艾龙技术

物联网对大数据的影响

随着我们迈向未来,商业世界中的一切都在变得自动化。如果您认为互联网已经改变了您的业务,那么物联网有可能再次刷新您的业务流程。



现在,在我们解释大数据和物联网之间的联系之前,让我们先了解两者的基础知识。



什么是大数据?


大数据是一种流行语,主要用于商业和技术领域。大数据是由连接技术生成的大量数据。简而言之,它是一组结构化,半结构化和非结构化的数据,经过分析可以深入了解业务趋势。商业世界将大数据定义为使运营,营销和广告工作更有效的工具。



什么是物联网?


物联网是通过互联网连接的物理对象系统。物联网中的“事物”可以指任何分配了IP地址的设备。此设备或物品通过互联网传输数据,无需任何人工干预。



物联网和大数据之间的联系


由于连接设备的数量正在快速增长,所以听到到2020年将有超过100亿台设备和传感器通过互联网相互连接也就不足为奇了。根据一项研究,所有这些设备将产生大约4.4万亿GB的数据。



现在,毫无疑问,所有这些数据都难以理解。但是,有些组织已经通过物联网获取这些数据用于分析目的。这就是物联网在大数据中的作用所在。



我们都知道物联网在业务发展方面具有巨大潜力,但与此同时,它也带来了一些挑战。



以下是企业迎接挑战的最佳方式:



更多数据意味着企业需要重新制定数据中心基础架构战略


要使用物联网数据,企业必须投资于长期IT规划。为什么?由于物联网创造的大量数据将给现有网络带来更多压力,因此企业需要更多的能力来处理它。



简单来说,在您的数据分析师可以使用物联网数据之前,首先需要对其进行汇总和组织,顺便说一下,这不是一件容易的事。



因此,无论您是从智能手机应用和可穿戴设备收集数据的公司,还是从制造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都将是不可避免的。



NoSQL数据库将成为物联网数据的主流


如上所述,更多数据意味着需要更多空间来存储这些数据。此外,由于大多数物联网数据不是结构化的,因此使用关系数据库管理系统(RDBMS)将其排序到表中并不容易。因此,最好的系统将是NoSQL数据库和云计算平台,如MongoDB,Microsoft Azure,Amazon AWS和Hadoop。



与RDBMS不同,这些基于云的计算平台可以提供灵活性,满足大量数据的业务,使数据可用的方式进行组织。



对数据分析师的需求将增加


为了从其收集的大量数据中获得最大收益,您的企业将需要更多熟练的数据分析师。简单来说,您需要让组织中的合适人员进行分析,并将您的业务数据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。



但在您的数据科学家将物联网数据转化为有价值的业务洞察之前,您还需要拥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等分析工具之类的工具。这些工具有助于预处理和分析物联网数据。



有了物联网,大数据将提供高质量,可操作的数据


到2020年将产生4.4万亿GB的数据,但问题是,所有这些数据的关键是什么?从设备和传感器收集数据的企业很快就会拥有超出他们现有处理能力的数据。最终,大量的新数据将对三大数据特征(变量,速度和数量)产生不可避免的影响。这意味着数量巨大、结构较少的数据将被更快地捕获。但是所有这些数据都能提供有价值的商业信息吗?



筛选IoT设备生成的所有数据将是数据分析师的工作,他们知道他们希望数据回答哪些问题。例如,具有跟踪其性能的各种传感器的汽车可以创建大量数据。但能够获得有助于汽车制造商增长和提升的有价值信息将是数据分析师的责任。



那么,这意味着什么?


数据将继续流入企业,更多设备将在不久的将来加入物联网。因此,对于企业而言,增长的关键是学习如何利用商业价值并通过物联网应用程序开发从数据中做出明智的决策。总体而言,大数据和物联网的融合可以为所有行业提供新的机会,同时,它还有可能彻底改变整个业务。


联系地址:广东省深圳市南山区深圳软件园5栋A219 联系电话:0755-82504636
关注我们