現在更多的設備和對象與互聯網相連，將他們收集的數據傳輸回來進行分析。在這里，我們的目標是利用這些數據更多地了解可用于對我們的生活方式，節能，交通和健康產生積極影響的趨勢和模式。盡管如此，數據本身并沒有創造出這些目標，而是它的解決方案是通過檢查它并找到我們需要的答案而形成的。

　　關于這個未來，兩個討論的術語是物聯網(IoT)和大數據。這些是緊密交織在一起的，雖然它們不是同一回事，但如果沒有另一個，就很難談論它。在我們分析他們之間的聯系之前，讓我們仔細看看這兩種做法。

　　大數據

　　“大數據”一詞早在IoT到達執行分析之前就已存在。當信息顯示準確性，速度，種類和數量時，則將其解釋為大數據。這相當于大量的數據既可以是非結構化的，也可以是結構化的，而速度是指數據處理速度，而準確性則決定了它的不確定性。

　　物聯網

　　物聯網的概念是將廣泛的事物轉化為智能物體 - 無論是汽車，手表，冰箱還是鐵路軌道。通常情況下，那些不能連接到互聯網并能夠獲取和管理數據的產品，為了收集數據而提供計算機芯片和傳感器。盡管如此，與移動設備，智能手機和個人電腦中使用的芯片不同，這些芯片主要用于收集指定產品性能和客戶使用模式的數據。

　　來自物聯網設備的數據存在于大數據中，而且這些信息是針對它的。很快，物聯網將觸及我們生活的每一個方面：智能家居，制造業，交通運輸以及可穿戴設備，智能手機等消費品。

　　將物聯網和大數據結合在一起

　　這種顛覆性技術需要新的基礎設施，包括軟件和硬件應用以及操作系統; 企業必須處理涌入的數據，并隨著數據的發展逐步進行實時檢查。

　　這是大數據到達圖片的地方; 大數據分析工具能夠處理從物聯網設備生成的大量數據，從而創建連續的信息流。

　　但是，為了區分它們，物聯網提供了大數據分析可以從中提取信息的數據，以生成所需的信息。

　　但是，物聯網以完全不同的規模進行數據分析，因此分析解決方案必須能夠滿足其處理和快速攝取的需求，然后進行快速準確的提取。

　　有許多解決方案可以在大型數據集上提供接近實時的分析，并且必須將全機架數據庫更改為可處理高達100 TB的小型服務器，因此需要少量硬件。下一代分析數據庫利用GPU技術，從而實現硬件更小型化，例如筆記本電腦上的5TB或汽車中的大型數據庫。這在很大程度上幫助物聯網組織關聯不斷變化的數據集數量，這有助于他們適應變化的趨勢并獲得實時響應，解決關于規模和妥協性能方面的挑戰。

　　挑戰

　　預計到2020年，隨著物聯網繼續擴張，全球將有208億東西被利用。因此，我們也將看到主要的安全問題和網絡安全問題，因為黑客將闖入交通系統，電網以及任何其他連接并包含可關閉整個城市的敏感數據的系統。

　　Zscaler等互聯網安全平臺通過基于云的解決方案為物聯網設備提供防止未經授權的數據訪問保護。您可以通過平臺路由流量并實施設備策略，以便它們不會與不必要的服務器進行交互。

　　大數據和物聯網共享密不可分的未來。很明顯，這兩個領域將產生新的解決方案和機會，將產生持久的影響。

　　物聯網和大數據正在協同工作

　　有很多大數據和物聯網協同工作的例子來提供分析和洞察力。航運組織代表了一個這樣的例子。他們一直在利用大數據分析和傳感器數據來提高效率，節省資金并降低對環境的影響。他們利用運載工具上的傳感器來監控發動機的健康狀況，停車次數，里程數，每加侖英里數和速度。

　　物聯網和大數據正在創造大農業的浪潮。在這一領域，現場將系統監視器連接到濕度水平，并通過無線連接將這些數據傳輸給農民。這些數據將幫助農民發現農作物何時達到最佳含水量。

　　我想在這里討論的最后一個例子是人力資源管理。物聯網和大數據概念在這一領域的應用提高了生產力和效率。這里的一些優點是提高了人才的選擇和與所需個性技能和特征相匹配的工作。根據Peoplehr的調查顯示，大數據分析和物聯網在人力資源管理中扮演著重要的角色。

　　國內最大的物聯卡交易平臺（http://www.namesmade.com）表示，將數據轉換為可操作的洞察力的過程的發展是大數據和物聯網取得成功的關鍵部分。企業必須通過所吸引的信息質量來思考，并據此設計系統以優化這一過程。隨著連接設備數量的增加，企業將有更多機會利用這些設備來收集可增強其業務流程的相關有用數據。