（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。南宁中国移动产业园好。中国移动广西通信信息产业园位于南宁高新技术开发区内，中国移动广西通信信息产业园的成立，这标志着中国-东盟信息交流中心建设迈出更有实质意义的新一步，对未来发展十分好。中国移动广西通信信息产业园的建立是中国移动广西公司打造物联网的重要举措。同时该项目也为中国移动广西公司开创移动互联网新局面打下了坚实基础，意味着物联网这个从概念提出已十数年的未来新兴产业的将距广西人更近一步。高等数学、英语、模拟/数字电路、C语言、数据结构、数据库、计算机网络、网络 *** 作系统、射频识别技术、嵌入式系统及应用、传感器网与物联网技术、web编程技术、通信原理、信息安全概论、网络管理技术、物联网工程与组网技术、智能终端 *** 作系统与应用、云计算与服务计算、物联网定位技术、物联网应用工程实训等。
物联网专业培养目标：
(1) 自主创新能力明显增强，攻克一批核心关键技术，在国际标准制定中掌握重要话语权，初步实现“两端赶超、中间突破”即在高端传感、新型RFID、智能仪表、嵌入式智能 *** 作系统、核心芯片等感知识别领域和高端应用与中间件、基础架构、云计算、高端信息处理等应用技术领域实现自主研发，技术掌控力显著提升;在M2M通信、近距离无线传输等物联网网络通信领域取得实质性技术突破，跻身世界先进行列。
(2) 具有国际竞争力的产业体系初步形成。在传感器与传感器网络、RFID、智能仪器仪表、智能终端、网络通信设备、等物联网制造产业，通信服务、云计算服务、、高端集成与应用等物联网服务业，以及嵌入式系统、芯片与微纳器件等物联网关键支撑产业等领域培育一批领军，初步形成从芯片、、终端整机、网络、应用到测试仪器仪表的完整产业链，初步实现创新性产业集聚、门类齐全、协同发展的产业链及空间布局。
(3) 物联网应用水平显著提升。建成一批物联网示范应用重大工程，在国民经济和民生服务等重点领域物联网先导应用全面开展;国家战略性基础设施的智能化升级全面启动，宽带、融合、安全的下一代信息网络基础设施初步形成。
一、什么是物联网网关？
网关就是为了不同协议之间转换难而诞生的一个产品，对内负责整个智能家居系统不同设备的协议转换，对外通过以太网或者WiFi进入互联网实现远程通信。
相比于互联网时代，物联网的通信协议更加多样，物的碎片化非常严重，网关的重要性也就由此凸显——物联网网关能够把不同的物收集到的信息整合起来，并且把它传输到下一层次，因而信息才能在各部分之间相互传输。物联网网关可以实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换;既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。
比如电视机、洗衣机、空调、冰箱等家电设备;门禁、烟雾探测器、摄像头等安防设备;台灯、吊灯、电动窗帘等采光照明设备等，通过集成特定的通信模块，分别构成各自的自组网子系统。而在家庭物联网网关设备内部，集成了几套常用自组网通信协议，能够同时与使用不同协议的设备或子系统进行通信。用户只需对网关进行 *** 作。便可以控制家里所有连接到网关的智能设备。
网关在系统里面起着很重要的核心作用，网关有哪几种形态呢
我们这里也简单说说：
无线转无线：WiFi转433MHz、红外、ZigBee(家庭常见)
GPRS(2G、3G、4G)转433MHz、红外、ZigBee(工业常见)
无线转有线：WiFi转RS485、RS232、CAN(工业居多)
有线转无线：以太网转433MHz、红外、ZigBee(家庭常见)
有线转有线：以太网转RS485、RS232、CAN(工业居多)
二、物联网网关的历史
设备数据的采集、传输、监测是整个流程的关键步骤，在市场需求不断更新以及技术提升中，物联网智能网关就此出现，要更好地了解它的价值和出现的契机，要从设备机器数据的采集、传输、监测过程发展历程说起。
在发展早期，数据采集的意识才刚刚出现的时候，由于传感器的匮乏加上传输技术的落后，大多都是依靠人工进行数据计量。人工计量的弊端不言而喻，耗时耗力并且能够检测的范围是非常狭窄的，所以人工计量的方式很快就被淘汰。
1、初期的本地监测，数据采集的首次尝试
真正意义上的数据监测应该从本地监测开始。通过有线网络将设备总控和 PLC 或者 HMI 连接起来，进行本地的人机交互和信息交换，设备上的数据直接显示在 PC 或者 HMI 上面。
而PC需要近距离地安装在设备旁，同时需要人员一天 24 小时的监控以及反馈。此时，人工的力量还是占了主导地位，本地监测的实际意义不大，只是停留在简单的数据统计工作上。
2、以太网出现，延伸物理传输距离
