大数据分析与物联网
【导读】大数据和物联网是一种共生关系,其中无缝的物联网连通性以及随之而来的大数据捕获和分析可以帮助企业加深了解,以进一步发展其前景,那么大数据和物联网之间关系如何?具体是什么关系呢?下面我们就来具体分析一下。
1、地理空间分析
另一类大数据分析方法是基于地理空间,其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多,其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储,这些数据转储可用于促进洞察。
2、大数据分析
物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。随着连接设备数量的增加,物联网系统需要可扩展以适应数据流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告,这些报告将给企业带来竞争优势。
由于数据是根据其类型进行挖掘的,因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型,可以完成不同类型的分析。
流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起,以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。
3、集成
由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的,因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可操作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是,提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。
4、隐私
物联网系统通常具有敏感信息,需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构,这将增加安全风险。因此,采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。
5、挑战
目前,我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是,由于这些技术仍处于发展阶段,因此这些组织面临许多挑战。
关于大数据和物联网之间关系,就给大家分享到这里了,未来我们会面对更多的挑战,希望大家能够有信心更好的克服遇到的困难。
② 物联网和大数据在技术思想上有什么异同
大数据具有4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。
(1)物联网中的数据量更大:物联网的最主要特征之一是节点的海量性,除了人和服务器之外,物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点,其数量规模远大于互联网;同时,物联网节点的数据生成频率远高于互联网,如传感节点多数处于全时工作状态,数据流源源不断。
(2)物联网中的数据速率更高:一方面,物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据,数据的传输速率要求更高;另一方面,由于物联网与真实物理世界直接关联,很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备,因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。
(3)物联网中的数据更加多样化:物联网涉及的应用范围广泛,从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源,到智能家居、智慧医疗、安防监控等,无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业,需要面对不同类型、不同格式的应用数据,因此物联网中数据多样性更为突出。
(4)物联网对数据真实性的要求更高:物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合,其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界,物联网中数据的真实性显得尤为重要。
③ 大数据和物联网的关系
大数据
不是
抽样数据,而是全部的数据;
所以大数据必须依赖云计算,不可能是局域网的回;
物联网目标答是把所有的物体都连接到互联网,并把物体虚拟化,数据上传,自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题;
大数据是为了解决海量数据分析问题;
物联网是解决设备与软件的融合问题;
可见,它们之间的关系是互相关联、互相作用的:
物联网是很多大数据的来源(设备数据),而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算,设备数据的分析要依赖于大数据,而大数据的采集、分析同样依托云计算,物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制,大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。