物聯(lián)網(wǎng)(IoT)連接各種小設備，讓人們更有效地監控和控制周?chē)h(huán)境，正在成為當代數字時(shí)代的重要組成部分。物聯(lián)網(wǎng)的真正優(yōu)勢在于，可以從連接的設備收集數據，并利用這些數據來(lái)獲得見(jiàn)解，提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)，或只是理解系統如何更好地運行。在這種情況下，大數據分析可以利用先進(jìn)的分析工具，從大量物聯(lián)網(wǎng)生成的數據中提取有價(jià)值的見(jiàn)解。

由于大數據分析與物聯(lián)網(wǎng)的集成，企業(yè)能夠檢測系統中可能導致效率低下或錯誤決策的異常情況，從而從中受益。例如，能源企業(yè)可以通過(guò)將物聯(lián)網(wǎng)生成的數據與分析算法結合起來(lái)，提高設備或流程的效率，從而找到削減運營(yíng)費用的可能性。這兩種技術(shù)的結合使企業(yè)能夠在其網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)中提供統一的服務(wù)質(zhì)量水平，同時(shí)充分利用從數百萬(wàn)部署設備獲得的數據，不僅是在單個(gè)區域，而且是在全球范圍內。

大數據分析和物聯(lián)網(wǎng)之間的融合帶來(lái)了大量的商業(yè)機會(huì )，可以更深入地了解其運營(yíng)功能及客戶(hù)偏好。讓我們來(lái)了解一下。

什么是大數據?

自數字時(shí)代到來(lái)以來(lái)，大數據一直是一個(gè)不斷變化的術(shù)語(yǔ)。大數據是一個(gè)術(shù)語(yǔ)，用來(lái)描述以三個(gè)V為特征的大型數據集:容量、速度和多樣性。大數據與其他信息組的區別在于其大小(數量)、增長(cháng)和變化的速度(速度)，以及集合中包含的結構化、非結構化和半結構化數據的種類(lèi)。

擁有大數據集的一個(gè)優(yōu)勢是，可以包含隱藏的模式或趨勢，這些模式或趨勢只有在這樣大的數據集中才能檢測到。這也使我們有可能看到大局。大數據的價(jià)值來(lái)自于解釋數據的能力，而不是數據本身，考慮到數據的大小和復雜性，這可能很困難。大數據是如此龐大和復雜，以至于處理和分析信息的典型方法無(wú)法用于從如此多的數據中提取業(yè)務(wù)價(jià)值。

看看以下統計數據:

到2023年，大數據分析市場(chǎng)預計將增長(cháng)到1030億美元。

由于數據質(zhì)量差，美國經(jīng)濟每年損失高達3.1萬(wàn)億美元。

95%的企業(yè)認為管理非結構化數據的需求是一項挑戰。

97.2%的企業(yè)正在投資人工智能和大數據。

據預測，到2025年，全球將產(chǎn)生181澤字節的數據。

什么是物聯(lián)網(wǎng)數據?

“物聯(lián)網(wǎng)”(IoT)描述了一個(gè)相互連接的物理事物網(wǎng)絡(luò )。許多傳感器收集數據，然后在收集、管理、過(guò)濾和分析信息的系統之間共享數據。從可穿戴技術(shù)到醫療設備再到商業(yè)機械，任何東西都可以被稱(chēng)為物聯(lián)網(wǎng)設備。

由于物聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)現在可以對其連接的設備進(jìn)行前所未有的實(shí)時(shí)查看。聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)設備會(huì )收集大量實(shí)時(shí)數據，然后通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行存檔和分析。

看看以下與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的數據:

到2023年底，全球物聯(lián)網(wǎng)支出將達到1.1萬(wàn)億美元。

到2025年，將有超過(guò)4億家庭擁有智能家居技術(shù)。

據估計，全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規模為3890億美元。

到2030年，消費者互聯(lián)網(wǎng)和媒體設備的年銷(xiāo)售額將達到2031億美元。

物聯(lián)網(wǎng)和大數據有什么關(guān)系?

物聯(lián)網(wǎng)和大數據有許多共同的元素，物聯(lián)網(wǎng)被認為是大數據的重要來(lái)源。然而，它們都是單獨開(kāi)發(fā)的。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數據量上升到傳統存儲和分析技術(shù)失效的程度，大數據和物聯(lián)網(wǎng)越來(lái)越緊密地交織在一起。

為了充分理解這兩者是如何相互作用的，讓我們詳細地看看整個(gè)工作流程:

企業(yè)安裝設備以使用傳感器進(jìn)行數據收集和轉換。

存儲庫，也稱(chēng)為數據湖，是海量數據的所在地。

數據湖包含結構化數據和非結構化數據。

由AI驅動(dòng)的分析平臺，如TensorFlow、Google AI平臺等，可以生成報告、圖表和其他類(lèi)型的輸出。

用戶(hù)設備通過(guò)偏好、設置、計劃和其他實(shí)際傳輸為數據湖提供了額外的指標。

大數據和物聯(lián)網(wǎng)可以很好地結合在一起，如果實(shí)施人工智能系統來(lái)處理數據并做出判斷，這將完全創(chuàng )建一個(gè)有用的生態(tài)系統。

大數據分析在物聯(lián)網(wǎng)中的作用是什么?

