自從“大數據”一詞在2005年首次被使用以來，海量數據集等待被挖掘，這對企業來說是一個巨大的機遇，但想要充分利用這一機遇也并不容易。現在，隨著物聯網（IoT）產生的信息量的增加，大數據變得越來越大，從而進一步加劇了這個挑戰。
大數據面臨的困境
分析大數據可以對公司業務及其運營方式產生重要洞察。但是，圍繞這個目標，以下問題的存在也是由來已久：
▲大部分數據都是孤立的，與其他類型的數據隔離開來，無法進行宏觀全面的分析。例如，財務數據很難與消費者數據輕松匯總，以獲得關于特定客戶行為對公司財務績效影響的更深刻的見解。
▲很難足夠快地處理大數據以使洞察有用。大多數類型的數據的價值都是短暫的，消費者今天所做的將在明天和后天發生改變。為了獲得最大利益，企業需要能夠快速提供行動指導的洞察，但大多數傳統的數據庫系統無法以必要的速度處理數據。
▲收集的大部分數據都被浪費掉了。負責在海量數據中尋找業務問題“答案”的業務分析師必須過濾掉不相關的數據，并找出可能存在答案的特定數據集。結果，估計有60％至73％的數據未提供價值。如今，另一個主要的數據來源正在推動潮流——物聯網數據。物聯網在許多方面加劇了數據問題，但它也提供了解決方案。
什么是物聯網數據？
近年來，物聯網發展迅猛，任何物理對象都可以變成物聯網的一部分。到2021年，全球估計有350億臺物聯網設備。此外，物聯網設備產生的數據預計到2025年將達到79.4ZB。
物聯網數據收集將通過三種方式影響大數據：
1.物聯網設備生成的數據在許多方面比其他類型的數據更豐富。由于傳感器可以連接到任何物理設備上，因此物聯網數據是多樣化的，并且是精細化的，這意味著企業可以獲得更多有關其業務運營的數據。例如，智能建筑可以收集以下相關數據：
▲環境條件，例如空氣質量、溫度/濕度和亮度，因此企業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，企業可以了解建筑如何以及何時使用能源，并采取措施優化能源效率。
▲收集用水數據并分析如何最大限度地減少浪費。
2.由于數據是自動聚合和分析的，因此浪費的數據更少。許多物聯網平臺使用機器學習來收集各種相關數據，然后對數據集進行分類和分析。例如，測量高速旋轉設備振動水平的傳感器數據與設備的既定振動特征相結合，可以幫助檢測異常情況，并隨著時間推移，在嚴重問題出現之前預測問題。擁有使用所有數據的能力會產生更多可操作性洞察，從而獲得更大的投資回報。
3.物聯網平臺實時收集和分析數據。許多物聯網數據平臺實時收集和分析數據，因此可以更快地獲得深刻分析結果。例如，在炎熱的夏天，建筑經理可以深入了解建筑物當前的狀況，以及可以立即采取哪些措施來降低能耗。