沒有大數據的物聯網什么都不是。
把工業物聯網設想為企業的神經系統：它是一個感應器網絡，從工廠的每一個角落收集有價值的信息，並儲存到倉庫裏，以便數據分析和利用。這個網絡有必要對測量和獲取數據做出明智的決定。但接下來會發生什么呢?我們應該如何處理所有這些數據?根據可靠信息，我們一直都在討論正確的決定，但是，盡管這聽起來顯而易見，但是要達到這一目標並非易事。這篇文章將超越物聯網，專注於數據以及如何通過AIoT和數據分析使用數據。
我們將專門討論分析階段。這一過程首先把數據轉換成信息，然後再轉換成知識(有時也稱為商業邏輯)。但最終我們不會偏離物聯網的核心主題，因為如果沒有大數據的物聯網，我們將毫無意義。
大數據和數據分析。
近幾十年來，尤其是在20世紀10年代，我們看到大量數據(結構化和非結構化數據)從普遍存在的數字技術中湧現出來。充分利用大量信息是工業社會成功的關鍵，也是特定環境中的關鍵。
這種對業務數據處理的需求催生了可交換術語大數據、數據科學和數據分析。為了揭示混雜趨勢、模式或相關性，我們可以把它們統稱為檢查由設備網絡獲取的數據的過程。這樣做的根本目標是利用新知識改進業務。
由於是最近創建的術語，所以對大數據有不同的定義。Gartner給出了三個主要方面的總結：數據量、數據類型和捕捉速度。盡管其他的定義包括5V，但也有一些擴展，比如5V，提高了數據的真實性和商業價值。
但是，我們認為，在理論上討論什么是大數據，什么是不合格，這並不重要，因為在整個工業界，大數據分析處理已經應用到廣泛的工業界了蘋果 5g 手機。
物聯網和大數據。
物聯網和大數據如何相互關聯?數據庫通常是連接的主要點。一般而言，物聯網的最終任務可以歸結於數據庫;換句話說，物聯網的目的是將所有獲取的數據以有序的方式有序地傳輸到一個通用的倉庫。大數據領域中，首先訪問存儲庫，對已有數據進行操縱，獲得所需的信息。
無論如何，將物聯網大數據分析可視化為工具箱是非常有用的。基於我們希望從這些數據中獲得的信息和知識的種類，我們會從中提取出某一種或另一種。很多工具都是以傳統算法的形式出現的，並且有類似的統計和代數原理對其進行改進或修改。這些算法不是本世紀發明的，這讓許多人想知道為什么它們現在比以前更相關。
快速回答是，現在可用的數據量遠大於最初構思的算法，但更重要的是，當今機器的計算能力允許這些技術更大規模地使用，為舊方法提供新的用途。
但我們不想給人一種印象，一切都已經發明，目前的數據分析趨勢並沒有帶來什么新的東西;其實恰恰相反。近年來，數據生態系統非常廣泛，見證了重大創新。
人工智能是增長最快的領域之一。可以說這不是最近的發明，因為這種現象早在1956年就被討論過。然而，人工智能是一個如此廣泛的概念，它的影響如此廣泛，以至於它通常被認為是一門獨立的學科。但現實是，在某些方面，它在大數據和數據分析中起著不可或缺的作用。它是我們隱喻工具箱中包含的另一種工具，但發現了AIoT的自然演變。
精選文章：
