关于大数据和物联网之间该如何进行融合

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物联(IoT)和大数据技术在组织和个人之间速增长。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175zettabytes。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大影响。


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。
由于物联设备从其传感器收集大量结构化和非结构化数据，因此在时处理和描绘这些数据方面将面临挑战。这就是大数据的作用变得明显的地方。
分析大数据
物联传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联设备数量的增加，物联系统需要具有可伸缩性，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势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：
(1)流分析(StreamingAnalytics)
流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。
(2)地理空间分析(GeospatialAnalytics)

另一类大数据分析方法是地理空间，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。物联世界中的对象数量众多，其通过线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。






我们目前所处的阶段是，获取、分析和报告物联数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中比较重要的便是隐私问题。
物联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方基础结构，这将增加安全风险。
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