2提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。
3数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。
亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。从而完成企业对于数据治理的要求在物联网应用系统中使用NoSQL数据库是一个不错的选择，因为NoSQL数据库可以处理海量、多变的数据，并且拥有优秀的横向扩展性。以下是适合物联网应用系统的几种NoSQL数据库类型：
1 文档型数据库：文档型数据库支持存储和查询结构化和非结构化数据，并且能够轻松地存储和检索复杂的数据类型，例如JSON和XML格式。在物联网应用程序中，文档型数据库可以快速存储传感器数据、日志、警报和配置数据等信息。
2 列族型数据库：列族型数据库适用于需要处理大量数据的应用程序，例如数据聚合和时间序列数据分析。在物联网应用程序中，使用列族型数据库可以存储和查询大量时间序列数据，例如传感器读数、状态数据和其他一些深度数据等信息。
3 Key-Value型数据库：Key-Value型数据库是一种简单易用的NoSQL数据库，每个键都关联着一个值。在物联网应用程序中，使用Key-Value型数据库可以存储和查询对象的属性，以及配置数据和元数据等信息。
以上是应用于物联网应用系统中的几种NoSQL数据库类型，也可以根据应用需求和数据类型选择其他适合的NoSQL数据库类型。您的位置： 豆豆网 > 自媒体 > 升润科技文章 > 正文
在物联网时代，“蓝牙 Mesh”与 WI-FI 谁更具优势
2017年09月15日 15:47来源 : 升润科技
内容概要：
1 蓝牙 Mesh与 Wi-Fi传输范围对比。
2 蓝牙 Mesh网状网络能否取代 wifi。
3 而“蓝牙 Mesh”找到一个聪明的解决办法。
物联网一直是一个热门话题，一个重要原因应该是人们对智能家居的向往。不过随着现在科技的发展，人们对智能家居的要求已经不是仅停留在控制一两个物体的简单层面了，而是想把智能触角延伸到每个角落。过去这种智能延伸我们可能更多靠的是 wifi，但在2017年7月19日SIG宣布“蓝牙 Mesh”网络的到来，这让物联网的连接与应用情境变得更多元。
蓝牙与Wi-Fi优势对比
蓝牙有更低的功耗、小体积、低成本，适用于几台设备之间的短距离数据传输；Wi-Fi的特点是高带宽、长距离、更多的连接设备数目，适用于大规模、大范围的数据传输和信号覆盖。但随着物联网的普及，蓝牙与Wi-Fi相继升级，蓝牙升级到5版本，提高了带宽和传输范围；Wi-Fi推“Wi-Fi HaLow”，降低功耗延长电池续航。可以看出，这两者重点升级的方向都是对方所擅长的，也意味着它们将在消费级和企业级的物联网市场正面竞争。
蓝牙 Mesh与 Wi-Fi传输范围对比
Wi-Fi 的一大缺陷就是有距离限制，就是说一旦离开这个区域，你的设备就失去用武之地。除此之外，Wi-Fi 还有耗电问题，就手机而言，算是把屏幕关闭，耗电量也非常大。
而“蓝牙 Mesh”找到一个聪明的解决办法。这些装置彼此间连接，并将信号传递给附近另一个装置，形成元数据传输的互连装置网络或网格。这意味着讯息从一个装置传递到另一个装置，再到下一个装置，可以实现接力传输，理论上可以无限覆盖。同时，值得一说的是蓝牙 Mesh 网络不需复杂设定、配对或使用路由器等存取装置，因此并不会造成安装负担，反观采用其他智能家庭联网技术如：ZigBee、Z-wave 或其他厂商间自有的通讯技术，多需加装网关（Gateway）才能确保各种装置之间的沟通。河北外国语学院学费收费标准为英语专业学生每生每学年5000元；其它语种学费：每生6500元/学年。
公办大学也有中外合作等部分高收费专业，学费通常2-3万元一年甚至更高到十几万。
家庭条件困难的学生，可以选择国家助学贷款，毕业后分期还款，国家财政还贴息，也算是国家对大学生的政策福利。政务大数据的上下文范围
“上下文”是软件工程里的常用词，是“context”的直接翻译，在java等编程语言中经常出现，通常指一组环境信息、容器信息或者状态信息，类似于中文里的“语境”。而“上下文范围”这个词，最早还是在徐锋老师的需求分析师课程见到，用以描述需求的范围边界。故此，政务大数据的上下文范围即政务大数据的运行环境和执行范围。在漫谈政务大数据系列文章的序“浅谈政务大数据的本质”一文中，提到政务大数据的本质就是政务。因此，讨论政务大数据的上下文边界，就是要明确政务的上下文边界。
自20世纪80年代中期至今（近30年以来），电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段：
第一阶段：政务信息化阶段，以办公自动化、专项业务应用和双门户（互联网门户、政务网统一信息/应用平台）作为建设内容的重点，以政务电子化、政府上网和政务服务一体化为主要特征。