由于本地监测局限性太大，人们开始把以太网等有线宽带技术运用在数据采集、传输上，数据的传输在范围上有了一定的延伸。当设备节点接入传感器，通过一定的转换到达以太网，再到达终端显示。就传输范围而言，在原有范围基础上是有了一定的拓展。
但是中间存在的协议标准差异导致通信并不能畅通无阻，且有线网络的固有限制就是无法远程监测，这又一次给数据市场提供一个巨大的需求。
3、网关的出现，适配更多协议标准
伴随着 2G/3G/4G 网络、Wi-Fi、蓝牙等无线网络传输技术的出现，数据的远程传输问题出现转机，但多种通信协议的多重协议标准也阻碍了设备与设备之间的“对话”。此时为了能够适配更多协议标准，网关的出现非常及时，在通信协议和数据之间，网关是一个翻译器，与网桥只是简单地传达信息不同，网关对收到的信息要重新打包，以适应系统的需求。
网关的转换能力结合无线通信协议技术，大大提高了物联网延伸距离，但物联网技术也面临一些独特的挑战。其中一个挑战是，受限于系统内存、数据存储容量和计算能力，很多物联网节点无法直接连接基于 IP 的网络，这样就难以做到万物互联。而物联网网关可以填补这块空白，在基于IP的公共网络与本地物联网之间架起一座网络桥梁，使用在不同的通信协议、数据格式或语言，甚至体系结构完全不同的两种系统之间。
通俗来讲，有了网关，所谓的 M2M 不再是狭义上机器与机器的对话，而是设备、系统、人之间没有障碍的沟通。
4、现代物联网智能网关，推动设备预测性运维
现代物联网智能网关，在物联网时代扮演非常重要的角色，它不仅是连接感知网络与传统通信网络的纽带。作为网关设备，物联网智能网关可以实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换，既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。此外物联网智能网关还需要具备设备管理功能，运营商通过物联网智能网关可以管理底层的各感知节点，了解各节点的相关信息，并实现远程控制，特有的物联网边缘计算能力，让传统工厂在数字化转型的过程中实现了更为快速、精准的数据采集及传输。
三、物联网智能网关的特点
支持远程更新维护。例如 Ruff 的物联网智能网关可随时根据软件的升级，添加支持协议，对外提供基于 JS 语言的开发接口，只需下载相应的配置应用即完成对硬件产品功能的修改。在网关使用过程中出现了问题，也无需去现场进行维修只需利用 Ruff Explorer 远程管理工具在软件层面进行修改即可，从远端提前发现和解决隐患，使维护更智能，设备运行更稳定可靠。
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农业物联网，即通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中的物联网。可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。前瞻产业研究院指出农业物联网相比传统农业有以下优势：1、科学栽培：经过传感器数据剖析可断定土壤适合栽培的作物种类，经过气候环境传感器能够实时收集作物成长环境数据。2、精准 *** 控：经过布置的各种传感器，体系迅速依照作物成长的请求对栽培基地的温湿度、二氧化碳浓度、光照强度等进行调控。3、进步功率：与传统农业栽培方法不一样，物联网农业栽培方法根本完成体系主动化智能化和长途化比手工栽培模式更精准更高效。4、绿色农业：传统农业很难将栽培过程中的一切监测数据完好记录下来，而物联网农业可经过各种监控传感器和网路体系将一切监控数据保存，便于农商品的追根溯源，完成农业出产的绿色无公害化。物联网网关(Gateway)又称网间连接器、协议转换器。
物联网网关在网络层以上实现网络互连，是最复杂的网络互连设备，仅用于两个高层协议不同的网络互连。
物联网网关既可以用于广域网互连，也可以用于局域网互连。 网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备。使用在不同的通信协议、数据格式或语言，甚至体系结构完全不同的两种系统之间，物联网网关是一个翻译器。
物联网网关与网桥只是简单地传达信息不同，网关对收到的信息要重新打包，以适应目的系统的需求。同层--应用层。聚羧酸减水剂生产控制系统的工业物联网框架设计与实现
严海蓉1，王子明2
（1北京慧物科联科技有限公司，北京 100124，2北京工业大学，北京 100124）
摘要：工业物联网既提供了在生产过程中获取并控制聚羧酸减水剂生产设备的信息的方式，也提供了基本的网络架构，方便系统集成和扩展。该框架在分析了聚羧酸减水剂生产流程的基础上被划分为设备控制层、通讯层和应用服务层。根据实际应用需求，描述了工业物联网架构可以方便接入设备，贴近工艺完成软件，并让机器具有智能。企业应用案例表明该系统能够有效地实现生产状态跟踪监测和生产设备自动控制的目标，对进一步研究工业物联网技术和解决方案具有一定的参考价值。
