京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的最大价值 大数据+物体=智能
人与物体,是地球的两大类,人是地球上最高级的动物,物体(动物,植物,生物,微生物,人造物体)不能制造,人拥有智慧,人主宰了这个地球;
但现在,大数据对于物体如同知识对于人脑一样,如果物体利用大数据的核心技术 (机器学习,自然语言处理,数学建模,人机交互,语音识别,大数据分析、数据可视化) 可以加工数据到信息再到智慧,去做支撑,那么随着数据存的越多,处理的越好,利用的越有效,物体拥有的智能就如同人一样拥有智慧。因此大数据的出现为人类生产智能的商品提供了一种强大的能力,我们发现大数据+物体=智能;
我认为这就是大数据对于我们的魅力所在这,与其叫大数据时代,我更愿意叫智能时代,我们处在这个时代爆发的前期;
例如:
大数据+手环=智能手环
大数据+眼镜=智能眼镜
大数据+汽车=无人驾驶
大数据+马桶=智能马桶
大数据+笔=智能笔
大数据+家居=智能家居
大数据+服装=智能服装
大数据+花瓶=智能花瓶
大数据+鞋子=智能鞋子
大数据+电灯=智能电灯
大数据+厨具=智能厨具
大数据+自行车=智能自行车
所以随着大数据所涉及的数据采集、数据管理、数据分析等技术的发展:
1)未来,所有物体都会拥有智能。
2)未来,所有的物体都会成为类人脑;
3)未来,所有的物体都会联网;
4)未来,所有的物体会相互制约发展,不是以原始生态制约,而是以商业制约;
5)未来, 物体和人的对话将无处不在;
那为什么说,大数据的最大价值是 大数据+物体=智能呢?
1)数据是为人服务的,人接触最多的是物体;
2)数据的智慧将延伸人的五官,拓展人的四肢,这些都依赖硬件;
3)数据作为一种软资源,必须借助物体才能更好的发挥它的价值;
4)物体是数据的最佳载体;
因此:当我们在研究大数据产业时,智能硬件才是核心研究对象,哪些硬件需要什么样的数据,如何去满足这种数据需求,如何节省资源,如何提高数据利用率,如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。而非老的IT思维大数据的技术生态和数据生产,数据交易,数据需求方本身。前者是用户和数据驱动的生态,后者是后台驱动的生态,因为终端决定后台,消费者决定市场!这个终端就是各种智能硬件!
page
那么让我们来,首先我们来看看国内的智能硬件市场布局:京东,小米、百度,腾讯;
1)京东
强在销售能力,目前已经占据智能硬件销售的近40%份额,据了解,在售的近1000个智能硬件主流品牌中有95%以上都选择京东作为首发平台,其地位可见一斑。依托这方面的优势,京东利用渠道的优势和平台的优势,扶持中小智能硬件厂商,同时结合生态链中的各个环节,打造最强智能硬件聚集平台。
2)小米
优势在于爆品打造上,小米手机就是一个很强的典型,小米希望将这个优势在智能硬件领域进行复制。所以小米的思路很清晰,那就是选择细分领域,抓住一个产品,对公司进行投资入股,联合进行产品开发,共同进行营销推广,打造爆品,进而形成自己的智能硬件生态体系。
3)百度
依托在百度云上的技术优势,以开放的态度,构建“百度 Inside”的智能硬件生态。在这个生态体系中,除了硬件厂商之外,还有应用开发者、渠道商等。例如,百度和京东合作,发布了JD+计划,为智能硬件厂商提供全套解决方案。
4)腾讯
则依托自己的QQ和微信两大社交系统,分别构建了QQ物联和微信硬件两大智能硬件开放平台。今年4月,腾讯发布Tencent OS(TOS)操作系统,并推出TOS+智能硬件开放平台战略,并推出腾讯众创空间,更多的是将腾讯成熟的开发者分成、流量分成和内容付费等模式推向智能领域。
除此之外,阿里巴巴、360、乐视等公司也在加紧推进推进智能硬件策略,例如360采用单品突破的方式,推出了随身WiFi、安全路由、安全手环等产品。阿里巴巴则行动较晚,今年四月才成立智能生活事业部,进行相关资源整合全面发力。但这些公司相比起来还不足于撼动百度、腾讯、京东和小米的四雄并起格局。
我们在来看看国外的智能硬件发展:
美国几年前产生了一大批纯互联网和软件企业,如谷歌、亚马逊、AUTODESK、Facebook,如今这些公司还在聚焦“互联网+”吗?当然没有了。在“新硬件时代”到来之时,这些科技巨头都在布局围绕硬件的产业。谷歌过去是一家纯互联网公司,如果不打开它的网站,开始谷歌搜索或谷歌地图,你体会不到它的存在。但是现在不一样了,大街上,一些很酷的人带着谷歌眼镜,招摇过市,一些更酷的人开着谷歌无人驾驶汽车在美国四个州拉风(更确切的说“乘坐无人驾驶汽车”),军队里那些懒散的士兵,把沉重的背包放在谷歌智能机器驮驴(BOSTON DYNAMICS制造,被谷歌收购)上,自己悠闲地散步;亚马逊先造出了电子阅读器KINDLE,现在正在完善多轴无人飞行器为它送快递;AUTODESK利用3D打印机打出来的假肢让残疾人变成了炫酷人群;Facebook用虚拟设备让年轻人体验“真实世界”。更不用说亿隆马斯克,卖了PAYPAL后造纯电动车“特斯拉”,现在又在玩可回收火箭和制造“超级电池”;而苹果用智能手机在引领了“新硬件时代”后,又推出了智能手表。(以上来自网络的报道)
从国内外的互联巨头的投资动向不难看出,传统的盈利的大数据公司开始涉足硬件市场,利用其固有的软件技术整合硬件厂商快速的占据市场的有利位置。硬件是连接线上与线下的重要组成手段。所以笔者以为智能硬件这才是大数据正在的用武之地,才是大数据最终的价值所在!
然而任何一种技术都会随着商业的普及而兴起,遇到政策(法律、法规、利益分配)会做修正,进而成为一种惠及社会,企业,个人的众人皆知的惠民技术,以满足人性对于技术的依赖,对物质的依赖。大数据也不例外,目前大数据还在目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段,解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题,很少有大数据平台真正运用自身的大数据,完成真正的产品创新,而非渠道的拓展。就技术收益而言,营销的:商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索优化都是有收益的;就安全而言:有合规、预警和智能巡检,是可以节省成本的、提高效率的;就产品创新而言,没有见到实物的产品创新案例;而大数据驱动的制造业的变革,正是风口。
作为制造业大国,如果我们所有的生产制造型企业,销售服务型企业都和大数据挂钩,大数据+制造企业=中国智能,。那么属于我们时代将真正来临;
数据思维和技术,是这个时代的核心驱动力;更是智能时代的核心竞争力!大数据为人类制造出智能的物体提供了无限的可能,等待大数据通过硬件惠及到每一个普通人的时候,我们将时刻感受到,科技让生活更美好,大数据让生活更智能!可以预见,未来,智能时代!
最后我们一起思考一个问题:中国是制造业大国,我们把目光放远一点,继续向前看,尽快制造出全球免费的硬件产品,通过硬件布局数据产业是不是更好呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21