物联网解决方案中的大数据处

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

物联网是在互联网的基础上把物与物相连，智能家居就是物联网的最好体现。近几年国内出现了很多智能家居 像 海尔 爱尔豪斯 美的 华为 小米中兴 其中爱尔豪斯是专做智能家居的品牌 AiHouse，Ai英文直译人工智能的缩写。爱尔豪斯智能家居“智”力于打造真正的智能家居。爱尔豪斯推出Ai+House平台，把目前碎片化的智能产品通过平台整合成一个完整的全宅智能化的控制系统。包括远程监控系统，远程报警系统，远程灯光控制系统，远程家电控制系统，远程窗帘，门窗控制系统，远程燃气、火灾、温度、空气指数预警系统，自动感应识别与传感器联动系统，语音识别系统。
2014年爱尔豪斯推出智慧城市概念并研发出智慧社区智能控制系统：充分借助互联网、物联网，把握新一轮科技创新革命和信息产业浪潮的重大机遇，充分发挥信息通信（ICT）产业发达、RFID相关技术领先、电信业务及信息化基础设施优良等优势，通过建设ICT基础设施、认证、安全等平台和示范工程，加快产业关键技术攻关，构建城区（社区）发展的智慧环境，形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式，面向未来构建全新的城区（社区）形态。

托普云农研发的标准化、个性化物联网解决方案在吉林梨树县、杭州萧山农科所、金华寿仙谷、南充高坪农牧局、湖北金秋农业、宁夏利通区、四川岳池、赣县国家现代农业示范区、广州徐闻县等地得到广泛推广应用，为当地实现节水农业、智慧农业提供着重要的技术支撑！
例如耕地质量保护大数据平台，通过搭建“1个中心，1个平台、N个应用”的平台建设模式。建一个耕地质量保护大数据中心，汇聚土、水、肥三大耕地质量数据，为耕地质量保护监测、管理、服务、应用提供数据支撑。利用大数据分析，达到精准管理，科学决策，形成指挥耕地新业态，通过大数据平台服务公共，服务管理，转变耕地保护方式。
托普水肥一体化智能灌溉系统，托普水肥一体化自动控制系统由系统云平台、墒情数据采集终端、视频监控、施肥机、过滤系统、阀门控制器、电磁阀、田间管路等组成。系统可根据监测的土壤水分、作物种类的需肥规律，设置周期性水肥计划实施轮灌。施肥机会按照用户设定的配方、灌溉过程参数自动控制灌溉量、吸肥量、肥液浓度、酸碱度等水肥过程的重要参数，实现对灌溉、施肥的定时、定量控制，充分提高水肥利用率，实现节水、节肥，改善土壤环境，提高作物品质的目的。该系统广泛应用于大田、旱田、温室、果园等种植灌溉作业。

121 前瞻可行性研究步骤
122 物联网项目可行性研究基本内容
（1）项目名称
（2）项目建设背景
（3）项目承办单位
（4）项目建设用地
（5）项目建设期限
（6）项目建设内容与规模
（7）项目开发建设模式
（8）物联网可行性研究报告编制依据
123 前瞻对物联网项目可行性研究结论
（1）前瞻项目政策可行性研究结论
（2）前瞻产品方案可行性研究结论
（3）前瞻建设场址可行性研究结论
（4）前瞻工艺技术可行性研究结论
（5）前瞻设备方案可行性研究结论
（6）前瞻工程方案可行性研究结论
（7）前瞻经济效益可行性研究结论
（8）前瞻社会效益可行性研究结论
（9）前瞻环境影响可行性研究结论
第2章：物联网行业市场分析与前瞻预测
21 物联网项目涉及产品或服务范围
22 物联网行业前瞻市场分析
221 政策、经济、技术和社会环境分析
222 物联网市场规模分析
223 物联网盈利情况分析
224 物联网市场竞争分析
225 物联网进入壁垒分析
23 物联网行业市场前瞻预测
第3章：物联网项目建设场址分析
31 物联网项目建设场址所在位置现状
311 项目建设地地理位置
312 项目建设地土地权类别
313 项目建设地土地利用现状
32 物联网项目场址建设条件
321 项目建设场址地形、地貌、地震情况
322 项目建设场址工程地质与水文地质
323 项目建设场址经济条件
324 项目建设场址交通条件
325 项目建设场址公用设施条件
326 项目建设场址防洪、防潮、排涝设施条件
327 项目建设场址法律支持条件
328 项目建设场址气候条件
329 项目建设场址自然资源条件
3210 项目建设场址人口条件
33 物联网项目建设地条件对比
331 项目建设条件对比
332 项目建设投资对比
333 项目运营费用对比
334 项目推荐场址方案
335 项目场址位置图
第4章：物联网项目技术方案、设备方案和工程方案
41 物联网项目技术方案
411 项目生产方法
412 项目工艺流程
413 项目技术来源
414 推荐方案工艺流程图
42 物联网项目设备方案
421 项目主要设备选型
422 项目主要设备来源
423 推荐方案的主要设备
43 物联网项目工程方案
431 项目工程建设内容
432 项目特殊基础工程方案
433 项目工程建设规模
434 项目建筑安装工程量估算
435 项目主要建设工程一览表
第5章：物联网项目节能方案分析
51 节能政策与规范分析
511 节能政策分析
512 节能规范分析
52 物联网项目能耗状况分析
521 物联网项目所在地能源供应状况
522 物联网项目能源消耗状况分析
53 物联网项目节能目标和措施分析
531 项目节能目标
532 节约热能措施
533 节电措施
534 节水措施
54 物联网项目节能效果分析
541 装备节能效果
542 建筑节能效果
第6章：物联网项目环境保护分析
61 物联网项目建设场址环境条件
62 物联网项目主要污染源和污染物
621 项目主要污染源分析
622 项目主要污染物分析
63 物联网项目环境保护措施
631 大气污染防治措施
632 噪声污染防治措施
633 水污染防治措施
634 固体废弃物污染防治措施
635 绿化措施
64 环境保护投资预算
65 环境影响评价分析
66 地质灾害及特殊环境影响
661 物联网项目建设地址地质灾害情况
662 物联网项目引发发地质灾害风险
663 地质灾害防御的措施
664 特殊环境影响及保护措施
第7章：物联网项目劳动安全与消防
71 编制依据和执行标准
711 项目编制依据
712 项目执行标准
72 危险因素和危害程度
721 安全隐患主要存在部位与危害程度
722 有害物质种类与危害程度
73 前瞻安全措施方案
731 工艺和设备安全选择措施
732 对危险作业的保护措施
733 对危险场所的防护措施
74 前瞻消防措施方案
741 火灾隐患分析
742 前瞻消防设施方案
第8章：物联网项目组织架构与人力资源配置
81 物联网项目组织架构
811 项目法人组建方案
812 项目管理机构组织架构
82 物联网项目人力资源配置
821 项目员工数量
822 员工来源及招聘方案
823 员工培训方案
824 工资与福利
第9章：物联网项目实施进度分析
91 物联网项目实施进度规划
911 项目管理机构设立
912 项目资金筹集安排
913 项目技术获取转让
914 项目勘察设计
915 项目设备订货
916 项目施工前期准备
917 项目完整竣工验收
92 物联网项目实施进度表
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来源：前瞻产业研究院《物联网项目可行性研究报告》

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