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法学物联网 (IoT) 与大数据之间的区别
物联网 (IoT) 和大数据目前都是信息技术行业中经常讨论的热门话题。几乎不可能讨论其中一个话题而不提及另一个。两者都是未来数据发展趋势，而数据指的是海量数据。我们现在生活在一个数字时代，越来越多的新事物不断连接到互联网，以期使人们的生活更便捷。
阅读本文，了解物联网和大数据以及这两种技术的区别。
什么是物联网 (IoT)？
“物联网”指的是相互连接的物体的集合网络以及允许这些设备与云端通信的技术。由于低成本计算机处理器和高带宽电信技术的发展，目前有数十亿台设备连接到互联网。这意味着传感器可以用于日常用品（如牙刷、真空吸尘器、车辆和机器）中，以收集数据并智能地响应其所有者的行为。
物联网系统的组成部分
标准的物联网系统通过实时收集和交换数据来实现其目标。物联网系统包含三个部分：
图形用户界面 (GUI)
GUI 可用于管理物联网设备或设备群。一个常见的例子是可用于注册和操作智能设备的智能手机应用程序或网站。其他示例包括：
智能设备
智能设备是指具有计算能力的硬件，可以是电视、安全摄像头甚至健身器材。它通过收集来自周围环境、用户输入或使用模式的信息，然后通过互联网与其物联网应用程序进行信息通信来实现这一点。
物联网应用程序
物联网应用程序是不同服务和软件的集合，它们共同整合从不同物联网设备收集的数据。
为了评估这些数据并得出明智的结论，它采用人工智能 (AI) 或机器学习技术。然后，这些决策将被发送回物联网设备，物联网设备将智能地响应其接收到的内容。
什么是大数据？
“大数据”指的是公司收集的非常庞大且不断增长的数据量，但无法使用传统方法进行分析。
大数据包含*结构化*和*非结构化*数据类型，通常是企业执行分析以提取洞察力的原材料，这些洞察力可以帮助他们制定更有效的业务战略。
大数据不仅仅是技术流程和用途的意外结果。海量数据是当今世界最有价值的资源之一。
大数据的五个 V
五个 V 突出了大数据最重要的特征：
体量 (Volume)
数据的数量将构成代表大数据的金字塔的宽阔底部。大约在 2012 年，世界各地的组织每天开始积累超过三百万条新数据，这标志着全球企业处理的数据量开始急剧增加。
根据内布里哈大学一位 MBA 教授的研究发现，自那时以来，数据量大约每 40 个月翻一番。
速度 (Velocity)
创建新数据的速度称为“速度”，以每秒位数衡量。
大数据的价值不仅仅在于其数量；其生成速度（通常称为速度）也是一个重要因素。对于希望从中获得重要且可操作的见解的企业来说，尽可能接近实时对于获得竞争优势至关重要。
多样性 (Variety)
“多样性”指的是大数据可以呈现的多种方式以及公司可以使用的多种来源。这包括移动电话、家用设备、社交媒体、股票行情数据和财务数据。来源的重要性必须与被研究的公司相匹配。例如，零售商必须考虑社交媒体对新服装系列的意见。制造商则不需要监控社交媒体。
可信度 (Veracity)
缺乏可信度会使数据的可靠性和准确性受到质疑。经过彻底清理的数据最可靠。为了使企业能够信任其数据，他们需要在其所有系统中连接、清理和转换数据。为了控制数据，需要层级结构和多个数据链接。
价值 (Value)
金字塔的最高点是您可以获得最大价值的地方，即当您可以从大量数据中获得可操作的业务见解时。
能够从海量数据中提取的见解中获利的企业具有价值。他们不断改进服务，同时进一步了解客户。
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物联网和大数据之间的区别
下表重点介绍了物联网和大数据的主要区别：
比较参数 | 物联网 (IoT) | 大数据 |
|---|---|---|
| 定义 | 物联网是一个核心思想，即创建相互连接的计算设备网络，以便智能机器可以取代人工调解员的需求。 | “大数据”的概念是汇编所有最新信息，无论是统计数据、新闻还是可能有助于决策的内容。 |
| 数据 | 物联网收集和处理机器生成的数据，然后由传感器（例如蒸汽熨斗）进行聚合和压缩。 | 大数据处理由人类生成的数据，例如电子邮件、社交媒体帖子和其他用户贡献的信息。 |
| 实时性 | 为了得出有用的结论，物联网利用实时收集、处理和分析的数据。 | 大数据处理并非实时进行。首先是数据收集，然后在一段时间后进行分析。 |
| 用途 | 物联网的主要目标是识别和解决资产中可能存在的问题。 | 借助大数据分析，我们可以通过深入研究已经收集的海量数据来找到问题的根源。 |
| 结果 | 在物联网的背景下，能够理解机器传感器收集的数据对于产生准确的结果至关重要。 | 大数据分析是一种利用统计框架从海量数据中得出结论的方法。 |
结论
物联网和大数据可以互补，但它们在互联网数据方面各自承担着不同的责任。当这两个术语结合在一起时，通常会让人感到困惑，并使他们误以为它们执行相同的功能，但这根本不是事实。
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