
物聯(lián)網(wǎng)將如何改變大數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)一直在業(yè)務中發(fā)揮關鍵作用,但大數(shù)據(jù)分析的興起,大量存儲的信息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(xiàn)代商業(yè)領域幾乎不可或缺。收集和分析這些數(shù)據(jù)并將其轉化為可行的結果的能力是成功的關鍵。
隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,這一過程變得越來越復雜,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,都能產生大量的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)帶來了各種新的分析挑戰(zhàn),而更快適應這一新現(xiàn)實的企業(yè)將獲得明顯的優(yōu)勢。
改變基礎設施的需求
物聯(lián)網(wǎng)產生的數(shù)據(jù)面臨的主要問題之一就是它的規(guī)模。英特爾公司估計,到2020年,多達2000億臺智能設備將在線運行,以及約54億個具有物聯(lián)網(wǎng)功能的B2B設備。這意味著任何尋求利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的企業(yè)必須首先投資于處理數(shù)據(jù)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。數(shù)據(jù)湖和分布式服務器集群可能成為存儲此數(shù)據(jù)所必需的,控制數(shù)據(jù)流對于管理帶寬和網(wǎng)絡成本是必不可少的。
新的分析挑戰(zhàn)
除了物聯(lián)網(wǎng)產生的大量數(shù)據(jù)之外,數(shù)據(jù)本身也提出了一個問題。大多數(shù)傳感器產生的數(shù)據(jù)是相對嘈雜和非標準化的,大部分數(shù)據(jù)是實時數(shù)據(jù)流的形式。這些事實需要一種新的分析方法,軟件堆棧能夠快速分類,處理和分析大量的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)被正確處理之后,下一個挑戰(zhàn)是挖掘這些不同的信息源以產生可操作的數(shù)據(jù)。
技能分析師日益增長的需求
隨著更復雜分析的需要,需要更多和更熟練的數(shù)據(jù)分析師。從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流中吸取有用的見解需要高超的技能,不僅要管理數(shù)據(jù)本身,還要確定最有效的焦點區(qū)域。大數(shù)據(jù)框架(如Hadoop和Spark)以及R數(shù)據(jù)編程語言的專長正在迅速成為管理物聯(lián)網(wǎng)生成數(shù)據(jù)的關鍵,業(yè)務分析越來越依賴于復雜的技能集,其中包括機器學習,復雜算法,深度學習,復雜事件處理等。
從數(shù)量提取質量
調查顯示,96%的企業(yè)遇到通過其接收的數(shù)據(jù)量進行過濾的問題,而這個問題只會因為大量新數(shù)據(jù)的涌入而加劇。大數(shù)據(jù)本身沒有什么用途。其它真正的價值在于從這個數(shù)量中提取質量并產生有意義的見解。消除噪音的一個重要方法是使用過濾器來消除多余的數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通常是高度粒度的,大多數(shù)企業(yè)不需要這樣的詳細信息。使用算法驅動的過濾器將這些數(shù)據(jù)壓縮成更實際的時間間隔中,顯著地減少了要分析的數(shù)據(jù)量,而不會影響其質量,從而使其更有價值。此外,由于物聯(lián)網(wǎng)傳感器已經(jīng)廣泛存在,而且很快就會普及,將有用的數(shù)據(jù)源從那些不需要的地方進行排序將是最重要的。
新的安全范式
由于物聯(lián)網(wǎng)由廣泛的設備,通信協(xié)議和數(shù)據(jù)類型組成,為了保護其產生的數(shù)據(jù),這要求企業(yè)必須準備迎接新挑戰(zhàn)。許多數(shù)據(jù)安全專業(yè)人員在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面根本沒有太多經(jīng)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(yè)提高警覺性和靈活性。妥善保護物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將需要所有新的安全措施和協(xié)議專門設計來滿足這一新的現(xiàn)實。
物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)經(jīng)歷了快速增長,似乎有望成為業(yè)務分析未來的浪潮,但它仍然是一個新興的技術。它產生的大量數(shù)據(jù)將只會增長,并變得更加復雜,現(xiàn)在投資于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,可擴展的,持久的存儲將是至關重要的,數(shù)據(jù)分析師也將具備適應大數(shù)據(jù)快速變化現(xiàn)實的技能和經(jīng)驗。未來即將到來,必須進行適當?shù)囊?guī)劃和準備。
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