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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随着计算机技术、信息技术、网络技术的迅速发展(主要是云计算和现代网络技术的发展)，世界各地、各行业、各单位每天都产生包括数字、文字、视频、音频等在内的海量信息，这些海量信息统称为大数据。在大数据的海洋中，利用“沙里淘金”的技术把有用数据提炼分拣出来，是大数据应用的重要内容之一。大数据应用技术大致可分为以下步骤:数据库的搜集和挖掘，数据质量的甄别和校正，信息的处理(数学模型的建立和校正)，大数据的分析与成果的形成。自2013年大数据概念兴起至今，运用物联网端设施对数据库的搜集技术已经成熟，并且大数据是最先在气象中使用的，通过大型计算机的运算以及过去60年的气象数据，建立识别天气的模型，然后将这些模型与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预报。
在万物互联的时代，气象大数据在大规模的收集与应用，气象数据是最用以与平衡领域产生交集和应用的大数据，例如旅游、农业、大健康等等。
以气象大数据和农业的应用为例，气象物联网大数据在农业领域的应用推动农业向“精准”和“智慧”方向发展。
1农场气象实时监测，极端气象及时预报
实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，精准控制种植环境指标。
根据卫星数据，系统可预报未来72小时气象，24小时极端天气、降水概率、大风等异常气象预警，提醒用户及时做好防灾防险准备。
2土壤墒情精准监测，异常情况快速预警
实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等。
通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员。
3远程掌握田间虫情，无公害诱捕杀虫
系统可实现害虫类别自动分类及计数，并自动进行无公害诱捕杀虫，减少农药的使用
通过高清摄像机采集虫情图像，可远程查看田间虫情，并制定防治措施。
4作物长势监测，突发情况可自动转向紧急录像
高清摄像头可720度旋转、拉近、拉远，查看园区实时生产情况；
发生预警时，摄像头可自动转向到预警点紧急录像，不放过任何异常；
可对视频进行截图，无需另外安装相机进行拍摄。
物联网数据分析技术物联网的发展是产生大数据的直接原因之一，目前物联网也为大数据提供了主要的数据来源，也可以说没有物联网就没有大数据，所以物联网的发展对于大数据的发展有重要的影响。从技术体系结构上来看，目前大数据分析位于物联网体系结构的第四层，前面三层分别是设备、网络和物联网平台，所以大数据分析对于前面三层的依赖是比较明显的。数据分析本身处在物联网体系结构的中间位置，随着5G通信和边缘计算的应用，未来物联网体系结构下的大数据分析也会有对应的处理方案，一部分数据处理任务会放在本地进行，而最终的数据分析处理会在云计算平台完成。勾勒物联网与大数据的数据中心路线图
从数据中心的角度看，物联网和大数据项目几乎总是强调网络和存储基础设施。规划人员在组织内开始实施这种大规模数据密集的项目之前，需要仔细地评估基础设施的需求。
传统的商业智能项目建立在不同于大数据项目的需求和理解的基础上。典型商业智能从清晰的想法开始尝试，必须经得起推敲，什么数据可用或必须收集来回答这些问题，需要上报何种结果，组织内谁需要这些结果。此类项目几十年来一直是企业级IT的基础。物联网(IoT)和大数据聚焦在不同的侧重点。他们会提问：如何提出正确的问题;问题是哪些，如何解决以更好地为客户服务，必须提供什么样的产品才能留住现有的客户，同时如何劝说新客户从公司购买产品和服务这通常能够说明，物联网和大数据项目各自需要不同的专业知识，不同级别的经验和不同种类的工具。因此，运营这样的项目对于IT团队会更加困难。在物联网和大数据领域迈出坚实的第一步当IT领域强大的新技术或新的方法获得了一定的动力，有人可能就会有采取一种急于求成的方法——有时候很少有人能理解怎样才能获得一次成功的初次实践。物联网和大数据显然属于这一类。这一认识可能诱导组织在一个非常令人失望或用处不大的数据上投入巨资。失败可能来自选择了不恰当的工具，没能正确配置支持系统的工具，缺乏必要的专业知识，或与错误的合作伙伴共事。一旦失败，许多决策者便将责任归咎于方法或技术。对于大数据的潜力，已经是毫无争议的议题，报告也同样鼓吹物联网，指出它将连接从我们的手机、我们的汽车到我们的家用电器等一切的一切。