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物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集和分析的重點(diǎn)是以一種能為公司帶來(lái)價(jià)值的方式應(yīng)用這些見(jiàn)解。

自從“大數(shù)據(jù)”一詞在2005年首次被使用以來(lái)，海量數(shù)據(jù)集等待被挖掘以獲得見(jiàn)解的想法對(duì)公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大機(jī)遇，但這一機(jī)遇已被證明難以解鎖。 而現(xiàn)在，隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）產(chǎn)生的信息量的增加，大數(shù)據(jù)變得越來(lái)越大，從而進(jìn)一步加劇了挑戰(zhàn)。

那么什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，它如何融入大數(shù)據(jù)圖景？ 看看一些公司是如何成功地利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的。

甚至在物聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有出現(xiàn)之前，公司就一直在收集數(shù)據(jù)——而且是大量數(shù)據(jù)。 銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)等等都是從各種來(lái)源收集的，通常是為了獲得特定見(jiàn)解而需要對(duì)它們進(jìn)行分析。 這種類(lèi)型的數(shù)據(jù)通常來(lái)自各種來(lái)源，例如，社交媒體、金融市場(chǎng)和銷(xiāo)售交易（數(shù)量、速度和多樣性被稱(chēng)為大數(shù)據(jù)的三個(gè)方面）。

眾所周知，分析大數(shù)據(jù)可以對(duì)業(yè)務(wù)及其運(yùn)營(yíng)方式產(chǎn)生重要見(jiàn)解。 以下是圍繞它的一些問(wèn)題：

?大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是孤立的 ，與其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)隔離開(kāi)來(lái)，無(wú)法進(jìn)行宏觀(guān)分析。 例如，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)很難與消費(fèi)者數(shù)據(jù)輕松匯總，以獲得關(guān)于特定客戶(hù)行為對(duì)公司財(cái)務(wù)績(jī)效影響的更復(fù)雜見(jiàn)解。

?很難足夠快地處理大數(shù)據(jù)以使見(jiàn)解有用。 大多數(shù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)的價(jià)值都是短暫的，消費(fèi)者今天所做的將在明天和后天有所不同。 為了獲得最大利益，企業(yè)需要能夠快速采取行動(dòng)的見(jiàn)解，但大多數(shù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無(wú)法以必要的速度處理數(shù)據(jù)。

?收集的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都被浪費(fèi)掉了。 負(fù)責(zé)在海量數(shù)據(jù)中尋找業(yè)務(wù)問(wèn)題“答案”的業(yè)務(wù)分析師必須過(guò)濾掉不相關(guān)的數(shù)據(jù)，并找出可能存在答案的特定數(shù)據(jù)集。 結(jié)果，估計(jì)有60％至73％的數(shù)據(jù)未被分析。

想象一下，一家服務(wù)于數(shù)百萬(wàn)客戶(hù)的大型電力公司試圖預(yù)測(cè)即將到來(lái)的夏季用電高峰需求。 收集和匯總必要的數(shù)據(jù)，然后對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)和建模，這幾乎是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)集的規(guī)模如此之大，以至于讓人難以招架。 (再加上每個(gè)客戶(hù)5分鐘間隔的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)，您可以清楚地看到其中的難度）

如今，另一個(gè)主要的數(shù)據(jù)來(lái)源正在推動(dòng)潮流—— 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 。 物聯(lián)網(wǎng)在許多方面加劇了數(shù)據(jù)問(wèn)題，但它也提供了解決方案。

近年來(lái)，稱(chēng)為物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)網(wǎng)對(duì)象系統(tǒng)發(fā)展迅猛，并且任何物理對(duì)象都可以變成物聯(lián)網(wǎng)的一部分。 到2021年，全球估計(jì)有350億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。 此外，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到79.4ZB。 顯然，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)加劇了問(wèn)題。

眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集通過(guò)三種方式影響大數(shù)據(jù)：

1、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)在許多方面比其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)更豐富。 由于傳感器可以連接到任何物理設(shè)備上，因此物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是多樣化的，并且是精細(xì)化的，這意味著企業(yè)可以獲得更多有關(guān)其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)。 例如， 智能建筑 可以收集以下相關(guān)數(shù)據(jù)：

? 環(huán)境條件 ，例如空氣質(zhì)量、溫度/濕度和亮度，因此您可以了解需要為人們安全或舒適做出哪些更改。

? 能源使用模式 ，因此您可以了解您的建筑如何以及何時(shí)使用能源，并可以采取措施優(yōu)化能源效率。

? 居住者的行為 、活動(dòng)水平和行為模式，以便您了解它們?nèi)绾斡绊懩苄Т胧?mpchecktext contenteditable="false" id="1635487537414_0.5863352013389243">

? 用水 ，這樣可以最大限度地減少浪費(fèi)。

? 建筑物的設(shè)備 ，因此可以確定建筑物的功率因數(shù)，并使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。

由于數(shù)據(jù)是自動(dòng)聚合和分析 的，因此浪費(fèi)的數(shù)據(jù)更少。 許多物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)收集各種相關(guān)數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)和分析。 例如，測(cè)量高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)水平的傳感器數(shù)據(jù)與設(shè)備的既定振動(dòng)特征相結(jié)合，可以幫助檢測(cè)異常情況，并隨著時(shí)間推移，在嚴(yán)重問(wèn)題出現(xiàn)之前預(yù)測(cè)問(wèn)題。 擁有使用所有數(shù)據(jù)的能力會(huì)產(chǎn)生更多可操作性見(jiàn)解，從而獲得更大的投資回報(bào)。

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)時(shí)收集和分析數(shù)據(jù) 。 許多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)同時(shí)、實(shí)時(shí)收集和分析數(shù)據(jù)，因此可以更快地獲得答案。