物聯網(IoT)和大數據技術在組織和個人中快速增長。據《福布斯》預測，到2025年，生成的數據量將增加到175ZB。這將對數據的收集，分析和報告方式產生巨大的影響。
考慮到物聯網傳感器每秒收集的數據量，有必要配備*的分析系統來有效地收集和利用數據。這些系統應該能夠發現相關性并揭示趨勢，這樣企業就可以評估可操作的見解，然后用于提高業務能力。
由于物聯網設備從其傳感器收集了大量結構化和非結構化數據，因此實時處理和描繪這些數據將面臨挑戰。這就是大數據作用凸顯的地方。根據Gartner的說法，大數據分析的三個主要方面是數據的量、速度和多樣性。大數據處理海量信息的潛力是其主要優勢之一。大數據與物聯網的關系是一種共生關系，物聯網的無縫連接以及隨之而來的大數據捕獲和分析可以幫助企業對未來有更高層次的了解。
大數據分析
物聯網傳感器不斷接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著連接設備數量的增加，物聯網系統需要可擴展，以適應數據的流入。分析系統處理這些數據，并提供有價值的報告，這將使企業具有競爭優勢。由于數據是基于其類型進行挖掘的，因此必須對數據進行分岔以限度地利用數據。根據所涉及的數據類型，我們可以進行不同類型的分析。一些比較常見的是：
StreamingAnalytics結合來自傳感器的未分類流數據和來自研究的存儲數據，以找到熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。
地理空間分析
另一種大數據分析方法是地理空間分析，結合物聯網傳感器數據和傳感器的物理位置，可以為提供一個整體的視角。聯網物聯網世界中對象的數量及其通過無線網絡發送數據的能力有助于獲取詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用于促進洞察。
挑戰
我們目前處于一個階段，對大多數企業來說，捕獲、分析和報告物聯網數據是必須的。然而，由于這些技術仍處于發展階段，這些組織面臨著不少挑戰。其中一些是：
集成
由于物聯網數據在多個通道上以不同的格式接收，收集和集成它是具有挑戰性的。分析系統需要確保接收到的數據的格式足夠可操作，以確定見解。文本挖掘和機器學習技術常用于從傳感器中提取文本數據。然而，提取非文本格式的數據，如圖像，視頻不能快速完成。
隱私
物聯網系統通常擁有敏感的信息，需要保護這些信息不受外界干擾。不斷涌入的數據使得很難確保數據的每一部分的安全并進行分析。這些系統由于容量有限，依賴于第三方基礎設施，這將增加安全風險。因此，采用數據匿名和加密等預防措施來加強數據安全。
物聯網是近十年來創新性的發展之一，它成功地融合了技術和數據，從而制定出更具建設性的戰略。過去十年，隨著傳感器和智能設備的普及，物聯網和大數據之間的關系已經達到了一個階段，準確處理大量高頻數據對組織至關重要。與此同時，在這個相互聯系的世界里，一個能夠吸收、分析和獲得商業見解的整合平臺是當前的需要，也是正確的戰略。