硬件、软件和专业服务的供应商已经加入进来，大家都想在由物联网这些技术方法将产生的潜在收益中分得一块大蛋糕。几乎所有的供应商，包括系统、存储、网络、 *** 作系统、数据管理工具和开发工具等领域的厂商都已经提出了与大数据有关的产品和服务集。这些同质化的厂商也开始提供从智能设备中进行数据转换和收集数据的方法。集成物联网与大数据在开始物联网和大数据项目之前，明智的领导者会慢下来，并评估什么是企业真正需要的东西。评估IT团队的能力和专长。现实地考虑什么事情可能会出错，从中可以汲取到哪些信息。组织通常设计大数据项目以确定哪些问题要问，而不是跟踪具体的，先前已知的需求。这意味着决策者和开发人员必须首先要确定的是，基于 *** 作的、机械的以及其他类型已经被收集的数据应该提出何种问题，因为很可能没有人会花时间来分析数据。物联网项目很可能成为大数据实施所需的数据来源。物联网和大数据两者都通常依赖的NoSQL数据库，反过来，依靠系统执行数据管理软件集群，网络容量的广泛使用和共享内存或复杂的数据缓存技术，将加快现有存储介质的应用。物联网项目很可能对数据中心网络和存储产生巨大的影响。大多数组织都拥有丰富的原始数据，数据来自于 *** 作系统、数据库管理产品、应用框架、应用程序和服务设备的销售点或点的自动收集信息。组织可以使用数据来获得更加清晰的，整体感知程序、产品和培训的优势和劣势。将物联网混合加入到大数据中，为公司提供进一步了解其客户提供帮助。分析这一巨大的和不断增长的数据，可以往往为企业提供线索，以更好地把握客户的需求。企业也可以了解到它哪些问题所对应的信息没有被正确地收集，并寻求自己的独特的问题解决方法。拒绝那种瞄准-射击-命中的速成方法，这点在物联网项目中尤其重要。很少有组织有这足够的胆量推迟项目，因为这会刺激或冒犯某个客户。IT团队必须明确地了解自己的目的，团队所使用的工具，选择的供应商将是这一尝试的重要部分。只有这样一个团队才能捕捉和驯服大数据“野兽”或促成将物联网有效的实践。这就需要一个组织来正确配置和提供其基础设施，该过程涉及部署必要的处理能力、内存、存储和网络容量，还有适当的软件开发，持续的运营、监控，还有管理和安全。上述这些元素中的每一个必须精心地选择和配置。然而，该过程并非一定会成为越做越好的案例。与物联网或其他客户面临的项目，这将是明智的考虑客户将如何反应，在网上与业务的所有时间。性能，隐私和功能功能都非常重要。物联网和大数据开发工具每一套大数据的方法都有它自己的一系列开发及部署工具。同样的道理也适用于物联网平台。要建立最有效的平台，公司的开发人员必须理解这些工具，知道如何使用它们，并清楚如何建立一套最优的系统。在大数据项目上工作的人可能会选择使用与物联网开发团队所不同的工具。然而，两个团队之间必须保持彼此沟通。物联网团队需要收集适当数据来支持大数据的实施，对于刚刚接触这些类型的新技术的企业，选择较小的项目起步是很明智的，之后伴随着团队开发的经验和专业知识的提升，再涉足大型项目。组织必须按照所评估的那样对待大数据项目，这需要IT管理团队的卓有远见的运营活动。选择适合于企业管理框架的监控和管理工具非常重要，它们可以提供易于理解和有用的数据。物联网项目，由于它直接面对客户，需要轻量、监测响应和管理。如果这些工具太重，顾客会抱怨贵公司对昂贵的数据计划的消耗太大。在信息收集和功能提供中间找到适当的平衡，整体性能和数据的来回发送容量会是棘手的问题。许多组织在大数据中找到真正的前景。物联网的最佳实践仍在不断涌现，所以标准咱不能广泛应用。然而，在这两种情况下，结合技术专长正确地选择和配置组件是一个成功的项目的关键要素。适当的配置选择，选择系统驱动，支持的 *** 作系统以及系统、网络和存储配置部署。然而，通常最重要的因素是，在项目上找好合适的心态。在大数据的案例中，目标应该是了解提出何种问题才是正确的，而不是把项目看作是另外一个商业智能的倡议。在物联网的案例中，该项目必须能够提供有用的服务，以换取客户对收集数据的授权，以满足基于大数据的销售活动，支持和商业智能系统。
物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种物联设备（包括传感器、智能设备、嵌入式设备等）与互联网进行连接和通信，形成互联互通的网络，实现设备之间的信息交换、数据共享和智能化控制，以实现更高效、更智能、更便捷的生产、生活、管理等应用。
物联网的基本概念包括以下几个方面：
物联设备：指通过各种传感器、智能设备、嵌入式设备等实现连接和通信的物品。这些设备可以获取、处理和传输各种数据，实现物与物、人与物的交互。
