没有数据分析,物联网怎么任性

没有数据分析,物联网怎么任性

物联网快速发展，成为继大数据之后下一个IT热词。物联网概念虽然兴起了，但是物联网技术能不能发挥出作用呢这还有待观察。物联网领域，数据分析发挥着越来越重要的作用。

业内人士向人们解释起物联网，常常会举智能家居的例子，比如智能冰箱。通过在冰箱内安装传感器，冰箱可以知道食物是否即将到期，需要如何保存，然后自动地控制温度或发出警报。但是，企业用户关心的是，自己如何从物联网中获益。

物联网

传统制造业厂商已经开始涉足物联网，物流车、制造系统和电网等都安装了传感器，监视机械性能。越来越多的公司开始收集数据。不过下一个问题是如何分析数据，只有正确地分析数据，才能实现预测性维修、设计更高效的运输线路。

美国在线金融服务供应商EnovaInternational的首席分析官JoeDeCosmo表示：“物联网帮我们解决了很多问题。”但咨询顾问DeCosmo认为，没有分析，传感器数据就是一堆噪音。他表示：“数据加分析才能解决问题。”

物联网产品的分析属性

在Gartner8月发布的《2014年新兴技术报告》中，物联网位列前茅。但很多用户认为，物联网还停留在数据收集阶段。IT风投公司ActivantCapital创始人StevenSarracino表示：“要想让物联网发挥出价值，企业必须对传感器数据进行分析，并把分析结果利用到生产流程中来。”

Sarracino认为，供应商提供的物联网产品也需要注重分析功能。很多供应商的产品中，仪表盘上的数据呈现方式特别美观，但如果不能分析数据，这一点用都没有。

零售业是深度利用物联网的一个产业。Sarracino最近投资了一家软件公司RetailNext，它收集摄像头和WiFi数据，并进行分析，了解客户的店内行为。

Sarracino表示。零售商分析客户的线上行为已经很久了，现在，他们要把战场转移到线下了。

物联网行业应用

物联网的应用不止局限在零售业。技术专家DanHussain最近开发了一套软件，分析起重机上的传感器数据，了解起重机工作情况，预测故障。Hussain表示，机器数据分析很早就开始了，但有了传感器数据，数据分析可以发挥出更大的价值。有很多建筑公司询问，他们该如何利用传感器数据提高机器效率，避免安全问题的发生。

物联网数据分析可以为企业打开新的一扇窗。Hussain表示：“我们和很多财富500强公司交流过，他们最大的困惑就是数据不能协同工作，如果能把所有数据相连，那将会产生意想不到的收获。

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物联网发展的主要前景和趋势包括以下4个方面:
趋势1：人机交互性增强的数据和设备增长 到2019年底，将有约36亿台设备主动连接到Internet并用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。
趋势2：人工智能再次成为物联网的重要参与者 充分利用数据，需要通过人工智能提供计算机帮助。人工智能是理解收集的大量数据并提高其业务价值所必需的基本要素。人工智能将在以下领域帮助物联网数据分析：数据准备，数据发现，流数据的可视化，数据的时间序列准确性，预测和高级分析以及实时地理空间和位置(后勤数据)。 包括亚马逊，微软和谷歌在内的主要云供应商越来越多地希望基于其AI功能进行竞争。各种初创企业希望通过能够利用机器学习和深度学习的AI算法使企业能够从不断增长的数据量中提取更多的价值。
趋势3：VUI：语音用户界面将成为现实
语音占了我们日常通讯的80%，就像科幻中一样，与机器人交谈应该是常见的通讯方式，例如R2D2，C-3PO和Jarvis。在设置设备、更改设置、发出命令和接收结果中使用语音不仅在智能房屋，工厂中，而且在诸如汽车，可穿戴设备之类的设备之间都是常见的。
趋势4：在物联网上的更多投资
物联网是少数新兴和传统风险投资家都感兴趣的市场之一。智能设备的普及以及客户越来越依赖于使用它们执行许多日常任务，将增加对物联网初创企业投资的兴趣。客户将等待物联网的下一个重大创新，例如可以对您的面部进行分析的智能镜，如果您生病了，可以打电话给您的医生;将结合智能监控摄像头的智能ATM机;可以告诉您如何进食和饮食的智能叉子。吃什么，以及每个人都在睡觉时会关灯的智能床。

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。

物联网相对于不同行业有不同的特点，智能物流、如智能交通、智能家居、智能医疗、智能城市综合治理等；这里简单介绍几种物联网行业应用，用以说明不同物联网应用行业之间的区别。

智能家居：智能家居就是对家居和室内环境进行远程监管。智能家居系统主要使用传感器和监控视频系统，这些终端信息将汇聚到家庭综合网关，然后通过移动网络（3G或LTE）或互联网传到数据处理中心，或直接传到用户的移动终端。注意智能家居系统不仅仅服务于居民家庭内部，更多地可能服务于商场超市等综合建筑，结合家庭基站设备，更具有应用前景。
智能家居系统无论用于商业建筑还是用于居民家庭，对信息安全的需求都不可或缺。对居民家庭来说，更注重隐私性的保护，因此家庭内部的监控视频需要可靠的保护，决不能被非法用户获取。对商业建筑内的监控系统，对控制信息的保护非常重要。如果控制信息被非法假冒，造成后果可能是非常严重的。

智能医疗：智能医疗就是通过现代电子技术手段使一些特殊情况的医疗服务从医院重负荷中解脱出来，包括智能家庭护理和监管系统，远程医疗系统的。智能家庭护理和监管系统需要医疗用传感器采集病人健康状况的一些参数（如血压、血糖、心率等），需要振动传感器采集病人可能摔倒或受撞击情况，通过预置的视频监控，将这些信息及时传到护理中心，使需要的病人得到救助；远程医疗系统则是将医疗设备采集的数据（如心电图、CD扫描图、验血报告）远程传输给有经验的医生（或专家组），远程医生根据数据对病情进行初步诊断后，由当地医生给予治疗措施。因此只能理疗系统除需要医疗所需器械或设备外，还需要医疗专用传感器。数据传输过程和数据库管理也是智能医疗系统中的关键。
智能医疗系统对信息安全的需求非常大。首先传感器采集的数据需要可靠的传输，不仅仅需要网络部分具有高可靠性，更不允许任何可能的伪造和非法篡改。另外，智能理疗系统通常与电子病历管理系统相连，而电子病历作为病人的隐私信息需要严格保护，因此信息安全是影响到智能医疗系统快速发展和应用的瓶颈。

云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

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