戰(zhàn)性。分析系統(tǒng)需要確保接收到的數(shù)據(jù)是一種可操作的格式，足以確定見解。文本挖掘和機器學習技術通常用于從傳感器中提取文本數(shù)據(jù)。然而，提取非文本格式的數(shù)據(jù)，如圖像、視頻不能快速完成。（建議尋找專業(yè)的大數(shù)據(jù)團隊進行數(shù)據(jù)的采集）



　　隱私



　　物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通常具有敏感信息，需要加以保護以免受外部干擾。不斷涌入的數(shù)據(jù)難以保護數(shù)據(jù)的每個部分并進行分析。這些系統(tǒng)由于容量有限而依賴于第三方基礎結構，這將增加安全風險。因此，采用了諸如數(shù)據(jù)匿名性和加密之類的預防措施來加強數(shù)據(jù)安全性。



　　如何對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(www.zcmorefun.com)表示物聯(lián)網(wǎng)是近十年來**創(chuàng)新性的發(fā)展之一，它成功地融合了技術和數(shù)據(jù)，以制定更具建設性的戰(zhàn)略。近十年來，隨著傳感器和智能設備的普及，對組織而言，準確處理大量高頻數(shù)據(jù)至關重要。在這個相互關聯(lián)的世界里，一個能夠吸收、分析和獲取業(yè)務洞察力的集成平臺是當前的需要和正確的策略。