京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
可穿戴设备掌声与吐槽齐飞 无大数据不智能_数据分析师培训
苹果公司近日正式发布Apple Watch智能手表。面对Apple Watch的到来,几乎所有的智能穿戴设备厂商都是怀着忐忑的心情,既希望Apple Watch能快些到来,又害怕Apple Watch带来的冲击。一如2010年的平板电脑市场,苹果iPad的问世触发了市场的兴奋点,同时也让诸多厂商无处安身。不同于5年前的平板电脑,今天的Apple Watch有望引爆的不仅仅是智能手表的行情,还将会开启整个智能穿戴设备的市场大门。不过,遗憾的是,从正式发布的Apple Watch来看,撬动市场并不那么容易,在苹果之前,已经有了很多“先烈”。
硬件超前软件缺席
智能穿戴设备发展至今,我们已经看到了Apple Watch手表、Google Glass眼镜、Jawbone手环、Galaxy Gear手表、Sensoria智能袜子、耐克智能鞋等。参与其中的厂商既有Google、盛大、小米这样的互联网企业,也有苹果、三星、华为这样的终端厂商,甚至还有Intel、高通等核心元器件商。可以说,在智能穿戴设备领域,只有我们想不到,没有厂商做不到。
“今年必将成为可穿戴智能设备年!”早在两年前,这样的论断就已甚嚣尘上,而今苹果公司发布Apple Watch令这句话显得更有力了。
说到智能穿戴设备,目前广为消费者所知的是智能手表、手环以及智能眼镜。除了这些,还有各种超前得让人脑洞大开的神器,比如,穿起来不会迷路的鞋子,可防止脚部受伤的智能袜子,提前十分钟通知你要排便的神器,检测你心脏的T恤,还有可以燃烧脂肪的马甲。不可否认,这些产品的设想都是极其美好的,然而应用短板却使这些产品在体验上总是棋差一招。
应该说,目前智能穿戴设备存在的尴尬在于硬件已经超前发展,但软件仍缺席。一句话:造型太超前,技术太落后。比如,穿起来不会迷路的智能鞋子,功能的实现需要通过触觉反馈和GPS 模块来为穿着者提供导航,其中创建数据的交互、用户数据的持续搜集和分析,这些都需要相关联的大数据,然而目前大数据应用的发展还远未达到这一程度。因为缺乏使用功能上的刚性需求,大多数智能穿戴设备无法长期俘获用户青睐。
创新不足加剧同质竞争
目前,业界基本认可智能穿戴设备还未成熟的观点,不可否认的是,智能穿戴设备正在改变着我们的生活。根据Enfodesk易观智库的分析,中国智能穿戴设备市场在2014年的规模为22亿元人民币。Apple Watch的正式上市会极大地刺激整个智能可穿戴设备市场规模的增加,预计市场规模将会达到135.6亿元人民币。
从智能手机市场的激烈竞争可以看出,在一定时间内,硬件产品的革新速度已经很快,以至各大厂商显得有些“江郎才尽”,市场同质化严重。同样的,在智能穿戴设备市场,基于目前的软件服务能力,智能穿戴设备产品的竞争也已经白热化。纵观市场,智能穿戴产品业态比较基础,没有带来革命性的冲击,定位尴尬,很多产品即无痛点又非刚需,难免沦为“鸡肋”。
归根结底,目前智能穿戴设备尚未真正成为消费者生活中的必需品,用户粘性仍然较差。就拿当下较为火热的智能手环来说,在市场需求不够旺盛的情况下,智能手环并不能为我们带来更多实质性的改变。这类产品在挑战用户的惰性,让消费者在做产品与生活习惯二选一的选择题。如果没有苹果产品那样的号召力,结局不言而喻。
市场爆发的触点在哪?
智能穿戴设备发展到现在,仅凭靠优秀的工业设计和包装就能开发出一款改变行业的硬件产品,这种情况已不复存在。因为,再好的硬件设备,缺乏软件支撑,只是一堆废铜烂铁。
纯粹的硬件制造依然处于产业链底端。当智能穿戴设备不是强加给人们某个熟悉的附属品,而是已经同人体的“器官”融合,给人强烈的需求的时候,才是智能穿戴设备市场爆发之时。这就意味着,在智能穿戴设备市场上,有制造基础不一定就可以做成智能硬件,这取决于有没有互联网化、有没有大数据、有没有云应用的整合。
从智能穿戴设备的应用上来说,更多的是基于后端云平台与大数据的交互。前端的可穿戴设备更多承担的是信息采集的功能,而不是信息处理的功能,这才是移动互联网大数据应用的思维。相关机构预测,在今年年底,移动连接的设备数量将超过世界人口。这种网络连接数量和类型的增长,不仅能够为用户提供更多的功能,同时也让智能穿戴设备更智能。
可以预见,智能穿戴设备将会层出不穷,并且不断更新。但是正如历史上路面交通工具历经多次变革,车轮形态不会发生太大的变化一样,对于智能穿戴设备来说,无论形态如何变化,最有意义的部分仍在于通过设备上的传感器所采集并保存于云端上的数据。因为有了大数据的支撑,硬件设备才具有智能的属性,而大数据则因为有了可穿戴设备的采集数据,才真正变得接地气。智能穿戴设备要真正成为人类、相关器械的延伸,帮助我们提升与生俱来的本能,对大数据的应用还有很长的路要走。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 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 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03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