大數據和物聯網經常被(bei)混淆，特(te)別是因為它們經常被(bei)放(fang)在一起討論(lun)。但實際(ji)上(shang)，它們代表著(zhu)兩個截然不同(tong)的(de)技術領域，而且經常重疊。
大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)包含大(da)量(liang)的信息。這些數(shu)(shu)據(ju)(ju)隨后(hou)被社交(jiao)媒體網絡(luo)等組(zu)織和其(qi)他企業(ye)收集，并(bing)用(yong)于各(ge)種(zhong)項目(mu)，如預測分析和機器學習項目(mu)。它使用(yong)支(zhi)持大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)分析的工具進行(xing)處理。數(shu)(shu)據(ju)(ju)科學家使用(yong)“四個V”來(lai)幫助我們概念化(hua)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)：體積(ji)、速(su)度、多樣性(xing)和準確(que)性(xing)。
體積
體積指的(de)是數(shu)據(ju)集的(de)大小(xiao)。通常(chang)這些(xie)數(shu)據(ju)可以(yi)大到TB，甚至更(geng)大。由于龐大的(de)數(shu)據(ju)量，需(xu)要以(yi)非常(chang)具體的(de)方式(shi)處理和分析這些(xie)數(shu)據(ju)。
傳統的存儲技術無法(fa)存儲這些(xie)數據。這意味著大數據集無法(fa)與普通處理器一起工作。
速度
速(su)度(du)指的(de)是(shi)數據(ju)生(sheng)成的(de)速(su)度(du)。高(gao)速(su)數據(ju)需(xu)要專業的(de)處理技術。例(li)如，社交媒體(ti)每天都被難(nan)以置信的(de)高(gao)速(su)度(du)的(de)帖子轟炸。
高(gao)容(rong)量、高(gao)速(su)度和高(gao)多樣性的(de)數據必(bi)須用先(xian)進的(de)工具進行分析和處理，以(yi)揭示(shi)未來可以(yi)使用的(de)信(xin)息。
不同種類
大數(shu)據(ju)(ju)可以(yi)以(yi)各(ge)種各(ge)樣的(de)形(xing)式出現，從社交媒體(ti)帖(tie)子和網站等(deng)在線(xian)數(shu)據(ju)(ju)，到更(geng)傳統的(de)個人(ren)數(shu)據(ju)(ju)，如(ru)電(dian)話號碼(ma)和地(di)址(zhi)。
大數據(ju)來源(yuan)的(de)多樣性(xing)通常(chang)可以分為三類(lei)：結構(gou)化(hua)、半結構(gou)化(hua)或非結構(gou)化(hua)數據(ju)。這種數據(ju)類(lei)型的(de)多樣性(xing)通常(chang)需要專門的(de)算法和(he)不同的(de)處理需求。
真實性
準(zhun)確性(xing)(xing)指的(de)是數據的(de)質量(liang)。高準(zhun)確性(xing)(xing)數據是對分(fen)析有價值的(de)記錄，它(ta)們在(zai)整體結果中發(fa)揮著至關重要的(de)作用。然而，低準(zhun)確性(xing)(xing)的(de)數據通常包含大量(liang)無(wu)意(yi)義或低效用的(de)數據。這意(yi)味著，首先要對其進行篩(shai)選，以提取有用的(de)信息(xi)。
什么是物聯網
物聯(lian)(lian)網(wang)是(shi)關于互聯(lian)(lian)網(wang)連接、數據處(chu)理和(he)(he)分析的(de)(de)。它描述了(le)物理對(dui)象的(de)(de)網(wang)絡(luo)，它們使用特殊的(de)(de)軟件和(he)(he)傳感(gan)器通(tong)過互聯(lian)(lian)網(wang)與其他設備和(he)(he)系統(tong)交換數據。例如智(zhi)能冰箱、亞馬遜Alexa、游戲機和(he)(he)智(zhi)能鎖，這些工具(ju)也(ye)包括工業工具(ju)。
在過去的(de)幾年里(li)，物聯網已經(jing)成為現代(dai)最重要(yao)的(de)技(ji)術之一(yi)。這些聯網傳感器(qi)提供了(le)豐富的(de)數據集，企業(ye)可以(yi)在全(quan)球范圍內使用(yong)。它可以(yi)幫(bang)助(zhu)企業(ye)提高(gao)操作的(de)安全(quan)性和效率(lv)，跟蹤資產，并減少(shao)手工流程(cheng)。
