物聯網正在以各種可能的方式改變我們的生活，包括教育，智慧家居，健康，運輸，零售業，製造業等。物聯網連線感測器，軟體應用程式，可穿戴裝置，智慧手機，恆溫器，語音啟用裝置，醫療裝置，燈光和交通訊號燈，火車卡車，卡車，汽車等等。

所有這些物聯網裝置都在傳輸大量資料，需要新的硬體和軟體基礎設施來處理如此龐大的資料並進行實時檢查。為了處理持續生成的資料，這些技術每天都在不斷髮展和改進。這是IoT與大資料鏈接的地方。為了提高效能，大資料可幫助企業利用周圍可用的資料。

企業可以使用物聯網跟蹤其資產，以便在需要時透過大資料分析進行監控並採取糾正措施。例如，物聯網有助於監控泵，卡車，發動機等資產。大資料有助於分析有關故障及其發生原因的有關這些裝置和機器的可用資料。

大資料分析有助於預測問題並在問題發生之前對其進行修復。大資料和物聯網相互協作，幫助資產監控從被動反應中主動進行。如今，只有8%的企業可以及時，完整地捕獲和檢查物聯網資料。

主要挑戰

隨著物聯網繼續擴張，預計到2020年，全球將使用208億件物品。除了優勢之外，網路安全問題和安全問題等主要風險也隨之出現，因為駭客可以攻擊電網，安全系統和任何其他包含敏感資料的連結系統。

與資料儲存和安全相關的問題

當我們談論物聯網時，我們腦海中閃現的第一件事就是巨大的資料流，它會影響組織的資料儲存。因此，必須準備資料儲存以儲存此額外資料量。由於物聯網資料對儲存基礎架構的影響，許多公司正在向平臺即服務（PaaS）模式發展，而不是維護自己的儲存基礎架構。

轉向PaaS模式的原因是公司自己的儲存基礎架構需要不斷擴充套件以處理這些額外的資料負載。PaaS是一種基於雲的託管解決方案，可提供高階可擴充套件性，合規性，架構和靈活性，以儲存有價值的物聯網資料。

雲端儲存的選項包括混合，公共和私有模型。如果組織包含依賴於要求高安全性或敏感資料的法規遵從性要求的資料，則私有云模型可能是理想的選擇。在其他情況下，組織可以選擇混合或公共模型來進行物聯網資料儲存。

構成物聯網的裝置型別及其產生的資料在性質上各不相同。這包括通訊協議，各種資料和原始裝置，這些都帶有固有的資料安全風險。這種不同的物聯網領域對安全專業人員來說是一個全新的環境，因此由於缺乏經驗，安全風險可能會增加。此處的任何攻擊不僅會損壞資料，還會損壞裝置本身。因此，組織必須對其安全狀況進行一些更改。

由於物聯網領域正在發生指數級增長，連線到網路的裝置數量正在迅速增加。因此，這些裝置將具有不同的尺寸和形狀，並且位於網路外部。因此，出於認證目的，每個裝置必須具有不具有信譽的標識。組織必須獲取有關這些連線裝置的所有資訊並將其儲存以用於審計目的。

適當的網路分段和多層安全系統將防止攻擊發生並傳播到其他網路元件。正確配置的IoT系統必須遵循細粒度訪問控制（FGAC）網路策略，以確定哪些IoT裝置可以連線。

必須利用網路訪問和身份策略以及軟體定義網路（SDN）技術的組合來生成動態網路分段。基於SDN的網路分段必須用於點對多點和點對點加密，這取決於一些PKI / SDN融合。

大資料分析和物聯網正在協同工作

隨著組織轉向物聯網，他們必須瞭解大資料分析與物聯網之間的關係。要使物聯網部署產生相當大的影響，它們必須提供有用的服務或工具，同時還要收集相關資料。僅收集資料是不夠的。必須對其進行分析和處理以獲得洞察力，並且必須採取可操作的步驟來增強業務運營。

物聯網和大資料可以很好地協同工作以提供洞察力和分析，並且有很多例項可以證明這一點。這些例子包括航運組織，農業，組織中的人力資源活動等等。這些行業正在使用來自感測器的分析工具和資料來提供分析和見解。

物聯網的增長是新技術時代的一個指標，那些希望留在這個新時代的公司將不得不改變他們開展活動的方式，以適應新的資料來源和資料型別。事實上，隨著企業與物聯網的發展，需要解決更多的挑戰。需要採取積極主動的方法，包括在很大程度上檢測問題並設計解決問題的方法。構建保持主要風險的分析解決方案可以避免與安全性和任何其他主要問題相關的大多數問題。

中科易研以十餘年行業積累為基礎，結合網際網路大資料技術，秉承“資料、資訊、知識、智慧”的方法論，堅持“用資料說話、用資料決策、用資料管理、用資料創新”的理念，以自主研發獲得國家發明專利的易研問卷平臺和易研大資料雲平臺為依託，專注於為教育科研機構、政府企事業單位提供基於資料採集、資料清洗、資料檢索、資料管理、資料分析和視覺化、資料資源整合等全流程資料服務，併為使用者提供大資料雲平臺搭建服務。