互联网：指用于连接各种物联设备的底层网络基础设施，包括传输介质、网络协议、路由器、交换机等。
云计算：指利用云端的计算和存储资源，为物联网提供数据分析、处理、存储和应用服务的技术。
数据分析：指对从物联设备中收集到的大量数据进行处理、分析和挖掘，从中获取有用信息，为决策提供支持。
应用服务：指基于物联网提供的各种数据和功能，实现各种智能化应用服务，包括智能交通、智能家居、智能制造、智能医疗等。
安全和隐私保护：指对物联网中的数据和信息进行安全和隐私保护，防止黑客攻击和数据泄露等安全问题。
手机物联网行业市场前景及现状如何手机物联网给生活带来更多的便利，将成为未来的趋势和方向。随着手机的推广和手机网民的普及，手机用户将变为手机物联网的潜在用户，手机物联网将凭着其智能特性进入人们的生活。手机物联网核心关键技术需要突破。除下一代互联网等技
手机物联网行业市场前景及现状如何手机物联网给生活带来更多的便利，将成为未来的趋势和方向。随着手机的推广和手机网民的普及，手机用户将变为手机物联网的潜在用户，手机物联网将凭着其智能特性进入人们的生活。手机物联网核心关键技术需要突破。除下一代互联网等技术外，中国只有极少数手机物联网企业拥有手机物联网商务核心技术。
手机物联网行业分析报告2022
据中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告(2021)》，中国物联网产业规模已突破17万亿元，预计2022年物联网产业规模将超过2万亿元。预计2025年，中国移动物联网连接数将达到801亿。
在物联网的物体识别、环境感知与无线通信等核心技术方面，手机无疑是物联网时代的基础计算平台之一，手机与物联网的融合将助推网络营销的高速发展，由此，手机物联网商业模式应运而生。智能手机和电子商务的结合，是“手机物联网”的其中一项重要功能，手机物联网应用正伴随着电子商务的潮流而大规模兴起。
当前，从手机物联网的市场发展趋势可以看出，其市场规模成级数增长，增长势头良好，手机物联网商务的前景一片光明，未来发展潜力巨大。
手机物联网和电子商务的结合，是“手机物联网”的其中一项重要功能，手机物联网应用正伴随着电子商务的潮流而大规模兴起。 未来手机物联网将可便捷实现互联网接入及联网的“人机交互”、“机机交互”。通过手机物联网处理各种相关的生活服务， 手机物联网 如家庭监控、家电控制、金融消费等。
数据显示，中国手机物联网市场规模为79亿元，预计在 2022年手机物联网市场规模将突破5000亿元，同比增长769%，手机物联网市场规模在2025年将达到6000亿元。
随着中国手机用户的普及和手机网民数量高速增长，移动互联网以及物联网的助推下，手机物联网成为一个新的发展领域。手机物联网将移动终端与电子商务模式结合，让手机物联网消费者与商家更加便捷的互动交流，随时随地体验品牌品质，传播分享信息，缔造出一种全新的零接触、高透明、无风险的市场模式。
在政策方面，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。
物联网与各种网络的关系物联网(InternetofThings)的概念最早在1998年由美国MIT大学的KevinAshton教授提出，把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成物联网，着重的是物品的标记。2005年ITU以InternetofThings为题发布互联网报告，强调物品联网。近年随着移动互联网技术和云计算技术的发展，特别是节能环保和社会安全等需求，物联网再度受到关注，但聚焦在通过感知达到智能服务的目的。在2010年我国的政府工作报告所附的注释中对物联网有如下的说明：是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
传感网使用传感器作为感知元件，应用上可以无需基础网络，通常也不强调智能分析与决策。物联网使用传感器、RFID、激光扫描器、红外标记、普通条码、二维码、全息光学条码、GPS等作为感知元件，需要通过基础网络实现物与物和人与物互联，强调对感知数据的汇聚和挖掘及分析决策。物联网的组成包括三部分，即泛在化的传感节点及网络、异构性的网络基础设施、普适性的数据分析与服务。物联网与传感网的区别不在于联网的物件数量而在于感知单元的多样性和感知结果的智能利用，可以说传感网是物联网的一个子集。
