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物聯(lián)網(wǎng)大數據分析面臨哪些挑戰？
物聯(lián)網(wǎng)大數據分析面臨哪些挑戰？
一個(gè)成功運行的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境或系統在全球范圍內體現了操作的互操作性、多功能性、可靠性和有效性。物聯(lián)網(wǎng)的篩選進(jìn)步和發(fā)展直接影響數據增長(cháng)。多個(gè)網(wǎng)絡(luò )傳感器不斷收集和攜帶數據（例如地理數據、環(huán)境數據、物流數據、天文數據等），用于云中的存儲和處理操作。
物聯(lián)網(wǎng)中獲取數據的初始設備是移動(dòng)設備、公共設施、交通設施和家用電器。數據泛濫抑制了企業(yè)IT架構和基礎設施的能力。除此之外，實(shí)時(shí)分析特性對計算能力有很大影響。
物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數據擾亂了物聯(lián)網(wǎng)目前的數據處理能力，需要采用大數據分析來(lái)提升解決方案的能力。我們可以解釋說(shuō)，今天物聯(lián)網(wǎng)的成功還取決于與大數據分析的有效關(guān)聯(lián)。
對于以非結構化、半結構化和結構化形式存在的大量異構數據，建議使用大數據。Statista 認為，大數據收入來(lái)自服務(wù)支出，截至 2019 年幾乎占整個(gè)市場(chǎng)的 39%。 2019 年，物聯(lián)網(wǎng)連接設備產(chǎn)生的數據量約為 13.6 澤字節，到年底可能會(huì )擴展到 79 澤字節0f 2025。
大數據和物聯(lián)網(wǎng)
大數據和物聯(lián)網(wǎng)是兩個(gè)令人興奮的概念，兩者都需要彼此才能取得最終成功。兩者都致力于將數據轉化為可操作的見(jiàn)解。
實(shí)時(shí)物聯(lián)網(wǎng)洞察力和大數據分析的這種結合減少了額外支出，提高了效率并允許有效利用可用資源。
使用大數據：
大數據通過(guò)提供簡(jiǎn)單的功能來(lái)支持物聯(lián)網(wǎng)?；ヂ?lián)設備生成數據，并幫助組織做出面向業(yè)務(wù)的決策。
數據處理包括以下步驟：
物聯(lián)網(wǎng)連接設備會(huì )生成大量異構數據，并大規模存儲在大數據系統中。數據依賴(lài)于大數據的“四個(gè)“V”：容量、真實(shí)性、多樣性和速度。
大數據系統是一個(gè)共享的分布式系統，這意味著(zhù)大數據文件中的大量數據記錄存在于存儲系統中。
它使用出色的分析工具來(lái)分析收集的數據。
它檢查分析數據并得出結論，以便做出可靠和及時(shí)的決策。
大數據分析的挑戰
與大數據和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的主要挑戰包括：
數據存儲和管理：
連接設備產(chǎn)生的數據迅速增加；然而，大多數大數據系統的存儲容量是有限的。因此，存儲和管理大量數據成為一項重大挑戰。因此，有必要開(kāi)發(fā)收集、保存和處理數據的框架或機制。
數據可視化：
通常，從連接設備生成的數據是非結構化的、半結構化的或不同格式的結構化數據。很難立即將數據可視化。這意味著(zhù)準備數據以更好地可視化和理解，從而在提高組織效率的同時(shí)實(shí)時(shí)做出準確的決策。
保密和隱私：
我們都知道，每臺支持物聯(lián)網(wǎng)的設備都會(huì )產(chǎn)生大量數據，需要完整的數據隱私和保護。收集和存儲的數據應保密并具有完全隱私，因為它包含用戶(hù)的個(gè)人信息。
正直：
智能設備是各種應用的傳感、通信、信息共享和承載分析的專(zhuān)家。該設備保證用戶(hù)不會(huì )出現數據泄露和劫持。數據組裝方法必須對標準系統和命令強烈使用某種度量和完整性條件。
權力俘虜：
支持 Internet 的設備需要持續供電，以保證 IoT 操作的無(wú)休止和穩定運行。許多聯(lián)網(wǎng)設備缺乏內存、處理能力和能源——因此它們必須采用輕量級機制。
設備安全：
分析面臨設備安全挑戰，因為大數據容易受到攻擊。由于物聯(lián)網(wǎng)設備的計算、網(wǎng)絡(luò )和存儲時(shí)間短，數據處理面臨挑戰。
許多大數據工具為全球連接的設備提供有價(jià)值的實(shí)時(shí)數據。大數據和物聯(lián)網(wǎng)使用合適的技術(shù)和機制精確有效地檢查數據。數據分析可能因從異類(lèi)來(lái)源提取的數據類(lèi)型而異。