在组织和个人之间，物联网(IoT)和大数据技术已得到快速发展。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 ZB。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大的影响。

• 作者：蒙光伟

在组织和个人之间，物联网(IoT)和大数据技术已得到快速发展。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 ZB。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大的影响。

考虑到每秒从IoT传感器收集的数据量，必须配备先进的分析系统来有效地收集和利用这些数据。这些系统应该能够发现关联并揭示趋势，以便企业可以评估可行的见解，然后可以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的结构化和非结构化数据，因此实时处理和描绘它们将面临挑战。在这里，大数据的作用变得很明显。

根据Gartner的研究，大数据分析的三个主要方面是数据的数量、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的关系是一种共生关系，其中无缝的物联网连通性以及随之而来的大数据捕获和分析可以帮助企业加深了解，以进一步发展其前景。

大数据分析

物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。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流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这些报告将给企业带来竞争优势。

由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型，可以完成不同类型的分析。

流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起，以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。

地理空间分析

另一类大数据分析方法是基于地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

目前，我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是，由于这些技术仍处于发展阶段，因此这些组织面临许多挑战。例如：

集成

由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可操作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是，提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。

隐私

物联网系统通常具有敏感信息，需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构，这将增加安全风险。因此，采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。

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以开发更具建设性的战略。在过去的十年中，随着传感器和智能设备的激增，物联网与大数据之间的关系已达到一个阶段，对于组织而言，准确处理大量高频数据至关重要。

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