大数据和物联网(IoT)有时被有些人混淆，特别是因为它们经常被放在一起讨论。但实际上，它们代表着两个截然不同的技术领域，而且经常重叠。
大数据包含大量的信息。这些数据随后被社交媒体网络等组织和其他公司收集，并用于各种项目，如预测分析和机器学习项目。它使用支持大数据分析的工具进行处理。数据科学家使用“4V”来帮助我们概念化大数据：规模性、高速性、多样性和准确性。
规模性(Volume)
规模性指的是数据集的大小。通常这些数据可以达到TB规模，甚至更大。由于庞大的数据量，需要以非常特定的方式处理和分析。
传统的存储技术无法存储这些数据。这意味着大数据集无法采用普通计算机进行处理。
高速性(Velocity)
高速性指的是生成数据的速度。高速增长的数据需要专业的处理技术。例如，社交媒体每天都被令人难以置信的大量帖子轰炸。
人们必须用先进的工具对大容量、高速和多样化的数据进行分析和处理，以揭示可以在未来使用的信息。
多样性(Variety)
大数据可以以多种多样的形式出现，从社交媒体帖子和网站等在线数据，到更传统的个人数据，如电话号码和地址。
大数据来源的多样性通常可以分为三类:结构化、半结构化或非结构化数据。这种数据类型的多样性通常需要专门的算法和不同的处理需求。
准确性(Veracity)
准确性指的是数据的质量。“高准确性数据”是有分析价值的记录，它们在整体结果中发挥着至关重要的作用。然而，低准确性的数据通常包含大量无意义或低效用的数据。这意味着，首先要对其进行筛选，以提取有用的信息。
什么是物联网?
物联网是关于互联网连接和数据处理和分析的。它描述了物理对象(也被称为“事物”)的网络，它们使用特殊的软件和传感器通过互联网与其他设备和系统交换数据。想想智能冰箱、亚马逊Alexa、游戏机和智能锁。这些工具也包括工业工具。
在过去的几年里，物联网已经成为现代最重要的技术之一。这些联网传感器提供了丰富的数据，企业可以在全球范围内使用。它可以帮助企业提高操作的安全性和效率，跟踪资产，并减少人工流程。
来自这些机器的数据可以用来预测事件，例如设备何时发生故障。这给了制造商足够的时间来恢复和运行设备，减少停机时间。
物联网设备也可以被想要收集更多客户行为信息的研究人员使用。然而，这必须在法律范围内，因为保护客户的隐私和安全是至关重要的。像视频游戏和主机公司这样处理客户数据需要利用安全的游戏解决方案，这样他们的客户才能安全地、有信心地享受他们的娱乐服务。
物联网对企业有很多好处，例如：
•他们可以监督自己的商业方法
•提高员工生产力
•分析客户行为
•改善客户体验
•分析ESG性能
•做出更充分的商业决策
•创造更多收益
物联网如何影响大数据?
人们可能想知道物联网和大数据是如何连接的。就大数据而言，物联网设备产生的数据是有价值的数据。这是因为它与物理设备相连，这意味着企业可以访问有关其设备及其使用方式的更详细信息。
如果以“智能家居”为例，它包括带有这些数据的设备和技术，那么可以被监控的东西包括:
•家里的温度，包括湿度。
•室内空气质量。
•家庭设备之间的能源使用情况。
•活动水平和行为模式。
所有这些数据对企业都很有价值，因为它们是自动收集和分析的，因此浪费的数据更少。
更重要的是，许多物联网平台也使用机器学习来收集数据流。然后它将把这些数据集联系起来并进行分析。物联网实时收集和分析数据。这意味着洞察可以更快地获得，而且往往更准确。
能够使用收集到的所有数据，可以为企业提供更有用的、可操作的见解。反过来，这可以帮助产生更高的投资回报率(ROI)。
企业如何利用物联网产生的大数据?
那么，企业如何利用物联网产生的大数据呢?重要的是要记住，为了从大数据的洞察中获益，大多数企业将不得不适应和发展他们的技术，以便能够整理大量的数据。
物联网设备将能够向企业发送信息，包括活动和行为等信息。一旦业务接收到这些数据，就需要将其存储在能够处理如此庞大而复杂的数据的平台上。
然后，企业可以在开发产品、分析客户行为、反思产品发布和其他很多事情时引用这些数据。
最重要的是，这些信息是安全存储的，业务可以在需要时随时访问。
物联网和大数据可以帮助企业开展业务
现在是开始用物联网和大数据收集和分析数据的时候了。如果企业想深入了解其客户基础和行为，那么答案可能在于收集准确的数据，而物联网肯定有所帮助。
人们已经开始看到数据分析和物联网在使用专业技术和技术高效、有效地分析大量数据集方面的巨大影响。在收集和分析数据方面，物联网和大数据集成似乎是前进的方向。
