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了解物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系

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  現(xiàn)在更多的設(shè)備和對(duì)象與互聯(lián)網(wǎng)相連,將他們收集的數(shù)據(jù)傳輸回來(lái)進(jìn)行分析。在這里,我們的目標(biāo)是利用這些數(shù)據(jù)更多地了解可用于對(duì)我們的生活方式,節(jié)能,交通和健康產(chǎn)生積極影響的趨勢(shì)和模式。盡管如此,數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有創(chuàng)造出這些目標(biāo),而是它的解決方案是通過(guò)檢查它并找到我們需要的答案而形成的。

  關(guān)于這個(gè)未來(lái),兩個(gè)討論的術(shù)語(yǔ)是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和大數(shù)據(jù)。這些是緊密交織在一起的,雖然它們不是同一回事,但如果沒(méi)有另一個(gè),就很難談?wù)撍T谖覀兎治鏊麄冎g的聯(lián)系之前,讓我們仔細(xì)看看這兩種做法。

  大數(shù)據(jù)

  “大數(shù)據(jù)”一詞早在IoT到達(dá)執(zhí)行分析之前就已存在。當(dāng)信息顯示準(zhǔn)確性,速度,種類(lèi)和數(shù)量時(shí),則將其解釋為大數(shù)據(jù)。這相當(dāng)于大量的數(shù)據(jù)既可以是非結(jié)構(gòu)化的,也可以是結(jié)構(gòu)化的,而速度是指數(shù)據(jù)處理速度,而準(zhǔn)確性則決定了它的不確定性。

  物聯(lián)網(wǎng)

  物聯(lián)網(wǎng)的概念是將廣泛的事物轉(zhuǎn)化為智能物體 - 無(wú)論是汽車(chē),手表,冰箱還是鐵路軌道。通常情況下,那些不能連接到互聯(lián)網(wǎng)并能夠獲取和管理數(shù)據(jù)的產(chǎn)品,為了收集數(shù)據(jù)而提供計(jì)算機(jī)芯片和傳感器。盡管如此,與移動(dòng)設(shè)備,智能手機(jī)和個(gè)人電腦中使用的芯片不同,這些芯片主要用于收集指定產(chǎn)品性能和客戶(hù)使用模式的數(shù)據(jù)。

  來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)存在于大數(shù)據(jù)中,而且這些信息是針對(duì)它的。很快,物聯(lián)網(wǎng)將觸及我們生活的每一個(gè)方面:智能家居,制造業(yè),交通運(yùn)輸以及可穿戴設(shè)備,智能手機(jī)等消費(fèi)品。

  將物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)結(jié)合在一起

  這種顛覆性技術(shù)需要新的基礎(chǔ)設(shè)施,包括軟件和硬件應(yīng)用以及操作系統(tǒng); 企業(yè)必須處理涌入的數(shù)據(jù),并隨著數(shù)據(jù)的發(fā)展逐步進(jìn)行實(shí)時(shí)檢查。

  這是大數(shù)據(jù)到達(dá)圖片的地方; 大數(shù)據(jù)分析工具能夠處理從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù),從而創(chuàng)建連續(xù)的信息流。

  但是,為了區(qū)分它們,物聯(lián)網(wǎng)提供了大數(shù)據(jù)分析可以從中提取信息的數(shù)據(jù),以生成所需的信息。

  但是,物聯(lián)網(wǎng)以完全不同的規(guī)模進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,因此分析解決方案必須能夠滿(mǎn)足其處理和快速攝取的需求,然后進(jìn)行快速準(zhǔn)確的提取。

  有許多解決方案可以在大型數(shù)據(jù)集上提供接近實(shí)時(shí)的分析,并且必須將全機(jī)架數(shù)據(jù)庫(kù)更改為可處理高達(dá)100 TB的小型服務(wù)器,因此需要少量硬件。下一代分析數(shù)據(jù)庫(kù)利用GPU技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)硬件更小型化,例如筆記本電腦上的5TB或汽車(chē)中的大型數(shù)據(jù)庫(kù)。這在很大程度上幫助物聯(lián)網(wǎng)組織關(guān)聯(lián)不斷變化的數(shù)據(jù)集數(shù)量,這有助于他們適應(yīng)變化的趨勢(shì)并獲得實(shí)時(shí)響應(yīng),解決關(guān)于規(guī)模和妥協(xié)性能方面的挑戰(zhàn)。

  挑戰(zhàn)

  預(yù)計(jì)到2020年,隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴(kuò)張,全球?qū)⒂?08億東西被利用。因此,我們也將看到主要的安全問(wèn)題和網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題,因?yàn)楹诳蛯㈥J入交通系統(tǒng),電網(wǎng)以及任何其他連接并包含可關(guān)閉整個(gè)城市的敏感數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

  Zscaler等互聯(lián)網(wǎng)安全平臺(tái)通過(guò)基于云的解決方案為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供防止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)保護(hù)。您可以通過(guò)平臺(tái)路由流量并實(shí)施設(shè)備策略,以便它們不會(huì)與不必要的服務(wù)器進(jìn)行交互。

  大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)共享密不可分的未來(lái)。很明顯,這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生新的解決方案和機(jī)會(huì),將產(chǎn)生持久的影響。

  物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)正在協(xié)同工作

  有很多大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同工作的例子來(lái)提供分析和洞察力。航運(yùn)組織代表了一個(gè)這樣的例子。他們一直在利用大數(shù)據(jù)分析和傳感器數(shù)據(jù)來(lái)提高效率,節(jié)省資金并降低對(duì)環(huán)境的影響。他們利用運(yùn)載工具上的傳感器來(lái)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況,停車(chē)次數(shù),里程數(shù),每加侖英里數(shù)和速度。

  物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)正在創(chuàng)造大農(nóng)業(yè)的浪潮。在這一領(lǐng)域,現(xiàn)場(chǎng)將系統(tǒng)監(jiān)視器連接到濕度水平,并通過(guò)無(wú)線(xiàn)連接將這些數(shù)據(jù)傳輸給農(nóng)民。這些數(shù)據(jù)將幫助農(nóng)民發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物何時(shí)達(dá)到最佳含水量。

  我想在這里討論的最后一個(gè)例子是人力資源管理。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)概念在這一領(lǐng)域的應(yīng)用提高了生產(chǎn)力和效率。這里的一些優(yōu)點(diǎn)是提高了人才的選擇和與所需個(gè)性技能和特征相匹配的工作。根據(jù)Peoplehr的調(diào)查顯示,大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)在人力資源管理中扮演著重要的角色。

  國(guó)內(nèi)最大的物聯(lián)卡交易平臺(tái)(http://m.namesmade.com)表示,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的洞察力的過(guò)程的發(fā)展是大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)取得成功的關(guān)鍵部分。企業(yè)必須通過(guò)所吸引的信息質(zhì)量來(lái)思考,并據(jù)此設(shè)計(jì)系統(tǒng)以?xún)?yōu)化這一過(guò)程。隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加,企業(yè)將有更多機(jī)會(huì)利用這些設(shè)備來(lái)收集可增強(qiáng)其業(yè)務(wù)流程的相關(guān)有用數(shù)據(jù)。

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