隨著物聯網不斷的發展的趨于成熟期，我們同時也收集了更多的信息數據，其實就是所謂的大數據。換個說法，也就是說物聯網和大數據可以互相協作。據統計《福布斯》預測，到2025年，生成的數據量將增加到175 ZB。這將對收集、分析和報告數據的方式產生巨大的影響。

考慮到每秒從IoT傳感器收集的數據量，必須配備先進的分析系統來有效地收集和利用這些數據。這些系統應該能夠發現關聯并揭示趨勢，以便企業可以評估可行的見解，然后可以將其用于提高業務能力。

由于物聯網設備從其傳感器收集大量的結構化和非結構化數據，因此實時處理和描繪它們將面臨挑戰。在這里，大數據的作用變得很明顯。

根據Gartner的研究，大數據分析的三個主要方面是數據的數量、速度和種類。大數據處理大量信息的潛力是其主要優勢之一。大數據與物聯網之間的關系是一種共生關系，其中無縫的物聯網連通性以及隨之而來的大數據捕獲和分析可以幫助企業加深了解，以進一步發展其前景。

大數據分析

物聯網傳感器不斷從大量連接的各種各樣的設備接收數據。隨著連接設備數量的增加，物聯網系統需要可擴展以適應數據流入。分析系統處理這些數據并提供有價值的分析報告，這些報告將給企業帶來競爭優勢。

由于數據是根據其類型進行挖掘的，因此必須對數據進行分類以充分利用數據。根據所討論的數據類型，可以完成不同類型的分析。

流分析將來自傳感器的未分類流數據與來自研究的存儲數據結合在一起，以找到熟悉的模式。通過這種方法進行的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等應用中提供幫助。

地理空間分析

另一類大數據分析方法是基于地理空間，其中IoT傳感器數據和傳感器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯網世界中的對象數量眾多，其通過無線網絡發送數據的能力有助于獲得詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用于促進洞察。

挑戰

目前，我們處于大多數企業都必須捕獲、分析和報告IoT數據的階段。但是，由于這些技術仍處于發展階段，因此這些組織面臨許多挑戰。例如：

集成

由于物聯網數據是通過多種渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑戰性。分析系統需要確保接收到的數據具有足夠的可操作性以確定見解的格式。文本挖掘和機器學習技術通常用于從傳感器提取文本數據。但是，提取圖像、視頻等非文本格式的數據無法快速完成。

隱私

物聯網系統通常具有敏感信息，需要加以保護以免受外部干擾。不斷涌入的數據難以保護數據的每個部分并進行分析。這些系統由于容量有限而依賴于第三方基礎結構，這將增加安全風險。因此，采用了諸如數據匿名性和加密之類的預防措施來加強數據安全性。

物聯網是近十年來最具創新性的發展之一，它成功地融合了技術和數據以開發更具建設性的戰略。在過去的十年中，隨著傳感器和智能設備的激增，物聯網與大數據之間的關系已達到一個階段，對于組織而言，準確處理大量高頻數據至關重要。