京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中,组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的,哪些只是一种炒作。在数据分析领域,正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今,当这个概念日益清晰时,一个新的应用浪潮即将到来:人们需要了解在物联网中如何使用大数据。
关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而,当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时,人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之,物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器,可以生成数据并对外发送,从而可以相互通信,并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生,这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭,它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度,可以开启和关闭照明系统,可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是,智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控,使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统,分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配,则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时,物联网可能是其中之一。实际上,物联网数据是大数据的类型之一,这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的(但不是唯一的)选项。对于数据摄取,企业可以使用Apache Kafka,因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择,而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时,也可以在其他行业了解物联网数据,了解物联网大数据用例。
医疗保健:在医疗保健领域,配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下:传感器监测特定患者的状态(心跳、体温、血压、呼吸率等),并将这些数据实时传送到云端,然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势,并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状,系统会立即向患者和医生发送警报。
零售:知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店,顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上,在这里采用的是物联网和大数据分析技术:商店里遍布传感器和摄像头,顾客在商店中购物,摄像头能够区分其中的每一个人,并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点:他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时,他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中,顾客可以离开商店,系统将在稍后收费。
毫无疑问,Amazon Go是一个有远见的概念。然而,零售业表现出更多脚踏实地的想法,例如智能物流技术,可以跟踪和优化路线,并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序,并在访问者进入商店并通过信标时,推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意,因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时,信标对商店员工也有帮助,因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业:银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角,并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与,但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如,美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作,持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作,但它只是大数据源其中之一。毫无疑问,这是一个有价值的领域,而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案,也许已经处理物联网数据,如果企业正计划采用大数据方案,希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16