随着物联网（IoT）产生的信息量的增加，大数据变得越来越大，从而进一步加剧了这个挑战。那么物联网的发展对大数据的影响是什么呢？

自从“大数据”一词在2005年首次被使用以来，海量数据集等待被挖掘，这对企业来说是一个巨大的机遇，但想要充分利用这一机遇也并不容易。现在，随着物联网（IoT）产生的信息量的增加，大数据变得越来越大，从而进一步加剧了这个挑战。

大数据面临的困境

分析大数据可以对公司业务及其运营方式产生重要洞察。但是，围绕这个目标，以下问题的存在也是由来已久：

♦ 大部分数据都是孤立的，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观全面的分析。例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更深刻的见解。

♦ 很难足够快地处理大数据以使洞察有用。大多数类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的将在明天和后天发生改变。为了获得最大利益，企业需要能够快速提供行动指导的洞察，但大多数传统的数据库系统无法以必要的速度处理数据。

♦ 收集的大部分数据都被浪费掉了。负责在海量数据中寻找业务问题“答案”的业务分析师必须过滤掉不相关的数据，并找出可能存在答案的特定数据集。结果，估计有60％至73％的数据未提供价值。如今，另一个主要的数据来源正在推动潮流——物联网数据。物联网在许多方面加剧了数据问题，但它也提供了解决方案。

什么是物联网数据？

近年来，物联网发展迅猛，任何物理对象都可以变成物联网的一部分。到2021年，全球估计有350亿台物联网设备。此外，物联网设备产生的数据预计到2025年将达到79.4ZB。

物联网数据收集将通过三种方式影响大数据：

1.物联网设备生成的数据在许多方面比其他类型的数据更丰富。由于传感器可以连接到任何物理设备上，因此物联网数据是多样化的，并且是精细化的，这意味着企业可以获得更多有关其业务运营的数据。例如，智能建筑可以收集以下相关数据：

♦ 环境条件，例如空气质量、温度/湿度和亮度，因此企业可以了解需要为人们的安全或舒适做出哪些更改。

♦ 能源使用模式，企业可以了解建筑如何以及何时使用能源，并采取措施优化能源效率。

♦ 收集用水数据并分析如何最大限度地减少浪费。

2.由于数据是自动聚合和分析的，因此浪费的数据更少。许多物联网平台使用机器学习来收集各种相关数据，然后对数据集进行分类和分析。例如，测量高速旋转设备振动水平的传感器数据与设备的既定振动特征相结合，可以帮助检测异常情况，并随着时间推移，在严重问题出现之前预测问题。拥有使用所有数据的能力会产生更多可操作性洞察，从而获得更大的投资回报。

3.物联网平台实时收集和分析数据。许多物联网数据平台实时收集和分析数据，因此可以更快地获得深刻分析结果。例如，在炎热的夏天，建筑经理可以深入了解建筑物当前的状况，以及可以立即采取哪些措施来降低能耗。

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