自從“大數(shù)據(jù)”一詞在2005年首次被使用以來(lái)，海量數(shù)據(jù)集等待被挖掘，這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的機(jī)遇，但想要充分利用這一機(jī)遇也并不容易。現(xiàn)在，隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）產(chǎn)生的信息量的增加，大數(shù)據(jù)變得越來(lái)越大，從而進(jìn)一步加劇了這個(gè)挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)面臨的困境
分析大數(shù)據(jù)可以對(duì)公司業(yè)務(wù)及其運(yùn)營(yíng)方式產(chǎn)生重要洞察。但是，圍繞這個(gè)目標(biāo)，以下問(wèn)題的存在也是由來(lái)已久：
▲大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是孤立的，與其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)隔離開(kāi)來(lái)，無(wú)法進(jìn)行宏觀全面的分析。例如，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)很難與消費(fèi)者數(shù)據(jù)輕松匯總，以獲得關(guān)于特定客戶(hù)行為對(duì)公司財(cái)務(wù)績(jī)效影響的更深刻的見(jiàn)解。
▲很難足夠快地處理大數(shù)據(jù)以使洞察有用。大多數(shù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)的價(jià)值都是短暫的，消費(fèi)者今天所做的將在明天和后天發(fā)生改變。為了獲得最大利益，企業(yè)需要能夠快速提供行動(dòng)指導(dǎo)的洞察，但大多數(shù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無(wú)法以必要的速度處理數(shù)據(jù)。
▲收集的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都被浪費(fèi)掉了。負(fù)責(zé)在海量數(shù)據(jù)中尋找業(yè)務(wù)問(wèn)題“答案”的業(yè)務(wù)分析師必須過(guò)濾掉不相關(guān)的數(shù)據(jù)，并找出可能存在答案的特定數(shù)據(jù)集。結(jié)果，估計(jì)有60％至73％的數(shù)據(jù)未提供價(jià)值。如今，另一個(gè)主要的數(shù)據(jù)來(lái)源正在推動(dòng)潮流——物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)在許多方面加劇了數(shù)據(jù)問(wèn)題，但它也提供了解決方案。
什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)？
近年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅猛，任何物理對(duì)象都可以變成物聯(lián)網(wǎng)的一部分。到2021年，全球估計(jì)有350億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。此外，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到79.4ZB。
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集將通過(guò)三種方式影響大數(shù)據(jù)：
1.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)在許多方面比其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)更豐富。由于傳感器可以連接到任何物理設(shè)備上，因此物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是多樣化的，并且是精細(xì)化的，這意味著企業(yè)可以獲得更多有關(guān)其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)。例如，智能建筑可以收集以下相關(guān)數(shù)據(jù)：
▲環(huán)境條件，例如空氣質(zhì)量、溫度/濕度和亮度，因此企業(yè)可以了解需要為人們的安全或舒適做出哪些更改。
▲能源使用模式，企業(yè)可以了解建筑如何以及何時(shí)使用能源，并采取措施優(yōu)化能源效率。
▲收集用水?dāng)?shù)據(jù)并分析如何最大限度地減少浪費(fèi)。
2.由于數(shù)據(jù)是自動(dòng)聚合和分析的，因此浪費(fèi)的數(shù)據(jù)更少。許多物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)收集各種相關(guān)數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)和分析。例如，測(cè)量高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)水平的傳感器數(shù)據(jù)與設(shè)備的既定振動(dòng)特征相結(jié)合，可以幫助檢測(cè)異常情況，并隨著時(shí)間推移，在嚴(yán)重問(wèn)題出現(xiàn)之前預(yù)測(cè)問(wèn)題。擁有使用所有數(shù)據(jù)的能力會(huì)產(chǎn)生更多可操作性洞察，從而獲得更大的投資回報(bào)。
3.物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)時(shí)收集和分析數(shù)據(jù)。許多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)時(shí)收集和分析數(shù)據(jù)，因此可以更快地獲得深刻分析結(jié)果。例如，在炎熱的夏天，建筑經(jīng)理可以深入了解建筑物當(dāng)前的狀況，以及可以立即采取哪些措施來(lái)降低能耗。