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物联网数据收集和分析的重点是以一种能为公司带来价值的方式应用这些见解。

自从“大数据”一词在2005年首次被使用以来，海量数据集等待被挖掘以获得见解的想法对公司来说是一个巨大机遇，但这一机遇已被证明难以解锁。 而现在，随着物联网（IoT）产生的信息量的增加，大数据变得越来越大，从而进一步加剧了挑战。

那么什么是物联网数据，它如何融入大数据图景？ 看看一些公司是如何成功地利用物联网和大数据来实现业务目标的。

甚至在物联网还没有出现之前，公司就一直在收集数据——而且是大量数据。 销售数据、运营数据、财务数据、人力资源数据、消费者数据等等都是从各种来源收集的，通常是为了获得特定见解而需要对它们进行分析。 这种类型的数据通常来自各种来源，例如，社交媒体、金融市场和销售交易（数量、速度和多样性被称为大数据的三个方面）。

众所周知，分析大数据可以对业务及其运营方式产生重要见解。 以下是围绕它的一些问题：

▶大部分数据都是孤立的 ，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观分析。 例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更复杂见解。

▶很难足够快地处理大数据以使见解有用。 大多数类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的将在明天和后天有所不同。 为了获得最大利益，企业需要能够快速采取行动的见解，但大多数传统的数据库系统无法以必要的速度处理数据。

▶收集的大部分数据都被浪费掉了。 负责在海量数据中寻找业务问题“答案”的业务分析师必须过滤掉不相关的数据，并找出可能存在答案的特定数据集。 结果，估计有60％至73％的数据未被分析。

想象一下，一家服务于数百万客户的大型电力公司试图预测即将到来的夏季用电高峰需求。 收集和汇总必要的数据，然后对其进行预测和建模，这几乎是一项不可能完成的任务，因为数据集的规模如此之大，以至于让人难以招架。 (再加上每个客户5分钟间隔的物联网传感器数据，您可以清楚地看到其中的难度）

如今，另一个主要的数据来源正在推动潮流—— 物联网数据 。 物联网在许多方面加剧了数据问题，但它也提供了解决方案。

近年来，称为物联网的联网对象系统发展迅猛，并且任何物理对象都可以变成物联网的一部分。 到2021年，全球估计有350亿台物联网设备。 此外，物联网设备产生的数据预计到2025年将达到79.4ZB。 显然，物联网设备产生的数据加剧了问题。

众所周知，物联网数据收集通过三种方式影响大数据：

1、物联网设备生成的数据在许多方面比其他类型的数据更丰富。 由于传感器可以连接到任何物理设备上，因此物联网数据是多样化的，并且是精细化的，这意味着企业可以获得更多有关其业务运营的数据。 例如， 智能建筑 可以收集以下相关数据：

▶ 环境条件 ，例如空气质量、温度/湿度和亮度，因此您可以了解需要为人们安全或舒适做出哪些更改。

▶ 能源使用模式 ，因此您可以了解您的建筑如何以及何时使用能源，并可以采取措施优化能源效率。

▶ 居住者的行为 、活动水平和行为模式，以便您了解它们如何影响能效措施。

▶ 用水 ，这样可以最大限度地减少浪费。

▶ 建筑物的设备 ，因此可以确定建筑物的功率因数，并使用这些数据进行预测性维护。

由于数据是自动聚合和分析 的，因此浪费的数据更少。 许多物联网平台使用机器学习来收集各种相关数据，然后对数据集进行分类和分析。 例如，测量高速旋转设备振动水平的传感器数据与设备的既定振动特征相结合，可以帮助检测异常情况，并随着时间推移，在严重问题出现之前预测问题。 拥有使用所有数据的能力会产生更多可操作性见解，从而获得更大的投资回报。

物联网平台实时收集和分析数据 。 许多物联网数据平台同时、实时收集和分析数据，因此可以更快地获得答案。