智能設備是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵要素。這些設備產(chǎn)生大量的數據，必須進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和探測。預測和大數據分析在這種情況下十分有用。

此外，大數據分析工具使用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)易于操作，但也存在一些障礙。由于傳感器和聯(lián)網(wǎng)設備的廣泛部署，大數據在物聯(lián)網(wǎng)中很明顯。

此外，物聯(lián)網(wǎng)設備端缺乏足夠的計算、網(wǎng)絡(luò )和存儲資源，給大數據處理帶來(lái)了困難。大數據硬件的重要性隨著(zhù)連接物聯(lián)網(wǎng)設備的數量或人工智能模型的復雜性而增加，因為數據存儲既是存儲庫又是數據源。

大數據分析是一種相對較新的方法，用于分析物聯(lián)網(wǎng)中連接設備創(chuàng )建的數據，當整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統作為數據生成源工作時(shí)，其有助于率先改進(jìn)決策。

物聯(lián)網(wǎng)和大數據如何共同為企業(yè)帶來(lái)好處?

1. 提高企業(yè)的投資回報率

大數據分析中的物聯(lián)網(wǎng)幫助企業(yè)提取信息，以獲得更有洞察力的商業(yè)決策。更好的商業(yè)洞察力有助于做出具有高投資回報的決策。企業(yè)正在向大數據云存儲過(guò)渡，因為由于數據存儲需求的增長(cháng)，云存儲的實(shí)施成本降低了。

2. 重塑電子醫療系統的未來(lái)

物聯(lián)網(wǎng)的大數據功能正在重新定義下一代電子醫療保健，并創(chuàng )建尖端的醫療保健解決方案。全球電子健康應用程序市場(chǎng)預計在2023年至2027年增長(cháng)13%后，2027年將達到30億美元。

大數據現在將導致數據驅動(dòng)的研究，而不是由假設驅動(dòng)的研究。物聯(lián)網(wǎng)將管理和檢查傳感器和現有的大型數據的連接方式。

3. 制造企業(yè)的革命

由于機器和設備不能正常運行，制造企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品可能比過(guò)去少。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以安裝在機器中，以收集運行數據。

這些數據將有助于確定哪些機器運行良好，哪些需要修理。因此企業(yè)永遠不會(huì )缺貨。

4. 運輸業(yè)的利益

通過(guò)在車(chē)輛上添加物聯(lián)網(wǎng)傳感器，企業(yè)可以通過(guò)獲取燃料效率信息、跟蹤車(chē)輛位置、送貨路線(xiàn)和其他必要因素來(lái)提高生產(chǎn)力。

5. 天氣預報

在物聯(lián)網(wǎng)的幫助下，我們可以從天氣和衛星收集大量數據，以確定在特定時(shí)間段內預測風(fēng)量與光度。由于機器學(xué)習和預測分析技術(shù)的改進(jìn)，我們現在可以預測天氣狀況，并據此采取行動(dòng)來(lái)滿(mǎn)足需求。

6. 促進(jìn)能源革命

智能傳感器定期為電網(wǎng)運營(yíng)商監測地下電纜的溫度，使其能夠在電纜溫度升高時(shí)及時(shí)采取糾正措施。

利用大數據對電網(wǎng)組件進(jìn)行深入分析，如變壓器的輸入輸出曲線(xiàn)，幫助企業(yè)及時(shí)采取行動(dòng)，避免負荷電網(wǎng)干預。

總結

大數據和物聯(lián)網(wǎng)正在推動(dòng)科技進(jìn)步，讓生活變得更快、更智慧。為了收集數據，物聯(lián)網(wǎng)可以將任何產(chǎn)生數據的東西連接到互聯(lián)網(wǎng)，包括汽車(chē)、可穿戴技術(shù)、視頻游戲、家用電器和其他物體。

大數據可以幫助企業(yè)更好地了解客戶(hù)的偏好和行為，提高企業(yè)績(jì)效，同時(shí)節省時(shí)間和金錢(qián)。

*圖文轉自物聯(lián)網(wǎng)世界網(wǎng)