传统的电子政务规划，可以归纳为“三网、四库、十二金”。政务的“三网”从逻辑域划分来讲，是指政务互联网（也成政府公众信息网，与互联网直接连通）、政务外网（也称政务专网，与互联网逻辑隔离[单向连通]，服务于信息交换，各个部门协同的办公业务资源网）和政务内网（与互联网物理隔离、物理上不连通，一般用于机关内部办公业务）。政务的“四库”一般指人口、法人单位、空间地理和自然资源、宏观经济等四个基础数据库，后来泛称为政务信息资源库这一个库。政务的“十二金”曾经是电子政务的重要建设内容，也曾是国家电子政务应用的顶层规划，但目前几乎不怎么提了。本着捋清发展轨迹的精神，在这里还是简单回顾一下。首先，“十二金”是泛指政府行政、监管和服务工作中涉及的“十二个”重要业务信息系统，事实上数量是超过十二个的（如：金宏、金财、金农、金盾、金保、金税、金关、金水、金质、金审、金卡、金贸、金企、金信[红盾]等等）。其次，“十二金”虽然广受诟病，但其在电子政务发展过程中的作用是里程碑式的、非常重要的。
第二阶段：智慧城市阶段，以数字城市、市民一卡通、应急指挥、一站式行政服务大厅、全程网上政务服务、网格化治理、数据中心为主要建设内容，以城市整体、全局的视角，综合运用物联网、虚拟化、云计算等信息技术，提供协同、高效、综合的政务服务能力，智慧城市具体到智慧政府上，本质上是以“政务互联网+”为重要展现形式的，政务网络化是其主要特征。
2014年3月，《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》发布，8月，《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（以下简称“意见”）发布，把在全国全面开花的智慧城市建设继续推向了一个新的高潮。在“意见”中明确指出，智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。相较于政务信息化阶段，本阶段是政务网络化，“整合”、“协同”、“互联”、“云化”、“智慧”是其关键词。2016年12月，在《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》中，“政务互联网+”成为电子政务发展的新契机。
第三阶段：以大数据、机器智能、区块链等技术应用为特征的新阶段，即现阶段。在政务信息化和智慧城市建设的基础上，政府越来越重视政务数据的综合治理、价值创造以及基于政务数据的模式创新。政务作业一体化、模型驱动的治理监管和智慧决策是其新的发展重点，政务数据化是其主要特征，未来必然实现数据的自治。
自2015年至今，在国家中央政府层面，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》、《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016－2020年）的通知》、《新一代人工智能发展规划》等关于大数据、人工智能的整体战略规划陆续浮出水面。其中，在《新一代人工智能发展规划》中，已经把“智慧城市”、“大数据”、“物联网”等技术集大成于人工智能的基础设施。可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。
综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。以政务大数据的数据视角来看已经基本完成了数据积累、汇聚和数据加工、治理阶段，下一步的工作重点是政务大数据的价值创造和模式创新。纵观电子政务的整个发展脉络、历程，政务的上下文边界是围绕着政府职能的变革、行使社会治理、监管及服务的业务模式发展而不断发展和衍化的。政务大数据的上下文边界伴随着政务的上下文边界的变化而变化。政务的上下文范围可以概括为围绕政府职能所开展的“作业”、“监管”、“治理”、“决策”、“服务”。相应地，政务大数据的上下文范围可以概括为在政府职能行使过程中所产生和利用的“业务数据”、“监管数据”、“治理数据”、“决策数据”和“服务数据”五类数据。
业务作业数据：指政府机关或其他业务主体在进行业务活动开展过程中所产出或利用的数据。如在政务办公中，产出的工作文件、业务信息等。
行政监管数据：指政府机关行使监督、管理的基准数据。如合规性检查标准、业务监管控制标准等。
规范治理数据：指对政务大数据的标准化、规范化的约定，如业务数据元规范、元数据标准等，该部分数据同时服务于自上而下的“规划”、“治理”、“一致性保持”，以及自下而上的“汇聚”、“共享”、“交换”。
决策分析数据：指基于政府监管职能的决策分析规则库、决策模型、决策引擎数据，用于支撑政务大数据的决策分析能力和自学习、自优化、自提升。
综合服务数据：指给予政务大数据而组合以及创造出来的、具备新附加价值的服务数据，可以在政务活动中被再利用，也可以直接服务于使用者。
上述政务大数据上下文范围的描述并未过于照搬已有的一些用词、用语，并不具有权威性，仅仅是结合新技术的发展以及在新阶段政务本身的发展，而进行的相关思考和探索。因此，也非常欢迎更好的意见或建议以及业务交流。
智能营销传播本质上是不断智能化的技术在营销与传播场景中的使用，它是以消费者的真实需求为中心，以大数据、人工智能、区块链等智能技术为基础，通过内容和创意与消费者建立情感化连接的个性化精准化营销传播。
