大数据是什么？市场有多大？

简单的说，大数据就是围绕数据进行一系列价值化 *** 作的过程。

经过多年的发展，当前的大数据已经由早期的几个基本特征（数据量大、结构多样性、速度快、价值密度低、真假难辨等），发展到今天的一个产业链，这个产业链包括了数据的采集、管理和应用，众多的企业也都陆续参与到了大数据产业链当中。

数据的采集包括传统信息系统的采集（ERP系统、办公系统等），Web信息的采集以及物联网系统的信息采集，信息采集是大数据的重要环节，没有信息采集也就不会有大数据。随着移动互联网的快速发展，信息采集的范围在不断扩大，数据自身的维度也在不断提升，数据所蕴藏的价值也在不断提升。

数据分析是数据管理的重要内容，也是目前数据价值化的重要手段，当前大数据落地应用多以场景大数据分析为主。数据应用目前主要是两个渠道，一个是人工智能系统，另一个是决策系统，典型的应用案例分别是自动驾驶和智能诊疗。

说到大数据的市场空间，就一定要谈一下产业互联网，因为未来大数据将主要通过产业互联网的方式落地到广大的传统行业。产业互联网作为当前传统行业结构性升级的重要内容之一，未来的发展空间还是非常大的，一方面传统行业需要产业互联网的技术来辅助企业进行产品创新，另一方面科技企业也需要产业互联网的发展来把大数据、人工智能等一众技术实现落地应用，从而为互联网的持续高速发展寻找新的发展领域。而大数据作为产业互联网的核心技术之一，未来自然有巨大的市场空间。

西部电子商务股份有限公司是农村信息化的龙头企业，拥有成熟的智慧农业的科学模式。“智慧农业”能够显著提高农业生产经营的效率。基于精准的农业传感器进行实时监测，利用云计算、数据挖掘等技术进行多层次分析，并将分析指令与各种控制设备进行联动完成农业生产、管理。这种智能机械代替人的农业劳作，不仅解决了农业劳动力日益紧缺的问题，而且实现了农业生产高度规模化、集约化、工厂化，提高了农业生产对自然环境风险的应对能力，使弱势的传统农业成为具有高效率的现代产业。西部电子商务股份有限公司做智慧农业物联网——农业云管家就是充分运用“云计算、物联网、移动互联”等技术，真正升级传统农业，随时实地在手机、电脑、平板就可以实现对农业生产现场进行各种作业的 *** 作，如卷帘、降温、排风、增温、灌溉等。

当前，物联网（IoT）技术领域充释着各种标准，像NB-IoT、LoRa、SigFox等，他们正通过各自擅长的技术和应用抢夺IoT风口，以争取在这片广阔的市场上取得优势。
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NB-IoT是由电信标准延伸而出的，主要是由电信运营商支持，而LoRa则是一个商业运用平台，两者主要区别在于商业运营的模式：NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营，所以使用者必须使用它的网关及服务，而LoRa就量对开放一些，有各种不同的组合方式，商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看，NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大，属于各有优劣。而相对于某些领域，国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的，而LoRa则要加入一个网关相对简单容易，并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求，增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN，全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network，指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离，通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点，这种网络和其他用于商业，个人数据共享的无线网络(如WiFi，蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中，LPWAN可使用集中器组建为私有网络，也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似，再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮，使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种，还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲，LPWAN具有如下特点：
• 双向通信，有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器，也不使用Mesh组网，以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT，M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市，智慧农业，抄表，街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似，很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层，但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲，LoRaWAN可以使用任何物理层的协议，LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
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如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术，例如深圳艾森智能（AISenz Inc）的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播，比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps)，也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商，对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解，先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为：
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持，尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1，也可能反向表示0)，无载波表示另外一个二进制值(正向是0，反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔，可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势，因为只用传输大约一半的载波，其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
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FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大，接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端，简单的做法就是做两个频率发生器，一个频率在Fmark，另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中，两个频率源的相位通常不同步，而导致0与1切换时产生不连续，最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源，在0与1切换时控制频率源发生偏移。
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GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口，使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率，以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现：学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而，对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说，最近几年里，在技术和落地方面虽取得了长足的进步，但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么，究竟是技术壁垒突破较难？产业链生态不健全？亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象？对于LoRa产业链的广大从业者而言，找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈，并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。

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南宁职业技术学院环境艺术设计介绍专业介绍：面向景观设计行业，与南宁勘测设计院等单位合作，在校内建立有景观设计实训室、虚拟漫游实训室，景观工程实训室等实训场所，着力培养德智体美劳全面发展，掌握景观工程设计的基本理论知识,具有中小型项目景观设计、景观工程施工与管理等方面职业能力；能在景观工程行业从事设计、施工、管理等岗位工作,具有职业生涯发展基础的高素质技能型专门人才。
主要课程：效果图表现技术、人体工程学与家具设计、城市广场设计、居住区环境设计、景观工程、室内外环境设计专业手绘表现、毕业设计等。
就业方向：在景观设计企业担任助理景观设计师；在景观工程施工单位或房地产开发企业担任施工管理员；在建筑装饰公司、设计公司担任效果图、施工图绘制员等岗位。
对中专/技校/职校报考还有疑问，您可以点击2023年电大中专招生咨询（原广播电视大学）：>物联网的大数据来源于物质世界，由大量传感器产生。
物联网是一种新型的信息技术，它通过网络将物理世界与信息世界联系起来，实现对物理世界的监测、控制和管理。物联网中，传感器是实现对物理世界的监测的重要手段。传感器可以感知物理世界的信息，例如温度、湿度、压力、光线等，并将信息通过网络传送给物联网系统。
物联网系统通过处理传感器传送的信息，实现对物理世界的监测、控制和管理。处理传感器传送的信息时，会产生大量的数据，这些数据就是物联网的大数据。物联网的大数据来源于物质世界，由大量传感器产生。
总之，物联网的大数据是通过对物理世界的监测和管理，由大量传感器产生的。

