現在更多的設備和對象與互聯網相連，將他們收集的數據傳輸回來進行分析。在這里，我們的目標是利用這些數據更多地了解可用于對我們的生活方式，節能，交通和健康產生積極影響的趨勢和模式。盡管如此，數據本身并沒有創造出這些目標，而是它的解決方案是通過檢查它并找到我們需要的答案而形成的。

　　關于這個未來，兩個討論的術語是物聯網(IoT)和大數據。這些是緊密交織在一起的，雖然它們不是同一回事，但如果沒有另一個，就很難談論它。在我們分析他們之間的聯系之前，讓我們仔細看看這兩種做法。

　　大數據

　　“大數據”一詞早在IoT到達執行分析之前就已存在。當信息顯示準確性，速度，種類和數量時，則將其解釋為大數據。這相當于大量的數據既可以是非結構化的，也可以是結構化的，而速度是指數據處理速度，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能物體 - 無論是汽車，手表，冰箱還是鐵路軌道。通常情況下，那些不能連接到互聯網并能夠獲取和管理數據的產品，為了收集數據而提供計算機芯片和傳感器。盡管如此，與移動設備，智能手機和個人電腦中使用的芯片不同，這些芯片主要用于收集指定產品性能和客戶使用模式的數據。

　　來自物聯網設備的數據存在于大數據中，而且這些信息是針對它的。很快，物聯網將觸及我們生活的每一個方面：智能家居，制造業，交通運輸以及可穿戴設備，智能手機等消費品。

　　將物聯網和大數據結合在一起

　　這種顛覆性技術需要新的基礎設施，包括軟件和硬件應用以及操作系統; 企業必須處理涌入的數據，并隨著數據的發展逐步進行實時檢查。

　　這是大數據到達圖片的地方; 大數據分析工具能夠處理從物聯網設備生成的大量數據，從而創建連續的信息流。

　　但是，為了區分它們，物聯網提供了大數據分析可以從中提取信息的數據，以生成所需的信息。

　　但是，物聯網以完全不同的規模進行數據分析，因此分析解決方案必須能夠滿足其處理和快速攝取的需求，然后進行快速準確的提取。

　　國內最大的物聯卡交易平臺（http://m.shixina.cn）表示，有許多解決方案可以在大型數據集上提供接近實時的分析，并且必須將全機架數據庫更改為可處理高達100 TB的小型服務器，因此需要少量硬件。下一代分析數據庫利用GPU技術，從而實現硬件更小型化，例如筆記本電腦上的5TB或汽車中的大型數據庫。這在很大程度上幫助物聯網組織關聯不斷變化的數據集數量，這有助于他們適應變化的趨勢并獲得實時響應，解決關于規模和妥協性能方面的挑戰。