物聯網 (IoT) 與大資料之間的區別

物聯網 (IoT) 和大資料目前都是資訊科技行業中經常討論的熱門話題。幾乎不可能討論其中一個話題而不提及另一個。兩者都是未來資料發展趨勢，而資料指的是海量資料。我們現在生活在一個數字時代，越來越多的新事物不斷連線到網際網路，以期使人們的生活更便捷。

閱讀本文，瞭解物聯網和大資料以及這兩種技術的區別。

什麼是物聯網 (IoT)？

“物聯網”指的是相互連線的物體的集合網路以及允許這些裝置與雲端通訊的技術。由於低成本計算機處理器和高頻寬電信技術的發展，目前有數十億臺裝置連線到網際網路。這意味著感測器可以用於日常用品（如牙刷、真空吸塵器、車輛和機器）中，以收集資料並智慧地響應其所有者的行為。

標準的物聯網系統透過即時收集和交換資料來實現其目標。物聯網系統包含三個部分：

圖形使用者介面 (GUI)

GUI 可用於管理物聯網裝置或裝置群。一個常見的例子是可用於註冊和操作智慧裝置的智慧手機應用程式或網站。其他示例包括：

智慧裝置

智慧裝置是指具有計算能力的硬體，可以是電視、安全攝像頭甚至健身器材。它透過收集來自周圍環境、使用者輸入或使用模式的資訊，然後透過網際網路與其物聯網應用程式進行資訊通訊來實現這一點。

物聯網應用程式

物聯網應用程式是不同服務和軟體的集合，它們共同整合從不同物聯網裝置收集的資料。

為了評估這些資料並得出明智的結論，它採用人工智慧 (AI) 或機器學習技術。然後，這些決策將被髮送回物聯網裝置，物聯網裝置將智慧地響應其接收到的內容。

“大資料”指的是公司收集的非常龐大且不斷增長的資料量，但無法使用傳統方法進行分析。

大資料包含*結構化*和*非結構化*資料型別，通常是企業執行分析以提取洞察力的原材料，這些洞察力可以幫助他們制定更有效的業務戰略。

大資料不僅僅是技術流程和用途的意外結果。海量資料是當今世界最有價值的資源之一。

五個 V 突出了大資料最重要的特徵：

體量 (Volume)

資料的數量將構成代表大資料的金字塔的寬闊底部。大約在 2012 年，世界各地的組織每天開始積累超過三百萬條新資料，這標誌著全球企業處理的資料量開始急劇增加。

根據內布里哈大學一位 MBA 教授的研究發現，自那時以來，資料量大約每 40 個月翻一番。

速度 (Velocity)

建立新資料的速度稱為“速度”，以每秒位數衡量。

大資料的價值不僅僅在於其數量；其生成速度（通常稱為速度）也是一個重要因素。對於希望從中獲得重要且可操作的見解的企業來說，儘可能接近即時對於獲得競爭優勢至關重要。

多樣性 (Variety)

“多樣性”指的是大資料可以呈現的多種方式以及公司可以使用的多種來源。這包括行動電話、家用裝置、社交媒體、股票行情資料和財務資料。來源的重要性必須與被研究的公司相匹配。例如，零售商必須考慮社交媒體對新服裝系列的意見。製造商則不需要監控社交媒體。

可信度 (Veracity)

缺乏可信度會使資料的可靠性和準確性受到質疑。經過徹底清理的資料最可靠。為了使企業能夠信任其資料，他們需要在其所有系統中連線、清理和轉換資料。為了控制資料，需要層級結構和多個數據連結。

價值 (Value)

金字塔的最高點是您可以獲得最大價值的地方，即當您可以從大量資料中獲得可操作的業務見解時。

能夠從海量資料中提取的見解中獲利的企業具有價值。他們不斷改進服務，同時進一步瞭解客戶。

下表重點介紹了物聯網和大資料的主要區別：

比較引數	物聯網 (IoT)	大資料
定義	物聯網是一個核心思想，即建立相互連線的計算裝置網路，以便智慧機器可以取代人工調解員的需求。	“大資料”的概念是彙編所有最新資訊，無論是統計資料、新聞還是可能有助於決策的內容。
資料	物聯網收集和處理機器生成的資料，然後由感測器（例如蒸汽熨斗）進行聚合和壓縮。	大資料處理由人類生成的資料，例如電子郵件、社交媒體帖子和其他使用者貢獻的資訊。
即時性	為了得出有用的結論，物聯網利用即時收集、處理和分析的資料。	大資料處理並非即時進行。首先是資料收集，然後在一段時間後進行分析。
用途	物聯網的主要目標是識別和解決資產中可能存在的問題。	藉助大資料分析，我們可以透過深入研究已經收集的海量資料來找到問題的根源。
結果	在物聯網的背景下，能夠理解機器感測器收集的資料對於產生準確的結果至關重要。	大資料分析是一種利用統計框架從海量資料中得出結論的方法。

物聯網和大資料可以互補，但它們在網際網路資料方面各自承擔著不同的責任。當這兩個術語結合在一起時，通常會讓人感到困惑，並使他們誤以為它們執行相同的功能，但這根本不是事實。

Pradeep Kumar

更新於：2022年7月28日

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