近年來，隨著互聯網的發(fā)展，大數據逐漸成為產業(yè)界和學術界一致關注的熱點技術。從大數據的定義來看，指的是所涉及的數據量規(guī)模巨大到無法通過目前的主流軟件工具在合理的時間內達到擷取、管理、處理并基于此提供有用信息的目的。大數據具有4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（真實性）。
相比傳統的互聯網，在物聯網中，對大數據技術具有更高的要求，主要體現在以下幾方面：
（1）物聯網中的數據量更大：物聯網的最主要特征之一是節(jié)點的海量性，除了人和服務器之外，物品、設備、傳感網等都是物聯網的組成節(jié)點，其數量規(guī)模遠大于互聯網；同時，物聯網節(jié)點的數據生成頻率遠高于互聯網，如傳感節(jié)點多數處于全時工作狀態(tài)，數據流源源不斷。
（2）物聯網中的數據速率更高：一方面，物聯網中數據海量性必然要求骨干網匯聚更多的數據，數據的傳輸速率要求更高；另一方面，由于物聯網與真實物理世界直接關聯，很多情況下需要實時訪問、控制相應的節(jié)點和設備，因此需要高數據傳輸速率來支持相應的實時性。
（3）物聯網中的數據更加多樣化：物聯網涉及的應用范圍廣泛，從智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧醫(yī)療、安防監(jiān)控等，無一不是物聯網應用范疇；在不同領域、不同行業(yè)，需要面對不同類型、不同格式的應用數據，因此物聯網中數據多樣性更為突出。
（4）物聯網對數據真實性的要求更高：物聯網是真實物理世界與虛擬信息世界的結合，其對數據的處理以及基于此進行的決策將直接影響物理世界，物聯網中數據的真實性顯得尤為重要。
綜合以上分析可以看出，大數據是物聯網中必須的關鍵技術，二者的結合能夠為物聯網系統和應用的發(fā)展帶來更好的技術基礎。以智能安防應用為例，智能安防行業(yè)是典型的大數據與物聯網相結合的應用場景，物聯網技術的普及應用使安防從過去簡單的安全防護系統向城市綜合化體系演變，涵蓋眾多的領域，特別是針對重要場所，如機場、銀行、地鐵、車站、水電氣廠、道路橋梁等場所，引入物聯網技術后可以通過無線移動、跟蹤定位等手段建立全方位的立體防護。智能安防行業(yè)需求已從大面積監(jiān)控布點轉變?yōu)樽⒅匾曨l智能預警、分析和實戰(zhàn)，迫切需要利用大數據技術從海量的視頻數據中進行規(guī)律預測、情境分析、串并偵查、時空分析等。
由此可見，智能化安防技術的主要內涵是其相關內容和服務的信息化，圖像、視頻的傳輸和存儲，數據的存儲和處理等等。在智能安防領域，數據的產生、存儲和處理是智能安防解決方案的基礎，只有采集足夠有價值的安防信息，通過大數據分析以及綜合研判模型，才能制定智能安防決策。同時，大數據處理能夠更好地指出智能安防解決方案中存在的問題，從而有針對性地提升智能安防產品服務質量。
如何更好地將大數據技術應用于物聯網應用中，筆者認為主要需要從以下幾方面開展深入探索：
（1）解決大數據的獲取和管理問題：基于物聯網標識技術，對設備和數據進行統一標識和管理（智能安防領域如監(jiān)控信號、圖像、視頻等），從設備層面解決數據稀疏性問題，從而為大數據的分析和處理奠定底層基礎。
（2）解決大數據的處理方法問題：采用分類處理技術，基于處理需求對數據進行分類，對實時數據進行流處理，對離線數據進行批處理，從而在保證處理效率的同時提高數據分析的有效性。
（3）解決大數據的應用模式問題：針對物聯網應用在不同行業(yè)的特點，對大數據背景下不同行業(yè)之物聯網業(yè)務的新需求進行探索，從而使大數據技術能夠對智能安防等應用產生實際的價值。
綜上所述，物聯網與大數據都是當前業(yè)界關注的熱門技術，如何使二者有機融合在一起，為應用提供網絡、數據兩方面的基礎服務，是物聯網和大數據相關應用發(fā)展的關鍵所在。
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