大資料
“大資料”一詞早在IoT到達執行分析之前就已存在。當資訊顯示準確性，速度，種類和數量時，則將其解釋為大資料。這相當於大量的資料既可以是非結構化的，也可以是結構化的，而速度是指資料處理速度，而準確性則決定了它的不確定性。
物聯網的概念是將廣泛的事物轉化為智慧物體 - 無論是汽車，手錶，冰箱還是鐵路軌道。通常情況下，那些不能連線到網際網路並能夠獲取和管理資料的產品，為了收集資料而提供計算機晶片和感測器。儘管如此，與移動裝置，智慧手機和個人電腦中使用的晶片不同，這些晶片主要用於收集指定產品效能和客戶使用模式的資料。
物聯網本質上是收集和傳送資料的手段。來自物聯網裝置的資訊駐留在大資料中，並根據它進行衡量。物聯網即將觸及我們生活的方方面面：交通（汽車，智慧火車軌道和交通訊號燈），製造業，智慧家居（恆溫器和語音啟用裝置），當然還有智慧手機，可穿戴裝置等消費品。
將資料視為幫助物聯網執行的燃料。大資料和物聯網基本上是相輔相成的，
一項研究預測，到2020年，物聯網將在全球產生驚人的4.4萬億GB的資料。這是一個難以完全理解的數字，但考慮到到2020年，數百億的裝置和感測器將與網際網路有某種連線，這是有道理的。所有這些裝置都將實時收集，分析，共享和傳輸資料。如果沒有這些資料，物聯網裝置將不具備使其獲得全世界廣泛關注的相同功能和能力。
這不僅僅是大資料和物聯網互相幫助，它們也相互影響很大。物聯網越發壯大，對企業的大資料能力提出越多的要求。例如，傳統的資料儲存技術已經被推向極限，導致更多創新的解決方案和技術進步來處理日益增長的工作負載。這可能需要更新組織的大資料儲存基礎架構，否則可能需要遷移到雲服務，如平臺即服務（PaaS）或雲Spark。在許多情況下，這是一個思維方式和商業策略變化的問題。組織知道他們想要使用大資料和物聯網，他們只需找到合適的工具和資源即可。
由於物聯網和大資料密切相關，因此組織充分利用它們的例子很多。例如，運輸行業已經將IoT感測器放置在他們的車輛中，以便在全球範圍內追蹤它們。這不僅幫助公司更加關注他們車輛的位置，而且還為他們提供了有關燃油效率，交付路線以及司機如何利用時間的資料。在最佳化車隊和提高組織生產力時，這些資訊可能是不可或缺的。
大資料
“大資料”一詞早在IoT到達執行分析之前就已存在。當資訊顯示準確性，速度，種類和數量時，則將其解釋為大資料。這相當於大量的資料既可以是非結構化的，也可以是結構化的，而速度是指資料處理速度，而準確性則決定了它的不確定性。
物聯網物聯網的概念是將廣泛的事物轉化為智慧物體 - 無論是汽車，手錶，冰箱還是鐵路軌道。通常情況下，那些不能連線到網際網路並能夠獲取和管理資料的產品，為了收集資料而提供計算機晶片和感測器。儘管如此，與移動裝置，智慧手機和個人電腦中使用的晶片不同，這些晶片主要用於收集指定產品效能和客戶使用模式的資料。
物聯網本質上是收集和傳送資料的手段。來自物聯網裝置的資訊駐留在大資料中，並根據它進行衡量。物聯網即將觸及我們生活的方方面面：交通（汽車，智慧火車軌道和交通訊號燈），製造業，智慧家居（恆溫器和語音啟用裝置），當然還有智慧手機，可穿戴裝置等消費品。
將資料視為幫助物聯網執行的燃料。大資料和物聯網基本上是相輔相成的，
一項研究預測，到2020年，物聯網將在全球產生驚人的4.4萬億GB的資料。這是一個難以完全理解的數字，但考慮到到2020年，數百億的裝置和感測器將與網際網路有某種連線，這是有道理的。所有這些裝置都將實時收集，分析，共享和傳輸資料。如果沒有這些資料，物聯網裝置將不具備使其獲得全世界廣泛關注的相同功能和能力。
這不僅僅是大資料和物聯網互相幫助，它們也相互影響很大。物聯網越發壯大，對企業的大資料能力提出越多的要求。例如，傳統的資料儲存技術已經被推向極限，導致更多創新的解決方案和技術進步來處理日益增長的工作負載。這可能需要更新組織的大資料儲存基礎架構，否則可能需要遷移到雲服務，如平臺即服務（PaaS）或雲Spark。在許多情況下，這是一個思維方式和商業策略變化的問題。組織知道他們想要使用大資料和物聯網，他們只需找到合適的工具和資源即可。
由於物聯網和大資料密切相關，因此組織充分利用它們的例子很多。例如，運輸行業已經將IoT感測器放置在他們的車輛中，以便在全球範圍內追蹤它們。這不僅幫助公司更加關注他們車輛的位置，而且還為他們提供了有關燃油效率，交付路線以及司機如何利用時間的資料。在最佳化車隊和提高組織生產力時，這些資訊可能是不可或缺的。