現如今，大數據時代已經來臨。傳感器、RFID等的大量應用，電腦、攝像機等設備和智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端的迅速普及，促使全球數字信息總量的急劇增長。物聯網是大數據的重要來源，隨著物聯網在各行各業的推廣應用，每秒鐘物聯網上都會產生海量數據。
數據是資源、財富。大數據分析已成為商業的關鍵元素，基于數據的分析、監控、信息服務日趨普遍。在各行各業中，數據驅動的企業越來越多，他們須實時吸收數據并對之進行分析，形成正確的判斷和決策。大數據正成為IT行業全新的制高點，而基于應用和服務的物聯網將推動大數據的更廣泛運用。
由于物聯網數據具有非結構化、碎片化、時空域等特性，需要新型的數據存儲和處理技術。而大數據技術可支持物聯網上海量數據的更深應用。物聯網幫助收集來自感知層、傳輸層、平臺層、應用層的眾多數據，然后將這些海量數據傳送到云計算平臺進行分析加工。物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據采集、數據存儲和數據分析三個基本步驟。數據采集和存儲是基本功能，而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網數據分析的挑戰還在于將新的物聯網數據和已有的數據庫整合。
物聯網上的大數據應用空間廣闊，大數據和物聯網結合充滿無限可能。隨著物聯網、互聯網、移動互聯網、智能終端、大屏顯示系統、云計算平臺等的聯合應用，物聯網上的大數據可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用，深刻改變人們的生活。
智慧城市是物聯網最大的應用領域，而智慧農業、智能家居、智慧物流、智能安防中的視頻信息處理、智慧交通中的交通實時誘導、智慧環保中的環境監測等物聯網領域都是大數據應用的“用武之地”。如：在環境監測方面，傳感器借助物聯網傳遞信息到互聯網平臺或移動互聯網平臺，實時監控環境變化。通過環境監控模型，對收集到的海量環境數據進行分析，發現環境指標變化的異常點，幫助環保部門提前預測某地環境的變化情況，對環境指標偏離正常指標值的，提前發出環境污染預警。而智能制造或“工業互聯網”更是未來大數據和物聯網美妙結合的經典案例。在行業應用方面，大數據和物聯網的結合也會“擦出火花”。如：郵政服務可通過大數據和物聯網轉型為“郵政物聯網”。郵政網絡可配備低成本傳感器，極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可幫助郵政運營商提升運營能力，改善客戶服務，創造新產品和服務，并為更有效率的決策提供支持。
物聯網的價值在于其數據。物聯網帶來了突破性的技術進步，但管理大數據的問題也變得更加突出，需相關信息通信技術鼎力支撐。如：數據產生、捕捉、傳遞和分析，需快捷、穩定、可靠的廣域網絡，3G、4G、WiFi等無線通信技術應不斷優化，以支持物聯網及各傳感器節點感知信息能力、傳輸能力、信息處理和存儲能力等的全面提升。
D1Net評論：
物聯網與大數據之間的關系，猶如魚和水的關系，物聯網產生大數據，大數據助力物聯網。由物聯網引發的大數據潮流還將助推云計算等信息通信新技術的融合發展。
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