物联网分析是对大数据分析的升级

虽然物联网主要用于收集可操作的见解，但企业应该认识到物联网分析产生的数据价值，并学会如何利用它来推动创新。

随着物联网的商业价值变得越来越明显，因此，它在各个行业中的采用也就越来越受到重视。大多数领先企业已将该技术应用于试验阶段之外，而其他许多企业正计划尽快实施。物联网结合了数据收集和分析、与连网设备通信以及根据执行分析触发操作的能力。该技术主要用于需要持续自动化分析和快速响应的企业业务，例如石油和天然气的安全机制业务。但是，企业应该意识到物联网生成大量数据的价值，以执行其自主功能。企业可以把物联网分析作为对现有大数据计划的升级。

物联网分析是对大数据分析的升级

尽管大数据和物联网分析侧重于数据收集和分析，但它们在数据收集的数量和质量上有所不同。

本质上讲，物联网网络进一步增强了大数据数量、速度和多样性的主要特征。物联网网络由众多传感器组成，这些传感器持续收集大量数据，比大数据分析所收集的数据量要大得多。

使用物联网分析，收集和处理数据的速度或速率也更高，由于使用大量不同类型的传感器收集数据，因此，物联网数据分析的种类更多。与大数据相比，物联网收集的数据也是高度结构化的，而大数据由于用于收集数据的来源不同，所以大多数是非结构化的。物联网数据是结构化的，是因为数据使用专门传感器获取的，而这些传感器被设计成只收集特定类型数据，使得数据的分类和索引变得更加容易，例如，热传感器仅测量相对于时间的热量，其可以容易地被索引。

物联网数据使投资回报多元化

随着物联网基础设施产生大量有用数据，而那些没有计划利用物联网的企业正在错失增长机会。使用物联网数据分析带来的增长机会可能远远大于使用物联网自动化运营带来的增长机会，例如，使用物联网对设备进行预测性维护的企业，可以使用物联网传感器生成的数据来重新设计设备，以消除最常见的故障原因。再看另一个例子：一家企业使用物联网传感器识别进入其商店的顾客以提供个性化服务和产品推荐。使用物联网的整个数据库来挖掘顾客行为模式，从而产生创新产品或创意服务理念，这些想法甚至可以使企业找到新的收入来源。

虽然大多数物联网供应商都将物联网技术作为业务问题的最终解决方案，但商业领袖应该认识到可以从物联网数据分析中获得有价值的信息。寻求创新的企业应积极开发利用物联网产生的大量数据，以最大限度地提高物联网的投资回报率。