（编译/助理编辑 李梦娜）最近周末在新罕布什尔州湖区逛了各种乡村商店和工艺品店。在一个店铺中，我注意到很长时间没见过的东西：俄罗斯套娃。其质量、工艺和精细程度都令人印象深刻。当我打开第一层制作精美的娃娃，里面是一个略小的，所有细节都与外层相同的娃娃。当我继续打开每个连续的娃娃，我开始试图寻找差异，寻找一些丢失的细节。我发现对于每一层娃娃，其质量和对细节的注重都始终保持着，每一层娃娃代表了不同尺度上的信息。
物联网，大数据中包含小数据
说起技术讨论，就不得不提到“物联网”。它们可以是任何东西，小到我们腕带，大到我们的车或房子。这些设备将传输的数据发送到云端，这些数据合将构建出有关你的各个方面的信息。数据的组合将构建一个更大的信息面，类似更大的“娃娃”，其包含着内部小“娃娃”的数据。你的每一层数据“娃娃”结合你周边信息形成更大的一层，它们可以在不同尺度继续扩大关于你的信息，比如你的家，你的邻居，你的城市。此外它们能够搜索到不同尺度的信息，就像打开俄罗斯套娃一般简单。
Gartner预测将今年物联网上的终端将达到49亿，同比去年增加了30%。在未来五年，其数量可能超过250亿。无论你怎样看待它，更多的数据和设备将会进入云端。“物联网”将成为大数据概念的最大贡献者。然而有一个值得思考的问题：这些数据及其结合在一起的形成的大数据是否可以提供真正的商业价值，而非简单的数据堆叠。
一切都归结到“如何理解数据”
尽管物联网是大数据的世界的巨大贡献者，但它不会从根本上改变大数据面临的风险和挑战。一些未被理解的数据的堆叠仅是占用存储空间，仅仅结合各种物联网上的设备，而不了解其是否存在有意义的内在联系，则可能导致虚假的相关性或误导的观点。
对数据的正确理解需要商业和技术的结合。虽然对商业的了解是关键，但还不足以理解潜在的巨大的数据，其还需要结合计算机科学、通信和统计技能。
任何技术都需要好的规划和设计。物联网为我们提供了所有类型的结构化和非结构化数据，以及功能强大的数据分析工具。为了获得真正的商业价值，还需要规划如何利用这些信息和分析。他们必须提供适当的资源与商业公司进行合作，以确保对大数据的正确理解。
这些成功经验将能够建立有用数据集的嵌套，在不同的信息层面提供商业价值。
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