智能营销的出现重构了已有的媒介生态，重塑了消费者的物理生活和虚拟生活的行为和路径，为营销传播提供了新的探索可能。那么，智能营销目前带来哪些跨越式的营销变化呢？
1、营销传播的创意的智能化、定制化内容营销是现阶段营销传播的手段之一，而创意是内容营销的核心。人工智能将通过智能化手段实现基于媒体平台的动态创意优化，满足消费者的个性化需求，提升内容营销的效率。
人工智能将在5G物联网、大数据、云计算等智能技术辅佐下，实现创意生产的智能程序化，为广告主和品牌方提供最佳的创意和最合适的营销方案。基于人工智能的程序化创意建立在对内容创意数据和消费者数据的机器学习和深度学习基础之上，是一种自主性学习。相比较先前按照设定算法的程序化创意，以人工智能技术为基础的程序化创意更具智能化。在了解消费者的痛点后，有针对性地进行内容创意的程序化生产，让营销从 “千人一面”演变为正真的“千人千面”。
2、链路化的营销传播信任体系重构营销传播中，消费者的决策路径有着线性逻辑下的非线性特征。广告主与品牌方往往很难有效地衡量传播价值与销量数据的关联性。低价值流量、技术暗箱等，也让整个数字营销传播行业的信任备受危机考验。区块链的智能合约功能，可以让数字广告的真实展示次数被记录，且无法更改，实现整个营销传播过程的透明化。同时，对消费者在媒介上的不同行为进行链路引导，结合内容营销实现需求触发后的即时满足。透明化的传播数据与链路，让广告商可以实时监控不同受众与内容匹配后的点击率、响应率和响应结果等，并结合分受众信息，进行更为精准的广告投放。
3、营销传播的精准性和匹配度消费者每天在不同场景中产生的数据是极为庞大的，其中包含视频、、地理位置、网络日志等结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。借助大数据技术，可以完成对数据进行整合和深度挖掘，筛选出有效信息。
云计算将通过内容识别完成对关键性元数据的提取，并通过等级和置信度对相似的数据进行聚合，形成具有代表性的消费者标签。例如：人口标签是一级标签，其下属的性别、年龄、星座为二级标签，这些标签又会与不同场景标签进行匹配，实现更为精准化的营销传播。
大数据和云计算将基于人工智能生成的内容创意在不同场景下，根据消费者的实时数据进行营销传播，场景信息与消费者信息的精准化匹配，将促成消费者的消费行为，并通过云计算实现营销传播策略的时优化。“大数据+云计算”与“5G+物联网”技术组合的协同效应，将进一步辅助广告主与品牌营销全面化、立体化地了解消费者的互联网行为，以及其背后对应的消费者偏好，使消费者画像不断精确，实现广告效果的可量化，实现广告策略的可优化，实现“品效合一”
4、跨场景的营销传播覆盖在智能技术的不断推动下，营销传播将实现真正意义的跨场景传播。现阶段的数字营销传播已经实现了在线消费者于特定环境中与广告的匹配，而5G技术和物联网技术的结合，会让真正的让“万物互联”实现。并配合全链路传输，对受众的特征与状态更迅速地识别，完成对线上和线下受众数据的收集与分析。5G的高速数据传输与低延迟的物联网传感器，将基于场景中收集分析得来的数据完成适当的广告匹配。实现虚拟广告位和物理广告位的实时动态展示，完成定制化营销传播。当消费者步入相对应的场景之中，云计算技术将唤起被存储数据，完成数据匹配，消费者就会收到符合其需求的广告链接。这些链接不仅能提供详细的产品信息，还能提供精确的室内引导，为消费者带来全新的体验。
5、沉浸式的互动体验传播智能技术将进一步推动沉浸式互动营销传播的发展。与基于图文和视频的营销传播相比，依托AR(增强现实)和VR(虚拟现实)的营销传播，会更侧重于为消费者营造出由产品服务带来的直观而亲密的感觉，使消费者产生身临其境之感，具有天生的优势。
在智能技术的辅助下，未来的沉浸式互动营销传播将呈现VR、AR、MR(混合现实)、XR(扩展现实)的四足鼎立，为消费者带来更为丰富的临场感和极强的购物体验。
从五大营销变化可以看出，智能营销实现了整个营销传播的赋能，为数字营销传播提供了更多想象力与动力。在人工智能技术的辅助下，智能营销将实现“人性化”、“程序化”、“智能化”，广告行业也将焕发新的活力。
阿里、腾讯和百度的互联网大数据应用不同之处如下：1 阿里的大数据应用主要集中在电商领域，通过淘宝、天猫、菜鸟等电商平台，收集用户的消费数据、购物行为等，以便更好地了解顾客需求，从而提供更精准的商品推荐、营销策略等服务。2 腾讯的大数据应用主要集中在社交领域，通过微信、QQ等社交应用收集用户的社交行为，以便更好地了解用户兴趣和社交圈子，从而提供更好地社交服务和精准的广告投放。3 百度的大数据应用主要集中在搜索引擎领域，通过百度搜索、百度地图等平台，收集用户的搜索词、地理位置等信息，以便提供更好的搜索服务和位置服务，同时为广告主提供更精准的广告投放服务。总体来说，三家公司的大数据应用各有侧重，但都希望通过大数据技术实现更好的用户体验和商业价值。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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