這(zhe)些機(ji)器的(de)(de)數據可(ke)用于預測(ce)事(shi)件，例如設備何時(shi)(shi)發(fa)生故障。這(zhe)為制造(zao)商提供(gong)了足夠的(de)(de)時(shi)(shi)間恢復和運行，減少了停機(ji)時(shi)(shi)間。
想要(yao)收集(ji)更多客(ke)(ke)戶(hu)行為信息的(de)研(yan)究(jiu)人(ren)員也可(ke)以使用(yong)物聯(lian)網(wang)設備。然而(er)，這必(bi)須在法律范圍內(nei)，因為保護客(ke)(ke)戶(hu)的(de)隱私(si)和安全是至關重要(yao)的(de)。處理客(ke)(ke)戶(hu)數(shu)據(ju)的(de)視頻游戲(xi)和主機公司等(deng)企業需要(yao)利用(yong)安全的(de)游戲(xi)解決(jue)方(fang)案，以便客(ke)(ke)戶(hu)能夠安全、放心地享受娛樂(le)服務。
物(wu)聯網(wang)對企(qi)業(ye)有(you)很多好處，比如：
監督經營方式
提高員工生產力
分析客戶行為
改善客戶體驗
ESG性能分析
做出更充分的商業決策(ce)
創造更多收益
物(wu)聯(lian)網如何(he)影響大(da)數據
就大數(shu)據而言(yan)，物聯網設備產(chan)生(sheng)的數(shu)據是(shi)有(you)價值的數(shu)據。這是(shi)因為它(ta)與(yu)物理設備相連(lian)，這意味著企(qi)業可以訪問有(you)關其(qi)(qi)設備及其(qi)(qi)使用(yong)方式的更(geng)詳細信息。
如果我們以“智能家居”為例，其中包(bao)括具有此類數據的(de)(de)小工具和技(ji)術，那(nei)么可以監控的(de)(de)內容包(bao)括：
家里的溫濕度
房子里的空氣質量
家庭設備(bei)之間(jian)的(de)能(neng)源使用情況
活動水平和行為模式
所有(you)這些(xie)數(shu)據對(dui)企業都很有(you)價(jia)值，因為(wei)它們是自(zi)動(dong)收(shou)集和分析的，因此浪(lang)費的數(shu)據更少(shao)。
更(geng)重要的(de)是(shi)，許多物聯網(wang)平(ping)臺也使(shi)用機器學(xue)習來收集數(shu)據(ju)流。然后它(ta)將把(ba)這些數(shu)據(ju)集聯系起來并進行分(fen)析(xi)。物聯網(wang)實時收集和(he)分(fen)析(xi)數(shu)據(ju)。這意味著洞察可以更(geng)快地獲(huo)得，而且往往更(geng)準確(que)。
能(neng)夠(gou)使用收(shou)集到的所有數據，可以(yi)為企業(ye)提供(gong)更(geng)有用的、可操作的見(jian)解。反過來，這可以(yi)幫助產生更(geng)高的投資回報。
企業如何使用物聯網生成的大數據？
那么(me)，企(qi)業如何利用物聯網產生的大(da)數據(ju)(ju)呢?重要的是要記住，大(da)多數企(qi)業將(jiang)不(bu)(bu)得不(bu)(bu)調(diao)整和發展其技術，以(yi)便能夠(gou)整理大(da)量數據(ju)(ju)，以(yi)便從大(da)數據(ju)(ju)的許多見解中獲益。
物聯網(wang)設備將(jiang)能夠向(xiang)企(qi)業發送信(xin)息(xi)，包括活動(dong)和(he)行為等信(xin)息(xi)。一(yi)旦企(qi)業接(jie)收到(dao)這(zhe)些數(shu)據(ju)，就(jiu)需要(yao)將(jiang)其存儲在能夠處理如此龐大而復雜的數(shu)據(ju)的平臺上。
然后，企業可以在開發(fa)產(chan)品、分(fen)析客戶行為、反思(si)產(chan)品發(fa)布和其他很(hen)多事(shi)情時(shi)參(can)考這(zhe)些數據。
最重要的是(shi)，這些信息是(shi)安全存儲的，企業可以在需要時隨(sui)時訪問。
總結
是時候(hou)開始用物聯網和大數據(ju)收(shou)集和分析數據(ju)了(le)。如果想要(yao)深入了(le)解客(ke)戶基(ji)礎和行為的話，那么(me)答案可能在(zai)于收(shou)集準確(que)的數據(ju)，而物聯網肯定能幫上忙。
我們已經(jing)開始看到數(shu)據(ju)分析(xi)和(he)(he)物聯網在使用專業技術(shu)和(he)(he)技術(shu)高效、有效地分析(xi)大量數(shu)據(ju)集(ji)(ji)方面(mian)的(de)巨大影響。在收集(ji)(ji)和(he)(he)分析(xi)數(shu)據(ju)方面(mian)，物聯網和(he)(he)大數(shu)據(ju)集(ji)(ji)成似(si)乎是前進的(de)方向(xiang)。
