物聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡、處理和分析提出了前所未有的要求;對于最終用戶、供應商和投資者來說，它既是挑戰(zhàn)，也是機遇。但是，到底哪種數(shù)據(jù)處理和分析技術對物聯(lián)網(wǎng)真正重要?

在大肆炒作的同時，物聯(lián)網(wǎng)概念在過去幾年中已經(jīng)趨于成熟。人們越來越關注安全和數(shù)據(jù)治理、邊緣分析以及使項目成功必需的其他技術和平臺。

人們在考慮甚至是實施物聯(lián)網(wǎng)時，很容易將注意力集中在錯誤元素上。這是因為“物聯(lián)網(wǎng)”這個術語的創(chuàng)始人英國技術先驅凱文·阿什頓(Kevin Ashton)，他與麻省理工學院共同創(chuàng)建了汽車識別中心，重點關注物聯(lián)網(wǎng)的兩個方面：網(wǎng)絡和“東西”本身。

數(shù)據(jù)，而不是“東西”

“物聯(lián)網(wǎng)”一詞中缺少了最重要部分——數(shù)據(jù)本身。

如果傳感器和智能設備沒有捕獲數(shù)據(jù)，那么，它們顯然就沒有你想象的那樣“智能”。值得注意的是，有些傳感器實際上“很笨”——例如，除了偶爾讀取溫度或壓力讀數(shù)之外，其他工作沒有。

但是，無論想從傳感器還是智能設備獲取數(shù)據(jù)，如果企業(yè)無法以某種方式收集、處理和分析這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將變得毫無價值，而物聯(lián)網(wǎng)項目也將被認為是失敗。

隨著物聯(lián)網(wǎng)最新的數(shù)據(jù)收集、處理和分析需求給較舊、更傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺帶來的巨大壓力，我們已經(jīng)確認了一些我們認為在物聯(lián)網(wǎng)時代將變得更加重要的技術。

物聯(lián)網(wǎng)：廣闊的發(fā)展空間

物聯(lián)網(wǎng)有著非常廣闊的發(fā)展空間，幾乎可以利用任何形式的技術。隨著越來越多企業(yè)將物聯(lián)網(wǎng)納入戰(zhàn)略發(fā)展計劃，特別是下列五種數(shù)據(jù)收集和分析技術的逐步采用，相信一定可以為企業(yè)以及企業(yè)的合作伙伴和客戶帶來豐厚利益。當然，物聯(lián)網(wǎng)的雙向性也值得注意：它不僅可以收集數(shù)據(jù)，還兼顧管理工具和平臺。例如，負責初始資源配置、更新和升級、重新配置、診斷和修復。

我個人認為，下列數(shù)據(jù)收集和分析技術將會越來越重要：

▲安全與數(shù)據(jù)治理

▲基礎架構，特別是邊緣分析

▲數(shù)據(jù)處理，包括內存技術、NoSQL和Hadoop

▲高級分析

▲數(shù)據(jù)集成和傳輸

在這個迷你系列的下一篇文章中，我將詳細介紹這五種數(shù)據(jù)收集和分析技術對物聯(lián)網(wǎng)如此重要的原因，并進一步解釋為什么在物聯(lián)網(wǎng)中過分強調“東西”是錯誤的，盡管凱文·阿什頓的“物聯(lián)網(wǎng)”術語甚至都沒有包括“數(shù)據(jù)”一詞。

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