开店选址大数据的数据搜集和分析数据

大数据在商业中一直扮演着重要的角色，但是随着大数据分析的兴起，大量存储在计算机上的信息可以被挖掘出来，并揭示出一些有价值的见解、模式和趋势，这使得它在现代商业领域不可或缺。搜集和分析数据并将数据转化成可行结果的能力对于成功至关重要。

伴随着物联网的发展，这个过程变得越来越复杂，从汽车到商店陈列，到智能家居自动化技术，比如温度调节和水位显示，日常生活中都会产生大量的数据。IOT给企业带来了各种各样的新的分析挑战，快速适应这一新现实的企业将获得明显的优势。

变更基础结构要求

互联网所带来的数据面临的一个主要问题是其规模。据英特尔公司估计，到2020年，多达2000亿台智能设备和大约54亿台拥有物联网功能的B2B设备将联机运行。也就是说，任何试图利用物联网数据的企业都必须首先投资于必要的基础设施，以处理大量数据，而这些数据大部分将是原始的和未标准化的。要存储这些数据，需要有一个数据湖和一个分布式服务器集群，并且要管理带宽和网络成本，必须控制数据流。

分析新挑战

在物联网产生大量数据的同时，数据本身也带来了一些问题。多数传感器产生的数据相对来说是噪音和不规范的，而且大多数数据都是实时的。这就需要一种新的分析方法，软件栈可以对大量数据进行快速分类、处理和分析。正确地处理数据之后，下一个挑战就是挖掘这些不同的信息源来生成可操作的数据。

技术分析员不断增加的需求

由于需要更复杂的分析，需要更多、更熟练的数据分析师。吸取物联网数据流中有用的洞察力需要很高的技巧，不仅要管理数据本身，还要确定最有效的焦点区域。诸如 hadoop和 Spark等大数据框架以及 R数据编程语言的专门知识正迅速成为管理物联网生成数据的关键，而商业分析越来越依赖于一系列复杂技能，包括机器学习、复杂算法、深度学习、复杂事件处理等等。

由数量决定质量

根据调查，96%的企业遇到了通过其接收到的数据量进行过滤的问题，这一问题由于大量新数据的涌入而更加严重。大数据不能单独使用。其他的真实价值在于从数量中提取质量，并产生有意义的洞见。去除噪声的一种重要方法是用过滤器去除多余数据。物联网数据通常具有很高的粒度，大多数企业不需要这些细节。采用算法驱动的过滤器，可以将这些数据压缩到更实际的时间间隔内，大大减少了需要分析的数据量，同时又不会影响数据的质量，使数据更有价值。另外，由于物联网传感器已经广泛应用，并且将很快普及，所以从那些不需要的地方收集有用的数据源将变得至关重要。

新型安全范例

因为物联网包含多种设备、通信协议和数据类型，为了保护它所产生的数据，就需要企业做好迎接新挑战的准备。很多数据安全专家对物联网数据处理并不熟悉，而新的数据源和新技术出现得很快，随着安全威胁的增加，要求企业提高警惕，增强灵活性。要使物联网数据得到适当的保护，所有新的安全措施和协议都必须特别针对这个新的现实。

IOT已迅速成长，并有望成为未来商业分析的潮流，但它仍是一项新兴技术。其所产生的大量数据只会不断增长，变得越来越复杂，而现在对基础设施和技术人员进行的投资将来也会得到回报。廉价、可扩展、持久的存储将是关键，数据分析员也将拥有技能和经验，以适应大数据迅速变化的现实。将来一定会到来，一定要有计划和准备。