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物聯網大數據分析面臨哪些挑戰？
物聯網大數據分析面臨哪些挑戰？
一個成功運行的物聯網環境或系統在全球范圍內體現了操作的互操作性、多功能性、可靠性和有效性。物聯網的篩選進步和發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。
物聯網產生的大數據擾亂了物聯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，今天物聯網的成功還取決于與大數據分析的有效關聯。
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，物聯網連接設備產生的數據量約為 13.6 澤字節，到年底可能會擴展到 79 澤字節0f 2025。
大數據和物聯網
大數據和物聯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網?；ヂ撛O備生成數據，并幫助組織做出面向業務的決策。
數據處理包括以下步驟：
物聯網連接設備會生成大量異構數據，并大規模存儲在大數據系統中。數據依賴于大數據的“四個“V”：容量、真實性、多樣性和速度。
大數據系統是一個共享的分布式系統，這意味著大數據文件中的大量數據記錄存在于存儲系統中。
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
與大數據和物聯網相關的主要挑戰包括：
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。因此，有必要開發收集、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數據泄露和劫持。數據組裝方法必須對標準系統和命令強烈使用某種度量和完整性條件。
權力俘虜：
支持 Internet 的設備需要持續供電，以保證 IoT 操作的無休止和穩定運行。許多聯網設備缺乏內存、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，因為大數據容易受到攻擊。由于物聯網設備的計算、網絡和存儲時間短，數據處理面臨挑戰。
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。