京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据拦路,智能联网设备面临四大难题
据国外媒体报道,上周拉斯维加斯举行的CES大展的主题便是物联网以及组成物联网的各种智能设备。每个参展商都能拿出某种号称最智能的新鲜玩意。但是这些智能设备真的智能吗?大数据和物联网一体两面。物联网收集来自各种智能设备的数据,这些数据需要被进行分类、重组并产生合理的决定。然后物联网利用终端智能设备来实施这些决定。这才是真正的智能化。
目前,随着智能设备的快速增长,在缺乏应用背景以及用户群的情况下,智能联网设备面临四大数据难题,阻碍了智能化的发展。虽然智能联网设备所面临的数据问题显而意见,但似乎很少有人想要真正讨论这些问题。
问题一:功能过于单一,没人会穿戴50种设备
CES大展上,VentureBeat网站的哈里森·韦伯在身上使用了56种可穿戴设备。如今的物联网科技创业者已经早就在前辈身上吸取了失败的教训,那就是任何产品使用起来一定要简单。因此,一种设备能把一件事真正做好就已经成功了。但是在未来智能设备爆发的情况下,衡量睡眠、进食速度或膝关节健康的设备都要分开穿戴的话,显然不太现实。
没有人愿意像哈里森·韦伯那样管理和穿戴50种智能设备。要不然你看起来就会是一名智能设备推销员。今天的智能设备创业公司正在用大量的单一解决方案来帮助简化人们的生活。为了实现简单易用的目标,这些公司过于集中在一个单一的问题上。CES走廊充斥着的智能瑜伽垫、智能阳光强度感应器、智能癫痫探测器、智能滑雪板等产品,让人变得无所适从。
问题二:获得传感器数据不是目的
就拿上文提到的阳光强度感应器来说。你真的需要一个腕带来感知当下的阳光强度吗?是不是可以使用智能手机来查询目前的光照强度,以确定是否应该出门。而不是出门后使用某种智能设备定期测量光照水平。前者的预判才是真正的智能,读取传感器数据谈不上什么智能设备,只是手段而已。
智能联网设备崛起后,会有大批的相关公司倒闭。只有少数的企业才能生存下来。这些幸存者将是那些能够发现更多数据背后信息,由此做出预判的设备。这意味着大量的数据挖掘能力。
早期版本的Jawbone的可穿戴健身设备,都要求配戴者手动登录他们的活动内容。而最近的版本则变成将正在进行的活动与已知活动模式进行比较,来对活动内容进行猜测。这就是从简单的数据读取,到真正智能化的最好例证。
问题三:数据无法共享
智能设备的崛起意味着传感器数据的几何增长。除非你是大型可穿戴设厂商-比如Jawbone、Fitbit、Withings等,否则可能无法收集足够的用户数据来获得用户生活的突破性发现。这使得大厂商有很强的先发优势。
当可穿戴设备厂商不可避免地被整合,所有倒闭公司收集的数据将会消失。目前,不同品牌可穿戴设备之间几乎没有任何数据共享。
人们不愿意从苹果切换到Android的最大原因就是操作的熟悉度和iTunes中的数据。同样地,在物联网的世界,数据的排他性阻止了用户在不同的设备之间切换。这也是为什么每个智能设备提供商都试图成为我们健康、家庭或财务的中心节点。
就像三星CEO在他的CES主题演讲中说的那样,“人们都希望为物联网创建一个单一的操作系统,但有这些想法的人目前都只关注自己的产品。”
如果数据不能改变你的行为,那搜集起来还有什么用呢?CES上有一款应用叫做V1bes,自称是“心灵应用程序”。它可以测量压力水平和大脑活动。
这一应用听起来很有用。但是知道压力水平,只是搜集到数据的表象,产生这种压力水平的原因无从得知。也许这些数据可以告诉用户压力水平过高,但是它并没有告诉用户可以引发慢性抑郁的压力来自哪里。
另一家叫做Narrative Clip的公司做的可能好的多。这家公司的产品每30秒就会拍摄一张照片来记录用户的生活,利用该公司的独特算法来决定哪些东西需要进一步分析,这种产品可能会让用户找到触发压力的线索。
不过,这次的CES有一点很明确,那就是智能联网设备市场不久的将来一定会爆发。我们正处在各种想法的漩涡之中,但很多都会胎死腹中。这些想法要么过于单一,要么无法对我们的生活产生任何帮助。智能终端、物联网和互联网大数据就是支撑这一市场的桩脚,忽略任何一环都无法支撑起一个有效的市场。目前智能终端和物联网无论从技术上还是实际应用上都日趋成熟,但是在智能化背后起核心作用的大数据却被有意无意的忽略。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04