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物聯(lián)網大數據分析面臨哪些挑戰(zhàn)？
物聯(lián)網大數據分析面臨哪些挑戰(zhàn)？
一個成功運行的物聯(lián)網環(huán)境或系統(tǒng)在全球范圍內體現(xiàn)了操作的互操作性、多功能性、可靠性和有效性。物聯(lián)網的篩選進步和發(fā)展直接影響數據增長。多個網絡傳感器不斷收集和攜帶數據（例如地理數據、環(huán)境數據、物流數據、天文數據等），用于云中的存儲和處理操作。
物聯(lián)網中獲取數據的初始設備是移動設備、公共設施、交通設施和家用電器。數據泛濫抑制了企業(yè)IT架構和基礎設施的能力。除此之外，實時分析特性對計算能力有很大影響。
物聯(lián)網產生的大數據擾亂了物聯(lián)網目前的數據處理能力，需要采用大數據分析來提升解決方案的能力。我們可以解釋說，今天物聯(lián)網的成功還取決于與大數據分析的有效關聯(lián)。
對于以非結構化、半結構化和結構化形式存在的大量異構數據，建議使用大數據。Statista 認為，大數據收入來自服務支出，截至 2019 年幾乎占整個市場的 39%。 2019 年，物聯(lián)網連接設備產生的數據量約為 13.6 澤字節(jié)，到年底可能會擴展到 79 澤字節(jié)0f 2025。
大數據和物聯(lián)網
大數據和物聯(lián)網是兩個令人興奮的概念，兩者都需要彼此才能取得最終成功。兩者都致力于將數據轉化為可操作的見解。
實時物聯(lián)網洞察力和大數據分析的這種結合減少了額外支出，提高了效率并允許有效利用可用資源。
使用大數據：
大數據通過提供簡單的功能來支持物聯(lián)網。互聯(lián)設備生成數據，并幫助組織做出面向業(yè)務的決策。
數據處理包括以下步驟：
物聯(lián)網連接設備會生成大量異構數據，并大規(guī)模存儲在大數據系統(tǒng)中。數據依賴于大數據的“四個“V”：容量、真實性、多樣性和速度。
大數據系統(tǒng)是一個共享的分布式系統(tǒng)，這意味著大數據文件中的大量數據記錄存在于存儲系統(tǒng)中。
它使用出色的分析工具來分析收集的數據。
它檢查分析數據并得出結論，以便做出可靠和及時的決策。
大數據分析的挑戰(zhàn)
與大數據和物聯(lián)網相關的主要挑戰(zhàn)包括：
數據存儲和管理：
連接設備產生的數據迅速增加；然而，大多數大數據系統(tǒng)的存儲容量是有限的。因此，存儲和管理大量數據成為一項重大挑戰(zhàn)。因此，有必要開發(fā)收集、保存和處理數據的框架或機制。
數據可視化：
通常，從連接設備生成的數據是非結構化的、半結構化的或不同格式的結構化數據。很難立即將數據可視化。這意味著準備數據以更好地可視化和理解，從而在提高組織效率的同時實時做出準確的決策。
保密和隱私：
我們都知道，每臺支持物聯(lián)網的設備都會產生大量數據，需要完整的數據隱私和保護。收集和存儲的數據應保密并具有完全隱私，因為它包含用戶的個人信息。
正直：
智能設備是各種應用的傳感、通信、信息共享和承載分析的專家。該設備保證用戶不會出現(xiàn)數據泄露和劫持。數據組裝方法必須對標準系統(tǒng)和命令強烈使用某種度量和完整性條件。
權力俘虜：
支持 Internet 的設備需要持續(xù)供電，以保證 IoT 操作的無休止和穩(wěn)定運行。許多聯(lián)網設備缺乏內存、處理能力和能源——因此它們必須采用輕量級機制。
設備安全：
分析面臨設備安全挑戰(zhàn)，因為大數據容易受到攻擊。由于物聯(lián)網設備的計算、網絡和存儲時間短，數據處理面臨挑戰(zhàn)。
許多大數據工具為全球連接的設備提供有價值的實時數據。大數據和物聯(lián)網使用合適的技術和機制精確有效地檢查數據。數據分析可能因從異類來源提取的數據類型而異。