不管是物联网、云计算还是大数据时代，都是我们信息时代的发展基石，那么它们到底是个什么东西呢？一起了解下吧！

当我们进入到互联网时代的时候，不管你是听一首歌，还是浏览一个网页，关于你的各种数据就已经开始存在着了，那么如何存储这些大数据？并且如何灵活的运算和分析这些数据？这都是大数据平台所要做的事情，提供一个媒介来看管这些数据，在大数据平台，开发者们或可以将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”中提供的服务。

所以接下来，我们要讲的就是云平台，都说企业上云，这“云”到底是什么呢？其实，我们可以把云看做是一个容量无限大的仓库一样，这也是云计算不断发展下的产物，为企业提供一些建模，开发，集成，运行，管理等一系列的IT解决方案，在“云”上，可以实现资源的调动，存储等，以此来保障整个IT系统不崩盘，顺利的运行。

物联网是互联网发展成熟后的一个必然趋势，互联网的包括的范围还是非常的有限，但是物联网不同，它要把一台冰箱，甚至马路上的一个小灯泡都能通过物联网技术连接起来，赋予他们新的智能化的东西。可以这么说，万事万物都在物联网的“掌控”之中。

大数据 说的是一种移动互联网和物联网背景下的 应用场景 ，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息， 侧重于海量数据的 存储、处理与分析 ，从海量数据中发现 价值 ，服务于生产和生活。

物联网 是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行 信息交换 ，即物物相息，以实现智能化识别和管理，物联网的发展目标是 实现万物互联 ， 应用创新 是物联网发展的核心，智能手表/手环、无人驾驶、无人商店、智能工业、智慧城市等等都物联网的应用场景， 基于物联网延展出来的 边缘计算 已经开始兴起。

云平台 则是各种资源的 虚拟化、优化配置与管理 ，在此之上提供开箱即用的应用服务给用户，典型分为 IaaS、PaaS、SaaS 三种模式，其中IaaS、SaaS发展的比较快，IaaS方面的赛道已被头部玩家锁定。目前PaaS的发展也在快速发力， 中台概念的普及推动着PaaS的发展， 基于PaaS开发SaaS ，或者 SaaS附带高扩展能力的PaaS 都是典型的形态 。

云平台和物联网、大数据是密切相关 ，物联网提供海量数据采集、基本处理的抓手与通道，云平台提供虚拟基础环境、运行环境、开发环境、应用平台，大数据提供数据处理模型、计算、加工、分析以及更高级的趋势分析、智能预警等，我国工业2025、工业互联网发展对这三块需求都比较旺盛，前景一片光明。

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在信息化、互联网+时代，它们分属不同的技术研发方向领域。

数据处理分析决策领域，称发展由局部孤立数据到大数据；通信网络链接领域，称发展由互联网到物联网；应用软件技术服务领域，称发展由终端应用到云集约分布应用。显然，数字信息技术发展终将殊途同归。

物联网、大数据、云应用服务、人工智能、区块链，它们是紧密关联的，物联网生成大数据，对大数据的处理分析，需要集约多进程的分布式应用服务；基于大数据的综合决策，需要人工智能辅助；数据的真实性、安全性，需要区块链保障。

产业数字化转型，全部产业将升维到数字产业；再进行全数智产业集约优化生态闭环，则所有异构平台，必将集约融合为”物联网大数据云服务”平台，实现大一统。

在物联网系中，纲是智慧中国、智慧政府、智慧城市；节点是云平台，分布式应用服务、分布式存储、分布式记帐；目是连接万物的末梢(移动、固定)终端，目终端通过授权链接，可访问纲和节点服务。

首先，分属三个不同的行业，但都属于大平台级别。相互独立，却又相互交融；

其次，简单点理解大数据以内容为主，提练数据为当下或未来服务；物联网以物为主，万物互联为核心；云以存储/集中服务为主，民主集中制是特色。

但是这三者相互关联。物联网可以产生大数据，要用云平台；同时，大数据也对物联网和云平台的应用也有支撑作用。

最后，当这三者发展到均衡一定程度，人工智能化才能真正实现。

万物互联给人感觉庞大且有距离感。但其实，它离你并不遥远：街头密集的共享单车、越来越多的智能穿戴和智能家居……当物联网应用于生活的方方面面，包括移动医疗、工业物联网、智能零售、环境监测、资产跟踪等等，它将极大地方便我们的生活、提高工作效率

大数据比物联网专业好。

大数据定义：

1、现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

2、大数据概念应用到IT *** 作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。

3、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的结构：

1、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

2、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

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