科技前沿 | 物联网与大数据分析有何关联？

自数字时代开始以来，大数据一直是一个不断发展的概念。

其用于描述由三个特征定义的庞大数据集，称为三 V——体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性(Variety)—大数据与其他数据集的不同之处在于大小（体积）、增长/变化率（速度）和集 合中的各种结构化、非结构化和半结构化数据。

拥有庞大数据集的好处是您可能会在如此大的数据集中发现隐藏其中的模式或趋势。此外，它还支持全视图。然而，由于大数据的规模和复杂性，其价值取决于您能否对这些大数据进行分析—而不是数据本身—这是一个很大的挑战。大数据非常庞大和复杂，以至于无法通过传统的信息处理和分析方法从如此多的信息中发现业务价值。

从以往来看，组织如果想从中获得任何有价值的见解，就必须投入大量的时间、金钱和资源来分析数据。幸运的是，由于计算的进步，大数据分析现在可以将大数据集与高性能分析相结合。这样会碰撞出什么样的火花呢？您现在可以从以前笨拙的数据集中发现可行性见解。大数据分析将庞大的数据集打包成一种易于理解的格式，以使组织能够使用。

此外，通过结合人工智能 (AI) 和机器学习等技术，可以发现更多适用的见解。大数据的来源有很多，其中之一是来自物联网 (IoT) 的数据。

物联网 (IoT) 是指通过共享网络互联的物理对象。各种传感器收集信息并在可以存储、管理、过滤和分析数据的系统之间共享信息。物联网设备可以指从可穿戴设备到医疗设备再到工业设备的所有设备。

物联网使公司能够以前所未有的方式实时了解其连接设备上发生的事情。从互联的物联网设备收集大量实时数据点，并通过互联网传输以进行存储和分析。

物联网和大数据有很多重叠的部分，物联网被认为是大数据的主要来源。

然而，它们是彼此独立发展的。随着物联网生成的数据量增加，到传统存储和分析方法变得低效的地步，大数据和物联网之间的关联性越来越高。

在当前环境下，物联网设备收集的复杂数据和信息可视为实时收集的大数据集。大数据存储和分析有助于理解目前过多的实时数据点并提供有用的见解。

总结一下其较高层次的关系：配备电子设备和传感器的设备网络（互联设备）将实时信息发送到互联网 (IoT)，在那里这些信息被编译并存储为大量数据集（大数据）并进行分析以找到有用的模式（大数据分析）。

大数据分析有助于理解物联网设备收集的数据和信息。这些解决方案会获取收集到的大量非结构化数据，并确定将其组织成更小的数据集的方法，这些数据集可以让公司深入了解其流程的运作方式，并改善决策制定。

与物联网一起使用时，大数据分析可以提供不同类型的见解；即描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。描述性分析可以深入了解互联设备的实时性能。

描述性分析可以用于任何事情，从定位互联的设备到了解客户如何使用该设备，以及识别异常情况。

诊断分析可以深入了解描述性分析背后的“原因”。对于特定的互联设备，它可以帮助组织了解为什么它以某种方式运行或为什么它会产生某些输出。

大数据在物联网中的一个尤为适用的用途是预测性分析。这种类型的分析会用到机器学习，它会分析过去的数据并给出设备未来运行方式的概率。这对于物联网设备的服务尤其有益。使用这项技术，组织可以在设备停止工作之前预测故障或服务需求。

最后，大数据在物联网中用于规范分析。这种类型的分析可以深入了解如何影响已观察或预测的事物。

数据可视化是物联网分析的一个重要方面，有助于识别关键趋势。需要数据可视化来正确识别和传达可用于推动业务决策的卓越数据洞察力。物联网设备生成的数据是异构的，这意味着它有多种格式：结构化、非结构化和半结构化。虽然理论上数据的可视化应该更容易理解趋势，但当数据以多种不同的格式出现时，可视化方法变得力不从心了。

大数据继续以指数级的高速度增长。与今天一样，大数据存储系统的空间有限，因此管理和存储如此大量的数据正成为一项重大挑战。

大数据和物联网将继续发展，并在组织的决策过程中发挥重要作用。探索 PTC 的分析解决方案，这些解决方案可以轻松地将原始数据转化为有价值的见解。