物联网中如何使用大数据

物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。

关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。

旭日物联网是借助低成本计算、云、大数据、分析和移动领域的技术手段，能让物品自动收集和共享数据，尽可能减少人为干预。物联网已成为21世纪非常重要的技术之一。人们可以通过嵌入式设备将各种日常物品（厨房用具、汽车、恒温器和婴儿监视器）连接到互联网，从而实现人员、流程与物品之间的无缝通信。

你好，详细解释需要很多文字甚至整篇论文来进行，在这里我尽量用简单话语说清楚。物联网本身是利用互联网把现实中的所有物品利用传感器连接起来，在这个基础上会产生大量的数据，这个数据汇总在一起就是常说的大数据。然后会再利用大数据技术和云计算技术进行分析，得出有用的结果，进一步指导社会的发展，这就是所谓物联网中的大数据。以上仅供参考。

物联网时代的大数据策略

互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

以上是小编为大家分享的关于物联网时代的大数据策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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