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物联网大数据分析面临哪些挑战？
物联网大数据分析面临哪些挑战？
一个成功运行的物联网环境或系统在全球范围内体现了操作的互操作性、多功能性、可靠性和有效性。物联网的筛选进步和发展直接影响数据增长。多个网络传感器不断收集和携带数据（例如地理数据、环境数据、物流数据、天文数据等），用于云中的存储和处理操作。
物联网中获取数据的初始设备是移动设备、公共设施、交通设施和家用电器。数据泛滥抑制了企业IT架构和基础设施的能力。除此之外，实时分析特性对计算能力有很大影响。
物联网产生的大数据扰乱了物联网目前的数据处理能力，需要采用大数据分析来提升解决方案的能力。我们可以解释说，今天物联网的成功还取决于与大数据分析的有效关联。
对于以非结构化、半结构化和结构化形式存在的大量异构数据，建议使用大数据。Statista 认为，大数据收入来自服务支出，截至 2019 年几乎占整个市场的 39%。 2019 年，物联网连接设备产生的数据量约为 13.6 泽字节，到年底可能会扩展到 79 泽字节0f 2025。
大数据和物联网
大数据和物联网是两个令人兴奋的概念，两者都需要彼此才能取得最终成功。两者都致力于将数据转化为可操作的见解。
实时物联网洞察力和大数据分析的这种结合减少了额外支出，提高了效率并允许有效利用可用资源。
使用大数据：
大数据通过提供简单的功能来支持物联网。互联设备生成数据，并帮助组织做出面向业务的决策。
数据处理包括以下步骤：
物联网连接设备会生成大量异构数据，并大规模存储在大数据系统中。数据依赖于大数据的“四个“V”：容量、真实性、多样性和速度。
大数据系统是一个共享的分布式系统，这意味着大数据文件中的大量数据记录存在于存储系统中。
它使用出色的分析工具来分析收集的数据。
它检查分析数据并得出结论，以便做出可靠和及时的决策。
大数据分析的挑战
与大数据和物联网相关的主要挑战包括：
数据存储和管理：
连接设备产生的数据迅速增加；然而，大多数大数据系统的存储容量是有限的。因此，存储和管理大量数据成为一项重大挑战。因此，有必要开发收集、保存和处理数据的框架或机制。
数据可视化：
通常，从连接设备生成的数据是非结构化的、半结构化的或不同格式的结构化数据。很难立即将数据可视化。这意味着准备数据以更好地可视化和理解，从而在提高组织效率的同时实时做出准确的决策。
保密和隐私：
我们都知道，每台支持物联网的设备都会产生大量数据，需要完整的数据隐私和保护。收集和存储的数据应保密并具有完全隐私，因为它包含用户的个人信息。
正直：
智能设备是各种应用的传感、通信、信息共享和承载分析的专家。该设备保证用户不会出现数据泄露和劫持。数据组装方法必须对标准系统和命令强烈使用某种度量和完整性条件。
权力俘虏：
支持 Internet 的设备需要持续供电，以保证 IoT 操作的无休止和稳定运行。许多联网设备缺乏内存、处理能力和能源——因此它们必须采用轻量级机制。
设备安全：
分析面临设备安全挑战，因为大数据容易受到攻击。由于物联网设备的计算、网络和存储时间短，数据处理面临挑战。
许多大数据工具为全球连接的设备提供有价值的实时数据。大数据和物联网使用合适的技术和机制精确有效地检查数据。数据分析可能因从异类来源提取的数据类型而异。