物联网给大数据分析带来的挑战
已有 38 次阅读 2018-01-11 11:36
大多数传感器产生的数据是相对嘈杂和非标准化的，大部分数据是实时数据流的形式。这些事实需要一种新的分析方法，软件堆栈能够快速分类，处理和分析大量的数据。在数据被正确处理之后，下一个挑战是挖掘这些不同的信息源以产生可操作的数据。
调查显示，96%的企业遇到通过其接收的数据量进行过滤的问题，而这个问题只会因为大量新数据的涌入而加剧。大数据本身没有什么用途。其它真正的价值在于从这个数量中提取质量并产生有意义的见解。消除噪音的一个重要方法是使用过滤器来消除多余的数据。物联网数据通常是高度粒度的，大多数企业不需要这样的详细信息。使用算法驱动的过滤器将这些数据压缩成更实际的时间间隔中，显著地减少了要分析的数据量，而不会影响其质量，从而使其更有价值。此外，由于物联网传感器已经广泛存在，而且很快就会普及，将有用的数据源从那些不需要的地方进行排序将是最重要的。
由于物联网由广泛的设备，通信协议和数据类型组成，为了保护其产生的数据，这要求企业必须准备迎接新挑战。许多数据安全专业人员在处理物联网数据方面根本没有太多经验，而且新的来源和技术却快速到来，随着安全威胁的增加，需要企业提高警觉性和灵活性。妥善保护物联网数据将需要所有新的安全措施和协议专门设计来满足这一新的现实。
有了大数据，人们对于经济社会的认识与把握进入到一个全新的时代，即进入到一个较信息经济更高位阶的新阶段，也就是“数字经济”。随着越来越多的数据变得容易获取，越来越复杂的工具涌现出来，从中获得价值，肯定会有更多的数据产生。
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