京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据为物联网带来大智慧
下一步物联网发展应该是什么样子的?能够带来更多的应用,带来的发展,带来的机遇在哪里?
物联网它带来的应用,其实很大一部分是来自于智慧。现在我们确实感觉到了科技给我们带来的方便,感觉到了一点点的实现,这里面很大的助力就是大数据。大数据给物联网带来更新的应用,给人带来更好的生活应用。
一个物质世界后面支撑四个精神世界,实际上物联网也一样,一个物联网时代一定支撑更多的应用,更多的分析,更多对这个世界的理解,那它才发挥到真正的价值,而这些也是大数据给人们所带来的。
从物联网发展以来,数据已经成为非常大的话题。数据的增长量其实已经超过了计算能力的增长量。
必应每月摄取数据量>7牌字节。思科预测2013年互联网年流量将达到667艾字节。推特社区每天产生1太字节新信息。确确实实每天产生的数据量非常大,这个数据给我们带来的是什么?
给我们带来的东西,产生数据的背景实际上是互联网相关的四大趋势。第一个是移动化的趋势。第二个是云计算的趋势。第三是社交化的趋势。第四是大数据的趋势。
在大数据应用方面最大障碍其实不是技术了,最大的障碍还是数据本身,它的价值怎么衡量?数据如何分享?数据分享的规则是什么样的?从全球来讲都在朝着这个方向努力。
现在有一个趋势,大家从开放应用转到开放数据,这是不可逆转的趋势。不管是从实践的角度,还是从政策的角度,还是从技术的角度。这个带来的不仅仅是应用本身,更加带来的是更加透明,更加分享,更加高效的社会。
数据公开之后所带来的发展趋势,不仅促进了信息系统,对人生活影响和应用,更多是带来社会的变革和社的变化。
现在从大数据来讲,有很多城市已经很关注这块了。比方说上海、重庆、中关村、西安,政府都在出面推动这个发展趋势,这里包括应用,也包括政策,也包括产业配套发展,这是和物联网发展相配套的。
现在大数据整个产业看上去并不是那么注目,但它的发展速度是整个IT增长率的7倍,而且前景非常广阔。
从关注的产业链来讲非常长,从基础到物联网数据的采集,到各类跟数据相关的行业应用,到大数据处理,特别是现在卖的最好的是大数据分析的工具,能够把数据以人能接受的方式展现出来的工具。
物联网现在发展趋势来讲,现在没有人提手机里的传感器了,实际上手机里面有几十个传感器。物联网的发展最好是像泛在网一样,它跟着人走,跟着企业的生产在走。这样情况下收集数据的范围和时空会越来越强,越来越大。
这里有一个小例子,我蛮喜欢这个例子的,虽然看上去很简单,但说明了一个道理。这是在没有大数据情况下的一般商业处理。我们有网站,做一个电子商务,那很多数据都要存放起来,以后做分析和处理,这些都没有问题,这个还不能叫做大数据。真正的大数据是把这个信息非常有规则的统一储存起来,而且不丢任何数据。机遇这样一个环境,在里面开发人类生活指挥所需要的各类应用,这是大数据本质的含义。
大数据从技术角度来讲,它的特征是有非常丰富的数据源,这里有来自互联网的,也有来自移动互联网的。它的数据类型非常丰富,还有数据量非常大。并且进入了新技术阶段,最有趣的是进入了新经济时期。
那么面对新问题一定会有新思考。上海有一个应用,就是把菜市场日常买卖信息发布到每家每户,这个带来的效果是很深远的。
物联网大数据结合在以城市为背景里面,相信能给企业、人们、政府带来新的生活的智慧,管理的智慧,决策智慧和商业智慧。
大数据智慧帮助城市领导者在,交通优化,社交媒体的分析,还有欺诈。我原来以为用信用卡很危险,实际上信用卡背后是有非常强的欺诈检测。然后是虚拟世界的网络安全,智能电网以及基础设施,自然灾难的防备,情报系统等带来方便。
关于大数据有关厂家,在应用层面分成了六大应用,像行业应用、商业智能应用、媒体应用、虚拟可视化应用,DaaS应用。平台有数据分析平台、数据操作平台和LaaS和结构化数据库。
从平台来讲,支持传统方式、云方式和混合方式,这样一种技术能力一起和各方进行合作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27