斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网末端试水监控系统工厂
物联网数据使用的发展是一个不断变化的过程，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多数据的公司来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源结合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与团队协作。
想要有效利用新数据的组织应该设法建立一个由专i家和供应商组成的相辅相成的
物联网末端试水监控系统工厂
斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网末端试水监控系统工厂
物联网数据使用的发展是一个不断变化的过程，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多数据的公司来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源结合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与团队协作。
想要有效利用新数据的组织应该设法建立一个由专i家和供应商组成的相辅相成的生态系统，为收集、挖掘和分发复杂数据提供指导，并处理所有必要障碍，包括基础设施、安全和文化障碍等。
资料利用的潜在价值是巨大的，希望能给大家带来更美好、更安全、更高i效的生活。
很多技术评论家称这些数据为“新石油”。受此次疫情的影响，数据还可以作为公用设施，如电力、水和宽带。它是塑造，支持，保护和优化生活的重要资源。
由于物联网应用的迅速发展，企业获取的数据比以前都要多。但关于数据的使用，仍有很多问题需要澄清。资料的价值如何？怎样才能提供这些服务，才能有效地惠及所有利益相关者(、公民和企业)？怎样尽可能地把它货币化？考虑到后冠状病毒时代的影响，这个领域非常热门。
使用物联网会从新设备、环境和过程中添加更多数据，而组织在此之前无法连接或探索这些数据。可以把这些数据看作独立的资产，但是zui终目标是把它与其他数据结合起来，创建一个可分解和可利用的“数据库”。但是，虽然许多组织和实体(例如地方当局)都在按顺序收集这些数据，但它们还没有有效地挖掘数据，加以审查，以便产生新的信息，使数据的真正价值zui大化。
当越来越多的物联网项目部署并成熟时，大量(可能达数十亿)数据将添加到现有的存储库中。今天，数据正以惊人的速度累积，并且这些数据将会对组织和公民很有价值，很有用。有些数据可用于收集并主动与第三方共享，以帮助社区做出决定。
自2005年术语“大数据”首i次被使用以来，大量数据集等待被挖掘以获得洞察力的想法对于企业来说是一个巨大的机会，但是事实证明，这种机会很难打开。如今，随着 IoT (IoT)所产生的信息量的增加，大数据也变得越来越庞大，这一挑战更加严峻。
因此，物联网数据是什么？它如何与大数据结合？在这篇文章中，我们将回答这些问题，并介绍一些公司如何利用物联网和大数据成功地实现业务目标。早在物联网问世之前，企业就开始收集数据——而且是海量数据。营销数据，运营数据，金融数据，人力，消费者数据等等，都是从不同的来源收集的，通常需要对其进行分析，以获取特定的洞察力。这类数据通常来自多种渠道，如社会媒体、金融市场和销售交易(即所谓大数据的数量、速度和多样性三个方面)。
物联网数据是什么？
近几年来，被称为物联网的联网对象系统发展迅速，任何物理对象都可以成为物联网的一部分。全世界估计在2021年拥有350亿台物联网设备。另外，在2025年，来自物联网设备的数据预计将达到79.4 ZB。很明显，来自物联网设备的数据加剧了问题。
物联网数据收集以多种方式影响大数据：在很多方面，物联网设备产生的数据比其他类型的数据更为丰富。因为传感器可以与任何物理设备相连，所以物联网数据是多种多样的，也是精细的，这就意味着企业可以获得更多关于其商业运作的数据。
安全是实现物联网网络基础设施的首要任务。在很多物联网部署中，需要结合使用公共和私人数据源，但如何才能安全地管理数据？有些数据将与关键任务基础设施和运作(例如交通流量、能源和供水基础设施)相关。另外，还有一些由、地方当局和公共机构发布的公共领域或“公开”数据，包括环境(天气、水灾、空气质量)、交通(机场、道路、电动汽车、停车场、公交)、城镇和城市(住房、城市规划、休闲、废物和能源)、教育、健康(医院、医i疗表现)等等。
在此情况下，需要中间件，它可以对数据网络进行有效的分割，并确定合适的通信优先级，以便将数据准确、高i效地路由到合适的存储库和分析引擎。数据收集得越多，挑战越大。它要求一个综合的数据策略，不仅包括各种数据源，而且还包括引入数据的途径和收集数据的方法。
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