物聯網將對大資料分析產生哪些影響?

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資料一直在業務中發揮關鍵作用,但大資料分析的興起,大量儲存的資訊可以在計算上挖掘出來,揭示有價值的見解、模式和趨勢,使其在現代商業領域幾乎不可或缺。收集和分析這些資料並將其轉化為可行的結果的能力是成功的關鍵。 隨著物聯網的發展,這一過程變得越來越複雜,在日常生活中,從車輛到商店展示,到智能家居自動化技術,如恒溫器和水位顯示器,都能產生大量的資料。物聯網帶來了各種新的分析挑戰,而更快適應這一新現實的企業將獲得明顯的優勢。 改變基礎設施的需求 物聯網產生的資料面臨的主要問題之一就是它的規模。英特爾公司估計,到2020年,多達2000億台智慧型裝置將線上運行,以及約54億個具有物聯網功能的B2B裝置。這意味著任何尋求利用物聯網資料的企業必須首先投資於處理資料量驚人所需的基礎架構,其中大部分將是原始的和未標準化的。資料湖和分布式伺服器叢集可能成為儲存此資料所必需的,控制資料流對於管理頻寬和網路成本是必不可少的。 新的分析挑戰 除了物聯網產生的大量資料之外,資料本身也提出了一個問題。大多數感應器產生的資料是相對嘈雜和非標準化的,大部分資料是即時資料流的形式。這些事實需要一種新的分析方法,軟體堆棧能夠快速分類,處理和分析大量的資料。在資料被正確處理之後,下一個挑戰是挖掘這些不同的資訊源以產生可操作的資料。 技能分析師日益增長的需求 隨著更複雜分析的需要,需要更多和更熟練的資料分析師。從物聯網資料流中吸取有用的見解需要高超的技能,不僅要管理資料本身,還要確定最有效焦點地區。大資料架構(如Hadoop和Spark)以及R資料程式設計語言的專長正在迅速成為管理物聯網產生資料的關鍵,業務分析越來越依賴於複雜的技能集,其中包括機器學習,複雜演算法,深度學習,複雜事件處理等。 從數量提取品質 調查顯示,96%的企業遇到通過其接收的資料量進行過濾的問題,而這個問題只會因為大量新資料的湧入而加劇。大資料本身沒有什麼用途。其它真正的價值在於從這個數量中提取品質併產生有意義的見解。消除噪音的一個重要方法是使用過濾器來消除多餘的資料。物聯網資料通常是高度粒度的,大多數企業不需要這樣的詳細資料。使用演算法驅動的過濾器將這些資料壓縮成更實際的時間間隔中,顯著地減少了要分析的資料量,而不會影響其品質,從而使其更有價值。此外,由於物聯網感應器已經廣泛存在,而且很快就會普及,將有用的資料來源從那些不需要的地方進行排序將是最重要的。 新的安全範式 由於物聯網由廣泛的裝置,通訊協定和資料類型組成,為了保護其產生的資料,這要求企業必須準備迎接新挑戰。許多資料安全專業人員在處理物聯網資料方面根本沒有太多經驗,而且新的來源和技術卻快速到來,隨著安全威脅的增加,需要企業提高警覺性和靈活性。妥善保護物聯網資料將需要所有新的安全措施和協議專門設計來滿足這一新的現實。 物聯網已經經曆了快速增長,似乎有望成為業務分析未來的浪潮,但它仍然是一個新興的技術。它產生的大量資料將只會增長,並變得更加複雜,現在投資於基礎設施和需要處理的技術人員將在未來得到回報。負擔得起的,可擴充的,持久的儲存將是至關重要的,資料分析師也將具備適應大資料快速變化現實的技能和經驗。未來即將到來,必須進行適當的規劃和準備。來源:CIO時代網

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