物联网分析：物联网如何颠覆数字营销?

截止目前为止，我们的生活中充斥着越来越多物联网带来的福利，甚至还有扩展的趋势，不过它所依托的科学技术及其运作方式中，有很重要的一点就是数字营销，这就要求行业内的专业人士认真看待物联网技术的必然性，因为它们不仅会影响消费者的行为，而且还会影响营销平台的运作方式。优秀的物联网工程师会很大限度地利用颠覆性的商业模式来促使客户了解到物联网的影响并给企业带来优势，那么物联网如何颠覆数字营销呢一起来看看吧!

1、大数据即将到来

随着物联网的出现，人们可以从不同的接触点获取更广泛的数据。从数字营销的角度来看，这有助于加深对客户旅程的了解，例如，营销人员能够看到客户对产品的兴趣从何时开始，以及他们的购买旅程，直到购买为止。

在整个旅程中，数字营销人员将有机会利用这些数据来发挥自己的优势。由于物联网技术允许营销人员看到客户在购买旅程中的位置，因此他们可以产生更多的接触点，以实现积极的客户互动。随着与客户接触的增加，营销人员将能够找到与他们交流并在更早阶段(而不是在购买时)与品牌商建立联系的新方式。

但是，需要注意的是，任何对客户数据的使用都必须考虑隐私问题。欧盟制定的通用数据保护法规(EU
GDPR)已于2018年5月25日生效。这些法规为存储和处理数据的组织如何使用客户数据制定了明确的指导方针，限制了数字营销人员和调查公司可以使用数据的数量及用途。

2、市场调查将得到加强

虽然目前数据收集、处理和分析都相当复杂，但物联网只会使数字营销人员的市场调查变得更大、更好。正如上文所讨论的，物联网设备在家庭中的普及将使营销人员有更多的数据可供分析。数据的激增将使营销人员可以简化流程，并以新的方式吸引利基受众。

由于物联网和云之间的联系，营销专业人员将能够对其目标客户不断变化的需求进行更好的预测分析。

3、物联网解锁消费者生活方式信息

物联网不仅可以获得消费者在社交媒体等平台上发布的信息，而且还可以获得有关他们日常生活的信息。

考虑一下消费者日常使用的物联网设备：咖啡机、恒温器、家庭自动化系统和智能手表等。这些设备是消费者日常生活方式中不可或缺的一部分，从早上醒来到睡觉。对于数字营销人员来说，获取生活方式趋势的数据意味着他们可以了解特定产品或服务的使用方式、时间以及为何被使用。

4、搜索引擎优化行业将受到影响

根据Beth Kotz的说法，专门从事搜索引擎优化的人员将经历其行业的重大转变，部分原因是随着这些设备的日益先进，物联网的重要性日益凸显。

物联网正在改变设备和机器对人类语言的处理方式，因为与打字输入搜索网站的问题相比，人们说话时提出的问题更为自然。可以自己尝试这种理论：下一次询问Siri问题时，您会发现在和Siri说话时，您的语言比打字更为“人性化”。

诸如Apple的Siri，Amazon的Alexa和Google
Home之类的AI技术的使用越来越频繁，这意味着“搜索引擎努力理解用户的意图，而不是依赖于关键字”。不再仅根据关键字来对网页进行排名，而是根据其内容中所包含的自然语言对网页进行排名。对于营销人员来说，这种从基于关键字的搜索引擎优化到基于意图的转变将是物联网领域的一个主要方面。

以道德的方式使用物联网

作为数字营销行业的专家，消费者的隐私对您来说至关重要，尤其是在我们进入一个消费者数据量激增的时代。尽管许多消费者对根据其独特的喜好和需求定制产品或销售渠道做出了积极的回应，但他们也重视在线和离线隐私。

数字营销行业必须克服的主要挑战是如何开发这些个性化的购买体验，而又不会被认为具有侵入性。为了使您的数字营销策略符合消费者期望，您必须展示高度的安全性，并确保您正在分析的消费者数据得到了有效保护。

就像随着技术使用的增加，数据收集将发生变化一样，营销人员如何利用这些数据以及如何与消费者互动也必须做出改变，并且，数字营销人员现在就必须开始为物联网必然会带来的重大变化做好准备。(来源物联之家)首先可以从传达一种信任感和对目标受众的理解开始，并从今天开始与他们的需求和期望建立真诚的联系。此外，与您的消费者保持一致，并将物联网作为改善您数字营销策略的重要机会。

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大数据
不是
抽样数据，而是全部的数据；
所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；
大数据是为了解决海量数据分析问题；
物联网是解决设备与软件的融合问题；
可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：
物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供ISSA层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

你说的是硕士的研究方向吗？其实在入读之前选择的方向大部分情况下问题不大，会根据导师的具体情况进行调整。
数据分析看方向和分析内容吧，今后做做大数据或者BI也挺不错的。
图像处理是最近比较火的研究领域，主要依靠机器学习/深度学习，我个人比较喜欢这个，因为出路很广泛，学起来也挺有趣。
网络信息安全的话比上面两个摸鱼一点，（这领域不太熟悉）

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

可以这样说，也可以这样理解，因为现在我们生活在数据的信息时代，一切都以数据为准，随着物联网技术的逐步发展和应用，大量传感器和RFID被广泛应用于生活中的各种文章中，给现实世界带来的最大变化是一切都可以数字化，这使人们意识到世界的本质是数据，数据将逐渐彻底地改变世界，大数据是分析和利用物联网海量数据的必要技术。

在物联网时代，一切都可以数字化，数据就是资源和财富，大数据分析已成为业务中的关键要素。基于数据的分析、监控和信息服务变得越来越普遍，在各行各业中，越来越多的数据驱动型企业需要对数据进行实时吸收和分析，以形成正确的判断和决策，大数据正在成为IT行业的主导地位，基于应用和服务的物联网将促进大数据的更广泛使用。

由于物联网数据是非结构化，分段和时空的，因此需要新的数据存储和处理技术，大数据技术可以支持上海数据在物联网中的更深入应用。物联网帮助从感知层，传输层，平台层和应用层收集大量数据，然后将这些海量数据传输到云计算平台进行分析和处理，物联网产生的大数据处理过程可以概括为三个基本步骤。

数据收集，数据存储和数据分析，数据收集和存储是基本功能，大数据时代的真正价值在于数据分析。物联网数据分析的挑战是将新的物联网数据与现有数据库集成，物联网的大数据应用空间广阔，大数据和物联网的结合充满了无限的可能性。随着物联网，互联网，云计算平台等的联合应用，物联网上的大数据可以帮助人们构建智能监控模型，智能分析模型。

下面是一些最新的物联网技术：

5G网络：5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术，将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。

区块链技术：区块链技术可以用于构建安全的物联网网络，确保数据的安全性和完整性，防止数据被篡改或泄露。

人工智能（AI）：人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理，从而提高智能设备的智能化水平和效率。

边缘计算（Edge Computing）：边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地，从而提高物联网设备的响应速度和效率。

智能传感器：智能传感器可以实时监测环境和设备的状态，从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化，为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。

自主控制系统：自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务，提高智能设备的自主性和效率。

大数据
不是
抽样数据，而是全部的数据；
所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；
大数据是为了解决海量数据分析问题；
物联网是解决设备与软件的融合问题；
可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：
物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

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