隨著物聯網的發展，這一過程變得越來越復雜，在日常生活中，從車輛到商店展示，到智能家居自動化技術，如恒溫器和水位顯示器，都能產生大量的數據。物聯網帶來了各種新的分析挑戰，而更快適應這一新現實的企業將獲得明顯的優勢。

 

 

物聯網產生的數據面臨的主要問題之一就是它的規模。英特爾公司估計，到2020年，多達2000億臺智能設備將在線運行，以及約54億個具有物聯網功能的B2B設備。這意味著任何尋求利用物聯網數據的企業必須首先投資于處理數據量驚人所需的基礎架構，其中大部分將是原始的和未標準化的。數據湖和分布式服務器集群可能成為存儲此數據所必需的，控制數據流對于管理帶寬和網絡成本是必不可少的。

 

 

除了物聯網產生的大量數據之外，數據本身也提出了一個問題。大多數傳感器產生的數據是相對嘈雜和非標準化的，大部分數據是實時數據流的形式。這些事實需要一種新的分析方法，軟件堆棧能夠快速分類，處理和分析大量的數據。在數據被正確處理之后，下一個挑戰是挖掘這些不同的信息源以產生可操作的數據。

 

 

隨著更復雜分析的需要，需要更多和更熟練的數據分析師。從物聯網數據流中吸取有用的見解需要高超的技能，不僅要管理數據本身，還要確定最有效的焦點區域。大數據框架(如Hadoop和Spark)以及R數據編程語言的專長正在迅速成為管理物聯網生成數據的關鍵，業務分析越來越依賴于復雜的技能集，其中包括機器學習，復雜算法，深度學習，復雜事件處理等。

 

 

調查顯示，96%的企業遇到通過其接收的數據量進行過濾的問題，而這個問題只會因為大量新數據的涌入而加劇。大數據本身沒有什么用途。其它真正的價值在于從這個數量中提取質量并產生有意義的見解。消除噪音的一個重要方法是使用過濾器來消除多余的數據。物聯網數據通常是高度粒度的，大多數企業不需要這樣的詳細信息。使用算法驅動的過濾器將這些數據壓縮成更實際的時間間隔中，顯著地減少了要分析的數據量，而不會影響其質量，從而使其更有價值。此外，由于物聯網傳感器已經廣泛存在，而且很快就會普及，將有用的數據源從那些不需要的地方進行排序將是最重要的。

 

 

由于物聯網由廣泛的設備，通信協議和數據類型組成，為了保護其產生的數據，這要求企業必須準備迎接新挑戰。許多數據安全專業人員在處理物聯網數據方面根本沒有太多經驗，而且新的來源和技術卻快速到來，隨著安全威脅的增加，需要企業提高警覺性和靈活性。妥善保護物聯網數據將需要所有新的安全措施和協議專門設計來滿足這一新的現實。

 

物聯網已經經歷了快速增長，似乎有望成為業務分析未來的浪潮，但它仍然是一個新興的技術。它產生的大量數據將只會增長，并變得更加復雜，現在投資于基礎設施和需要處理的技術人員將在未來得到回報。負擔得起的，可擴展的，持久的存儲將是至關重要的，數據分析師也將具備適應大數據快速變化現實的技能和經驗。未來即將到來，必須進行適當的規劃和準備。