什么是大數據？

自數字時代開始以來，大數據一直是一個不斷發展的概念。

其用于描述由三個特征定義的龐大數據集，稱為三 V——體積（Volume）、速度（Velocity）和多樣性(Variety)—大數據與其他數據集的不同之處在于大小（體積）、增長/變化率（速度）和集合中的各種結構化、非結構化和半結構化數據。

擁有龐大數據集的好處是您可能會在如此大的數據集中發現隱藏其中的模式或趨勢。此外，它還支持全視圖。然而，由于大數據的規模和復雜性，其價值取決于您能否對這些大數據進行分析—而不是數據本身—這是一個很大的挑戰。大數據非常龐大和復雜，以至于無法通過傳統的信息處理和分析方法從如此多的信息中發現業務價值。

從以往來看，組織如果想從中獲得任何有價值的見解，就必須投入大量的時間、金錢和資源來分析數據。幸運的是，由于計算的進步，大數據分析現在可以將大數據集與高性能分析相結合。這樣會碰撞出什么樣的火花呢？您現在可以從以前笨拙的數據集中發現可行性見解。大數據分析將龐大的數據集打包成一種易于理解的格式，以使組織能夠使用。

此外，通過結合人工智能 (AI) 和機器學習等技術，可以發現更多適用的見解。大數據的來源有很多，其中之一是來自物聯網 (IoT) 的數據。

什么是IoT數據？

物聯網 (IoT) 是指通過共享網絡互聯的物理對象。各種傳感器收集信息并在可以存儲、管理、過濾和分析數據的系統之間共享信息。物聯網設備可以指從可穿戴設備到醫療設備再到工業設備的所有設備。

物聯網使公司能夠以前所未有的方式實時了解其連接設備上發生的事情。從互聯的物聯網設備收集大量實時數據點，并通過互聯網傳輸以進行存儲和分析。

物聯網和大數據有什么關系？

物聯網和大數據有很多重疊的部分，物聯網被認為是大數據的主要來源。

然而，它們是彼此獨立發展的。隨著物聯網生成的數據量增加，到傳統存儲和分析方法變得低效的地步，大數據和物聯網之間的關聯性越來越高。

在當前環境下，物聯網設備收集的復雜數據和信息可視為實時收集的大數據集。大數據存儲和分析有助于理解目前過多的實時數據點并提供有用的見解。

總結一下其較高層次的關系：配備電子設備和傳感器的設備網絡（互聯設備）將實時信息發送到互聯網 (IoT)，在那里這些信息被編譯并存儲為大量數據集（大數據）并進行分析以找到有用的模式（大數據分析）。

物聯網如何使用大數據？

大數據分析有助于理解物聯網設備收集的數據和信息。這些解決方案會獲取收集到的大量非結構化數據，并確定將其組織成更小的數據集的方法，這些數據集可以讓公司深入了解其流程的運作方式，并改善決策制定。

與物聯網一起使用時，大數據分析可以提供不同類型的見解；即描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規范性分析。描述性分析可以深入了解互聯設備的實時性能。

描述性分析可以用于任何事情，從定位互聯的設備到了解客戶如何使用該設備，以及識別異常情況。

診斷分析可以深入了解描述性分析背后的“原因”。對于特定的互聯設備，它可以幫助組織了解為什么它以某種方式運行或為什么它會產生某些輸出。

大數據在物聯網中的一個尤為適用的用途是預測性分析。這種類型的分析會用到機器學習，它會分析過去的數據并給出設備未來運行方式的概率。這對于物聯網設備的服務尤其有益。使用這項技術，組織可以在設備停止工作之前預測故障或服務需求。

最后，大數據在物聯網中用于規范分析。這種類型的分析可以深入了解如何影響已觀察或預測的事物。

物聯網和大數據分析結合使用的挑戰

數據可視化

數據可視化是物聯網分析的一個重要方面，有助于識別關鍵趨勢。需要數據可視化來正確識別和傳達可用于推動業務決策的卓越數據洞察力。物聯網設備生成的數據是異構的，這意味著它有多種格式：結構化、非結構化和半結構化。雖然理論上數據的可視化應該更容易理解趨勢，但當數據以多種不同的格式出現時，可視化方法變得力不從心了。

數據存儲和管理

物聯網和大數據分析的解決方案

大數據和物聯網將繼續發展，并在組織的決策過程中發揮重要作用。探索 PTC 的分析解決方案，這些解決方案可以輕松地將原始數據轉化為有價值的見解。