物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人之间快速增长。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 zettabytes。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大影响。
考虑到每秒从IoT传感器收集的数据量，必须配备先进的分析系统来有效地收集和利用数据。这些系统应该能够发现关联并揭示趋势，以便企业可以评估可行的见解，然后可以将其用于提高业务能力。
由于物联网设备从其传感器收集大量结构化和非结构化数据，因此在实时处理和描绘这些数据方面将面临挑战。这就是大数据的作用变得明显的地方。据Gartner称，大数据分析的三个主要方面是数据量、速度和多样性。大数据处理大量信息的潜力是其主要优势之一。大数据与物联网的关系是一种共生关系，在这种共生关系中，无缝的物联网连接以及随之而来的大数据采集和分析可以帮助企业对未来的发展有更高的认识。
分析大数据
物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：
1）流分析（Streaming Analytics）
流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。
2）地理空间分析（Geospatial Analytics）
另一类大数据分析方法是地理空间，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。
挑战
我们目前所处的阶段是，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是：
1）集成
由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可操作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。
2）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。
物联网是近十年来最具创新性的发展之一，它成功地融合了技术和数据，以制定更具建设性的战略。随着传感器和智能设备在过去十年的普及，准确处理大量高频数据对组织来说至关重要。在这个相互关联的世界中，一个能够吸收、分析和获得商业见解的集成平台是当前的需要和正确的策略。
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