物联网对大数据的影响

什么是大数据?

大数据是商界和科技界常用的一个口号。大数据是由互联技术产生的海量数据。

简单地说，它是一个大型的结构化、半结构化和非结构化数据集，通过分析这些数据可以了解业务趋势。商业世界将大数据定义为一种工具，使运营、营销和广告工作更加有效。

什么是物联网?

物联网只不过是一个通过互联网连接的实体系统。物联网中的“事物”可以指任何被分配了IP地址的设备。这个设备或的事情通过互联网传输数据，无需任何人工干预。

物联网与大数据的连接

由于连接设备的数量正在快速增长，所以到2020年通过互联网互联的设备和传感器将超过100亿也就不足为奇了。所有这些装置，根据一项研究，将产生大约4.4万亿GB的数据。

现在，毫无疑问，所有这些数据将很难理解。然而，各组织已经通过物联网获取了这些数据，用于分析目的。这就是物联网在大数据中的作用。

我们都知道，物联网在商业发展方面有着巨大的潜力，但同时，它也带来了一些挑战。

以下是企业应对这些挑战的最佳方法:

更多的数据意味着企业需要重新规划数据中心的基础设施
要使用物联网数据，企业必须对长期IT规划进行投资。为什么?因为物联网产生的大量数据将给现有网络带来更大的压力，因此企业将需要更多的电力来处理这些数据。

简单来说，在你的数据分析师使用物联网数据之前，首先需要对其进行聚合和组织，顺便说一下，这不是一项容易的任务。

因此，无论你是一家从智能手机应用程序和可穿戴设备收集数据的产品公司，还是一家从生产设备和传感器处理数据的企业，升级到更好的数据中心基础设施将是不可避免的。

NoSQL数据库将成为物联网数据的主流
如前所述，更多的数据意味着需要更多的地方来聚合这些数据。此外，由于大多数物联网数据都不是结构化的，因此使用关系数据库管理系统(RDBMS)。因此，最好的系统将是NoSQL数据库和云计算平台，如MongoDB、微软Azure、亚马逊AWS和Hadoop。

与rdbms不同的是，这些基于云的计算平台可以为业务提供灵活的组织方式，以使数据可用。

对越来越多熟练的数据分析师的需求将会上升
为了最大限度地利用它所收集的大量数据，您的企业将需要更多熟练的数据分析师。简单地说，您需要组织中有合适的人员来分析业务数据并将其转化为有价值的见解。

这可以通过数据基础设施和处理、数据学习、数据挖掘、机器学习和复杂事件处理来实现。

但在数据科学家可以将物联网数据转化为有价值的业务洞察，你还需要有合适的软件堆栈来帮助他们分析数据。这就是Hadoop的pig组件和Apache Storm等分析工具出现的地方。这些工具在预处理和分析物联网数据方面有很大的帮助。

有了物联网，大数据将提供高质量、可操作的数据
到2020年，将会产生4.4万亿GB的数据，但问题是，这些数据的关键是什么?从设备和传感器收集数据的企业，可能很快就会拥有更多他们不知道如何处理的数据。最终，大量的新数据将不可避免地影响这三个重要的大数据的V-变化，速度和体积。这意味着非结构化数据将被更快、更大量地捕获。但是，所有这些数据都将提供有价值的业务信息吗?

对数据物联网设备产生的所有数据进行筛选将是数据分析师的工作，他们知道自己想用数据回答哪些问题。例如，一辆装有各种传感器的汽车可以跟踪其性能，从而产生大量数据。但是，能够获得有价值的信息，有助于汽车制造商的增长和提高，将是数据分析师的责任。

那么，这一切意味着什么?

数据将继续流入企业，在不久的将来，更多的设备将加入物联网。因此，对于企业来说，增长的关键将是学习如何利用商业价值，并通过物联网应用开发从数据中做出明智的决定。总的来说，大数据和物联网的融合可以为所有行业提供新的机遇，同时，它有可能给商业带来巨大变革。

所有IoT Agenda网络贡献者都对其帖子的内容和准确性负责。意见是作者的，不一定传达物联网议程的想法。