現(xiàn)在更多的設(shè)備和對象與互聯(lián)網(wǎng)相連，將他們收集的數(shù)據(jù)傳輸回來進(jìn)行分析。在這里，我們的目標(biāo)是利用這些數(shù)據(jù)更多地了解可用于對我們的生活方式，節(jié)能，交通和健康產(chǎn)生積極影響的趨勢和模式。盡管如此，數(shù)據(jù)本身并沒有創(chuàng)造出這些目標(biāo)，而是它的解決方案是通過檢查它并找到我們需要的答案而形成的。
關(guān)于這個(gè)未來，兩個(gè)討論的術(shù)語是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和大數(shù)據(jù)。這些是緊密交織在一起的，雖然它們不是同一回事，但如果沒有另一個(gè)，就很難談?wù)撍?。在我們分析他們之間的聯(lián)系之前，讓我們仔細(xì)看看這兩種做法。
大數(shù)據(jù)
“大數(shù)據(jù)”一詞早在IoT到達(dá)執(zhí)行分析之前就已存在。當(dāng)信息顯示準(zhǔn)確性，速度，種類和數(shù)量時(shí)，則將其解釋為大數(shù)據(jù)。這相當(dāng)于大量的數(shù)據(jù)既可以是非結(jié)構(gòu)化的，也可以是結(jié)構(gòu)化的，而速度是指數(shù)據(jù)處理速度，而準(zhǔn)確性則決定了它的不確定性。
物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)的概念是將廣泛的事物轉(zhuǎn)化為智能物體 -
無論是汽車，手表，冰箱還是鐵路軌道。通常情況下，那些不能連接到互聯(lián)網(wǎng)并能夠獲取和管理數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，為了收集數(shù)據(jù)而提供計(jì)算機(jī)芯片和傳感器。盡管如此，與移動(dòng)設(shè)備，智能手機(jī)和個(gè)人電腦中使用的芯片不同，這些芯片主要用于收集指定產(chǎn)品性能和客戶使用模式的數(shù)據(jù)。
來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)存在于大數(shù)據(jù)中，而且這些信息是針對它的。很快，物聯(lián)網(wǎng)將觸及我們生活的每一個(gè)方面：智能家居，制造業(yè)，交通運(yùn)輸以及可穿戴設(shè)備，智能手機(jī)等消費(fèi)品。
將物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)結(jié)合在一起
這種顛覆性技術(shù)需要新的基礎(chǔ)設(shè)施，包括軟件和硬件應(yīng)用以及操作系統(tǒng); 企業(yè)必須處理涌入的數(shù)據(jù)，并隨著數(shù)據(jù)的發(fā)展逐步進(jìn)行實(shí)時(shí)檢查。
這是大數(shù)據(jù)到達(dá)圖片的地方; 大數(shù)據(jù)分析工具能夠處理從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)建連續(xù)的信息流。
但是，為了區(qū)分它們，物聯(lián)網(wǎng)提供了大數(shù)據(jù)分析可以從中提取信息的數(shù)據(jù)，以生成所需的信息。
但是，物聯(lián)網(wǎng)以完全不同的規(guī)模進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，因此分析解決方案必須能夠滿足其處理和快速攝取的需求，然后進(jìn)行快速準(zhǔn)確的提取。
有許多解決方案可以在大型數(shù)據(jù)集上提供接近實(shí)時(shí)的分析，并且必須將全機(jī)架數(shù)據(jù)庫更改為可處理高達(dá)100
TB的小型服務(wù)器，因此需要少量硬件。下一代分析數(shù)據(jù)庫利用GPU技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)硬件更小型化，例如筆記本電腦上的5TB或汽車中的大型數(shù)據(jù)庫。這在很大程度上幫助物聯(lián)網(wǎng)組織關(guān)聯(lián)不斷變化的數(shù)據(jù)集數(shù)量，這有助于他們適應(yīng)變化的趨勢并獲得實(shí)時(shí)響應(yīng)，解決關(guān)于規(guī)模和妥協(xié)性能方面的挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn)
預(yù)計(jì)到2020年，隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴(kuò)張，全球?qū)⒂?08億東西被利用。因此，我們也將看到主要的安全問題和網(wǎng)絡(luò)安全問題，因?yàn)楹诳蛯㈥J入交通系統(tǒng)，電網(wǎng)以及任何其他連接并包含可關(guān)閉整個(gè)城市的敏感數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。
Zscaler等互聯(lián)網(wǎng)安全平臺通過基于云的解決方案為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供防止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問保護(hù)。您可以通過平臺路由流量并實(shí)施設(shè)備策略，以便它們不會與不必要的服務(wù)器進(jìn)行交互。
大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)共享密不可分的未來。很明顯，這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生新的解決方案和機(jī)會，將產(chǎn)生持久的影響。
物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)正在協(xié)同工作
有很多大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同工作的例子來提供分析和洞察力。航運(yùn)組織代表了一個(gè)這樣的例子。他們一直在利用大數(shù)據(jù)分析和傳感器數(shù)據(jù)來提高效率，節(jié)省資金并降低對環(huán)境的影響。他們利用運(yùn)載工具上的傳感器來監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況，停車次數(shù)，里程數(shù)，每加侖英里數(shù)和速度。
物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)正在創(chuàng)造大農(nóng)業(yè)的浪潮。在這一領(lǐng)域，現(xiàn)場將系統(tǒng)監(jiān)視器連接到濕度水平，并通過無線連接將這些數(shù)據(jù)傳輸給農(nóng)民。這些數(shù)據(jù)將幫助農(nóng)民發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物何時(shí)達(dá)到最佳含水量。
我想在這里討論的最后一個(gè)例子是人力資源管理。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)概念在這一領(lǐng)域的應(yīng)用提高了生產(chǎn)力和效率。這里的一些優(yōu)點(diǎn)是提高了人才的選擇和與所需個(gè)性技能和特征相匹配的工作。根據(jù)Peoplehr的調(diào)查顯示，大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)在人力資源管理中扮演著重要的角色。
國內(nèi)最大的物聯(lián)卡交易平臺（http://aspschool.cn）表示，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的洞察力的過程的發(fā)展是大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)取得成功的關(guān)鍵部分。企業(yè)必須通過所吸引的信息質(zhì)量來思考，并據(jù)此設(shè)計(jì)系統(tǒng)以優(yōu)化這一過程。隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加，企業(yè)將有更多機(jī)會利用這些設(shè)備來收集可增強(qiáng)其業(yè)務(wù)流程的相關(guān)有用數(shù)據(jù)。
