京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
还不知道大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于物联网应用。
大数据的关键在于分享
大数据的类型大致可分为三类:
传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括CRMsystems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata):包括呼叫记录(CallDetailRecords),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digitalexhaust),交易数据等。
社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。
从理论上来看:所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因,第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展都是有力的支持。
物联网中的大数据
相比传统的互联网,在物联网中,对大数据技术具有更高的要求,主要体现在以下几方面:
物联网中的数据量更大:物联网的最主要特征之一是节点的海量性,除了人和服务器之外,物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点,其数量规模远大于互联网;同时,物联网节点的数据生成频率远高于互联网,如传感节点多数处于全时工作状态,数据流源源不断。
物联网中的数据速率更高:一方面,物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据,数据的传输速率要求更高;另一方面,由于物联网与真实物理世界直接关联,很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备,因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。
物联网中的数据更加多样化:物联网涉及的应用范围广泛,从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源,到智能家居、智慧医疗、安防监控等,无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业,需要面对不同类型、不同格式的应用数据,因此物联网中数据多样性更为突出。
物联网对数据真实性的要求更高:物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合,其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界,物联网中数据的真实性显得尤为重要。
大数据支撑智慧城市的发展
城市运行体征是通过数据进行量化表现出来的,但这些数据散乱在政府的各个部门中。政府部门做的每一个决策都需要长期的调研,调研的资料来源于政府部门运行、城市运行的长期积累。政府信息化的高速发展已使政府产生了几百TB的数据。但数据本身没有任何意义,只有经过一定的系统分析之后,才能发挥数据的价值。智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据,同时,智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。
大数据表面是一系列静态的数据堆砌,但其实质是对数据进行复杂的分析之后得出一系列规律的动态过程。政府部门本身没有去做这样的事,这就需要企业对其进行支撑。城市运行体征的管理也需要大数据的推动。大数据在反映城市运行体征的时候,并不需要了解城市部门的主要业务及运作流程,单纯从数据的角度出发,通过计算机软件分析之后,数据就能得出一些规律,不关乎业务,不关乎结果,但能完全反映出数据之间的关联性。从大数据的角度出发,驱动城市运行体征发展,是一个可以在决策前段刨出人力的纯计算机运作模式,这样的好处是运作的量化和规范化。
大数据驱动下的智慧城市,关乎每个人的生活。最普遍的例子就是天气预报,以前的天气预报只会预测一下天气,但现今的天气预报会告诉公众更多的信息,如气象指数、空气污染指数、穿衣指数、驱车安全指数等,甚至是否有利于运动,对发型及妆容的影响都有说明。这是能让普通百姓切身体会的智慧生活,未来,教育、交通等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23