1）集成
由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可操作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。
2）隐私
物联网系统通常具有敏感信息，需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构，这将增加安全风险。因此，采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。
物联网是近十年来最具创新性的发展之一，它成功地融合了技术和数据，以制定更具建设性的战略。随着传感器和智能设备在过去十年的普及，准确处理大量高频数据对组织来说至关重要。在这个相互关联的世界中，一个能够吸收、分析和获得商业见解的集成平台是当前的需要和正确的策略。
关于物联网就介绍完了，您有什么想法可以联系小编。