移动物联网的关键技术

一、射频识别技术
RFID技术(RadioFrequencyIdentification)即射频识别，俗称“电子标签”，是物联网中信息采集的主要源头。将电子标签附着在目标物品上，可对其进行全球范围内的追踪和识别。
二、传感器技术
传感器可通过声、光、电、热、力、位移、湿度等信号来感知现实世界，为物联网提供最原始的信息。

三、传输技术
使用传输技术可实现物联网中物与物、人与物之间信息的相互交流。
四、信息融合技术
使用信息融合技术对收集到的各种感知信息进行综合分析处理，以实现实时监控、信息管理、实时预警、智能决策等功能。

大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。
1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。
例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。
2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。
加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。
业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。
传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。
现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。
4）Value：表示大数据的数据价值密度低。
大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

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。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

扩展资料：

大数据的三个层面：

1、理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

3、实践，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。

参考资料来源：百度百科-大数据

在生活中，比较常见的是互联网大数据，其实还有一种大数据与物联网结合起来的物联网大数据，大家知道什么是物联网大数据吗？

IOT全称为Internet of Things，翻译成中文就是物联网，指的是通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描等各种设备和技术，实时采集任何需要监控、连接和交互的对象或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等所需信息，通过各种可能的网络接入，实现对象与对象、对象与人之间无处不在的连接，实现智能感知，对象和过程的识别和管理。

物联网是以互联网和传统电信网络为基础的信息载体，它允许所有可以独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

对于大数据的定义就是在一定时间范围内无法被常规工具进行捕捉并处理的数据集合，这种就是大数据，大数据技术就是采集并处理大数据的一种IT技术。

常见的大数据应用案例有票房预测，利用大数据技术采集往年的票房数据，通过对上映的**的类型、上映时间及票房分析，预测未来上映**在各个时间段的票房销售；在企业中，大数据分析技术使得企业决策更加智能化、自动化等，还可以提高工作效率。

那物联网与大数据是怎么联系在一起的呢？在上面的物联网的概念中，可以看到物联网就是通过一些采集器，采集各种实时监控的信息，通过网络连接物体与物体，或者物体与人，实现智能感知或者对象与过程的识别与管理。这其中的过程是运用到了大数据技术，举个例子，全球定位系统是需要通过卫星导航系统采集地球上的各种地理信息数据、路线数据等，然后再通过物联网的一些智能技术，确认对象的实时位置。

又比如生活中常见的智能手表，在很多智能手表中都有心率测量和血氧饱和度测量，将这些手表上的测量数据，通过蓝牙连接到手机或者电脑设备，利用一些专门的 健康 app预测心脏 健康 的程度，这其中也是结合到大数据技术的物联网应用。

可以说，物联网的应用大部分需要依靠大数据为基础，所以运用好大数据，对于物联网的快速发展也具有着非凡的意义，相信在未来物联网与大数据结合的技术会为我们的生活带来更多的便利。

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