物联网的底层借助RFID和传感器等实现对物件的信息采集与控制，通过传感网将传感器等感知节点的信息汇集，并连到核心网络，基础网络是物联网的重要组成部分，用于承载物物互联或物与人互联的信息传递，物联网的上层实现信息的处理和决策支持。物联网可用的基础网络可以有很多种，通常互联网最适合作为物联网的基础网络。尽管下一代互联网将以支持物联网的应用作为主要目标之一，但物联网并不是互联网的下一代，物联网可以说是互联网上的一种业务或应用。物联网强调的是认知，是互联网向感知平台和数据挖掘两个方向的拓展。物联网与互联网上传统业务相比有不同的特点：在物联网以公众网络(例如互联网)作为基础网络平台的情况下，物联网相当于互联网上面向特定任务来组织的专网(***)。互联网是全球性的，但物联网往往是行业性的或区域性的，物联网的行业应用的多样性与承载平台的通用性之间需要有中间件来适配。
M2M(Machine-to-Machine)与物联网有关，M2M通信与物联网的核心理念一致，不同之处是物联网的概念和所采用的技术及应用场景更宽泛，M2M主要聚焦在无线通信网络应用上，是物联网应用的一种主要方式。与物联网有关的还有CPS(CyberPhysicalSystem)，CPS是计算、通信与物理过程的综合，CPS与物联网有类似的能力，物联网通过数据挖掘可得到决策建议，但通常是要上报主管人员再决定是否要采取措施，而CPS强调循环反馈，要求系统能够在感知物理世界之后通过通信与计算再自动执行对物理世界的反馈控制措施。从物与物通信进一步扩展到物与人以及人与人通信，支持个人和/或设备无论何时、何地、何种方式以最少的技术限制接入到服务和通信的能力，这种网络发展的愿景被称为泛在网。
在物联网上所用的通信技术比较成熟，但仍需要考虑物联网节点多功率小且需要接力传送等特点进行适配。
物联网通常有很多传感器节点，在传感过程中，首先是需要识别被感知的对象和感知信息。在给定任务的情况下使用最少数量的节点并最省功耗是物联网设计的目标。节点的传输距离、节点的合理分层分簇、拓扑控制等一系列节点的几何布局，是物联网感知层面设计的主要问题。根据应用和服务对物联网节点分群分簇，每簇会有一个节点负责搜集数据并将集合的数据传到网关，簇头的选择需要考虑节点的存储、过滤和聚合能力，为了不致过早耗掉簇头的电能，每簇内各节点可能需要轮流担任簇头。由于物联网节点数量密集，覆盖范围宽，而且新的物品的加入将要求节点添加或删除等，在节点的配置上要从减少安装和维护成本考虑，要尽可能少用人工干预，其次是网络发现技术，要求节点能够发现在其所处环境内的相邻节点的存在和身份，以便协商分享的任务，在物联网中网络是动态变化的，新的物品的加入将改变网络的拓扑，而且物品的特征还会随自治程度而变，物联网应具有基于智能匹配来对网中的节点自动发现和指配、自动部署与激活、解除激活和性能监视，还可以在任何时间对所分配的作用进行调整和调度。
有些节点由于制造的不一致，缺陷需要在出厂前校正，由于环境影响、老化等原因使所感知的数据有偏差，还需要在数据收集时校正或去除，还需要考虑传感器与环境之间的耦合关系。在感知数据的报送方式上，分为主动式和反应式两种。物联网收集的数据如果原封不动地存储将占用海量存储资源，必须通过压缩去掉重复冗余的数据，并且需要开发图像信息检索方法和搜索引擎，以有效提高物联网设施的利用效率。收集的数据不限于被感知物件的信息，还包括与事件的发生可能有相关性的政府数据、市民产生的数据等，要在认证安全、隐私保护等方面对数据进行过滤与正确性的确认。为了全面准确提供智能决策，希望有多源甚至异构的数据，通过多数判决和推理分析，去逼近真实环境，最后利用专家系统和数学模型，参考历史数据，综合异构来源的多种信息，进行分析推理，给出决策。
物联网需要有网管，控制物联网节点的休眠和叫醒，检测和登记节点的移动、发现相邻节点，并且在一个特定区域内均衡和调度传感任务等。需要关注物联网能量获取与存储及节能问题，实现能量测量和电量不足的预报以及动态功率优化等能量管理。从安全与隐私来看，物联网是双刃剑，它能对生产安全、反恐维稳和家居安全起积极作用，但如果感知数据偏差太大和判决失误，将弄巧反拙，因此对物联网的可靠性和安全及隐私需要足够重视。
物联网是两化融合的切入点，也是民生服务的新亮点，其应用面很宽，将带动新的产业特别是现代服务业的发展，其社会效益高于经济效益。物联网看似门槛不高，但如何在给定任务的情况下最大化网络的生命周期和最小化组网及应用成本均是严峻的挑战。低成本、高可靠、长寿命的传感器和RFID是物联网推广应用的前提，数据挖掘与智能分析是体现物联网效益的关键，也是物联网的薄弱环节。当前对物联网的理论和技术的研究还落后于应用示范，未来需要在物联网技术方面加大创新开发力度。同时还要重视统筹规划、资源共享，务求实效。
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