物联网和大数据在技术思想上有什么异同

大数据具有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。
(1)物联网中的数据量更大：物联网的最主要特征之一是节点的海量性，除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。
(2)物联网中的数据速率更高：一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。
(3)物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围广泛，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监控等，无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业，需要面对不同类型、不同格式的应用数据，因此物联网中数据多样性更为突出。
(4)物联网对数据真实性的要求更高：物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合，其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界，物联网中数据的真实性显得尤为重要。

两个专业的前景发展都很不错

物联网IoT（Internet of things）：可以简单地理解为物物相连的互联网，互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。

大数据（Dig Data）：相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等。如今物联网（IoT）肩负了一个至关重要的任务：资料收集

得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。

大数据分析

物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要可扩展以适应数据流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这些报告将给企业带来竞争优势。

由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型，可以完成不同类型的分析。

流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起，以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。

地理空间分析

另一类大数据分析方法是基于地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

目前，我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是，由于这些技术仍处于发展阶段，因此这些组织面临许多挑战。例如：

集成

由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可 *** 作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是，提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。

隐私

物联网系统通常具有敏感信息，需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构，这将增加安全风险。因此，采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。

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