隨著物聯(lián)網的演變和發(fā)展，所有可以想象到的東西(或事物)和產業(yè)都將變得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造機械、智能汽車、智能健康等等。無數被授權收集和交換數據的東西正在形成一個全新的網絡——物聯(lián)網——一個可以在云中收集數據、傳輸數據和完成用戶任務的物理對象網絡。

物聯(lián)網和大數據正在走向勝利之路。不過，要想從這一創(chuàng)新中獲益，還需要解決一些挑戰(zhàn)和問題。在本文中，我們很高興與大家分享多年來在物聯(lián)網咨詢領域積累的知識。

物聯(lián)網大數據如何應用

首先，有多種方法可以從物聯(lián)網大數據中獲益：在某些情況下，通過快速分析就足夠了，而一些有價值的見解只有在經過深入的數據處理之后才能獲得。

實時監(jiān)測。通過連網設備收集的數據可以用于實時操作：測量家中或辦公室的溫度、跟蹤身體活動(計算步數、監(jiān)測運動)等；實時監(jiān)測在醫(yī)療保健中被廣泛應用(例如，獲取心率、測量血壓、糖分等)；它還成功地應用于制造業(yè)(用于控制生產設備)、農業(yè)(用于監(jiān)測牛和作物)和其他行業(yè)。

數據分析。在處理物聯(lián)網生成的大數據時，我們有機會超越監(jiān)測，并從這些數據中獲得有價值的見解：識別趨勢，揭示看不見的模式并找到隱藏的信息和相關性。

流程控制和優(yōu)化。來自傳感器的數據提供了額外的上下文情境信息，以揭示影響性能和優(yōu)化流程的重要問題。

·交通管理：跟蹤不同日期和時間的交通負荷，以制定出針對交通優(yōu)化的建議，例如，在特定時間段增加公共汽車的數量，看看是否有改觀，以及建議引入新的交通信號燈方案和修建新的道路，以減少街道的交通擁堵狀況。

·零售：跟蹤超市貨架中商品的銷售情況，并在商品快賣完之前及時通知工作人員補貨。

·農業(yè)：根據傳感器的數據，在必要時給作物澆水。

預測性維護。通過連網設備收集的數據可以成為預測風險、主動識別潛在危險狀況的可靠來源，例如：

·醫(yī)療保健：監(jiān)測患者健康狀態(tài)并識別風險(例如，哪些患者有糖尿病、心臟病發(fā)作的風險)，以便及時采取措施。

·制造業(yè)：預測設備故障，以便在故障發(fā)生之前及時解決。

還應注意的是，并非所有的物聯(lián)網解決方案都需要大數據（例如，如果智能家居擁有者要借助智能手機來關燈，則可以在沒有大數據的情況下執(zhí)行此操作）。重要的是要考慮減少處理動態(tài)數據的工作量，并避免存儲將來沒有用處的大量數據。

物聯(lián)網中的大數據挑戰(zhàn)

除非處理大量數據以獲取有價值的見解，否則這些數據完全沒用。此外，在數據收集、處理和存儲方面還有各種挑戰(zhàn)。

·數據可靠性。雖然大數據永遠不會100%準確，但在分析數據之前，請務必確保傳感器工作正常，并且用于分析的數據質量可靠，且不會因各種因素(例如，機器運行的不利環(huán)境、傳感器故障)而損壞。

·要存儲哪些數據。連網設備會產生萬億字節(jié)的數據，選擇存儲哪些數據和刪除哪些數據是一項艱巨的任務。更重要的是，一些數據的價值還遠遠沒有顯現(xiàn)出來，但將來您可能需要這些數據。如果您決定為將來存儲數據，那么面臨的挑戰(zhàn)就是以最小的成本做到這一點。

·分析深度。一旦并非所有大數據都很重要，就會出現(xiàn)另一個挑戰(zhàn)：什么時候快速分析就足夠了，什么時候需要進行更深入的分析以帶來更多價值。

·安全。毫無疑問，各個領域的連網事物可以讓我們的生活變得更加美好，但與此同時，數據安全也成一個非常重要的問題。網絡罪犯可以侵入數據中心和設備，連接到交通系統(tǒng)、發(fā)電廠、工廠，并從電信運營商那里竊取個人數據。物聯(lián)網大數據對于安全專家來說還是一個相對較新的現(xiàn)象，相關經驗的缺失會增加安全風險。

物聯(lián)網解決方案中的大數據處理

在物聯(lián)網系統(tǒng)中，物聯(lián)網體系架構的數據處理組件因輸入數據的特性、預期結果等而不同。我們已經制定了一些方法來處理物聯(lián)網解決方案中的大數據。

數據來自與事物相連的傳感器。“事物”可以是任何物體：烤箱、汽車、飛機、建筑、工業(yè)機器、康復設備等。數據可以是周期性的，也可以是流式的。后者對于實時數據處理和迅速管理事物至關重要。

事物將數據發(fā)送到網關，以進行初始數據過濾和預處理，從而減少了傳輸到下一個物聯(lián)網系統(tǒng)中的數據量。

邊緣分析。在進行深入數據分析之前，有必要進行數據過濾和預處理，以選擇某些任務所需的最相關數據。此外，此階段還可以確保實時分析，以快速識別之前在云中通過深度分析所發(fā)現(xiàn)的有用模式。

對于基本協(xié)議轉換和不同數據協(xié)議之間的通信，云網關是必需的。它還支持現(xiàn)場網關和中央物聯(lián)網服務器之間的數據壓縮和安全數據傳輸。

連網設備生成的數據以其自然格式存儲在數據湖中。原始數據通過“流”進入數據湖。數據保存在數據湖中，直到可以用于業(yè)務目的。清理過的結構化數據存儲在數據倉庫中。

機器學習模塊根據之前積累的歷史數據生成模型。這些模型定期（例如，一個月一次）用新數據流更新。輸入的數據被累積并應用于訓練和創(chuàng)建新模型。當這些模型經過專家的測試和批準后，控制應用程序就可以使用它們，以響應新的傳感器數據發(fā)送命令或警報。

總結

物聯(lián)網產生大量數據，可用于實時監(jiān)控、分析、流程優(yōu)化和預測性維護等。然而，應該記住，從各種格式的海量數據中獲得有價值的見解并不是一件容易事情：您需要確保傳感器工作正常，數據得到安全傳輸和有效處理。此外，始終存在一個問題：哪些數據值得存儲和處理。

盡管存在一些挑戰(zhàn)和問題，但應記住，物聯(lián)網的發(fā)展勢頭強勁，并可以幫助多個行業(yè)的企業(yè)開辟新的數字機遇。華夏泰科依托于大數據開發(fā)的線上平臺——指尖申報，愿為您企業(yè)的發(fā)展保駕護航。