关键词：工业物联网；自动化控制系统；聚羧酸减水剂生产设备
中图分类号：TP273 文献标识码：A
Theindustrial IOT design of automatic control system for polycarboxylate superplasticizer
YAN Hairong1, Wang Ziming2
（1．Beijing Sophtek Corp，2 Beijing University of Technology，Beijing 100124，China）
0引言
原来的聚羧酸减水剂生产自动化控制不能充分满足生产工艺要求，存在的主要问题是：
1） 新设备接入非常困难；
2） 同类不同厂家设备不方便更换；
3） 匀速滴加过程中不能达到理想的控制速度，传统PID算法波动较大，常需要人工手动干预；
4） 温度控制需要人工参与控制，无法完成全自动；
电话 扣扣53O934955
工业物联网是工业40的支撑框架。物联网被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。它的发展离不开应用，面向工业自动化的工业互联网技术是物联网的关键组成部分[1]。工业物联网通过将具有感知能力的智能终端、无处不在的移动计算模式、泛在的移动网络通信方式应用到工业生产的各个环节，提高制造效率，把握产品质量，降低成本，减少污染，从而将传统工业提升到智能工业的新阶段[2]。
工业物联网框架中，整个系统具有强大的数据服务器，能够进行大数据的计算。在数据量足够的时候能够利用网络智能来帮助企业进行决策、配方优化和自动的设备维护等。
整个控制系统具有分布式智能能力。整个系统中，可以把数据都送到中控部分来完成；也可以将一些需要及时处理的，如温度控制等，直接由现场控制来完成。系统通常分为中央控制单元和分布的现场控制单元，中央控制单元由工业控制计算机充当，现场控制单元则由高可靠、抗干扰的工业级微控制器和与当前控制需求相配套的附加电路模块组成。依托微控制器的实时处理能力可以完成对现场生产进行实时调节控制，并且通过总线实现现场控制单元与中央控制单元进行数据交互，使生产过程表现出整体性、协调性，从而优化生产工艺、提高生成效率。
系统通过总线把各个独立的控制模块组织成在一起。控制模块的独立性，使得系统中各个分布的控制模块检修、升级、数量扩充都很方便，也为在生产规模扩大时控制系统扩充预留了接口。
因此工业物联网框架才能彻底解决传统控制的一些问题，真正贴合聚羧酸减水剂生产工艺。
1 系统概要设计
根据聚羧酸减水剂的生产过程，可以将聚羧酸减水剂自动化控制系统分为设备控制层、通讯层和应用服务层，系统框架如图1所示。
图1 系统框架图
图1中，应用服务层主要实现对生产过程中实时数据和生产状态的跟踪监测和管理，同时提供各种应用UI接口，用户可以通过使用计算机、手机等手持设备登录客户端来访问或获取所需要的数据或信息等，从而实现物联网的厂内处处可访问。一旦将企业网络与公共网络连接，用户登录后就可以实现生产数据随处可访问。
应用服务层中还包括有控制逻辑层，控制逻辑层通过与 *** 作人员进行交互，并且汇集、分析、存储和处理生产过程中的实时数据和生产状态，实现生产过程的逻辑控制。
通讯层主要实现设备控制层、控制逻辑层和应用服务层之间的可靠传输。
设备控制层主要实现原始数据的采集与分析、数据和状态的上传、控制指令的接收等。嵌入式控制器内的智能逻辑将和聚羧酸减水剂生产各工序要求的生产工艺（加料、滴加、温度调节、pH调节）等紧密贴合，并与控制逻辑层相互通讯完成所要求的工艺精密控制。
整个系统采用划分层次的设计思路使得系统具有很好的可移植性，各种传感器可以灵活的接入系统。这样新系统的总体实现或者旧系统的扩展可以采用“搭积木”的方式完成构建。
2 系统详细设计
根据以上设计的系统工业物联网框架和体系结构，本研究将以北京某公司的具体项目为例，详细介绍该系统的设计和应用过程。
21设备接入示例
基于工业物联网架构的设计，可以很容易的接入各种设备。比如如图2所示的聚羧酸减水剂自动化控制系统接入了一个服务器、一个 *** 作员站、若干显示器、2个控制站，若干现场设备和用户手机。
图2基于工业物联网架构的设备接入实例
服务器负责存储生产数据，包括生产 *** 作日志和生产过程数据，便于生成台帐和报表。也可以与各种财务、资产管理软件连接。同时，负责承载起局域网与大网络的连接工作。
*** 作员站上运行的软件，方便 *** 作员在中控室来 *** 作现场各种阀门、电机等开停，从而按照工艺过程完成生产。
控制站自动获得 *** 作员 *** 作命令来控制现场设备，比如阀门等，同时也自动从现场设备获取各种状态，比如称重数据等传给控制室控制机器。
现场设备是包括传感器和各类执行器，比如秤、阀门等自动工作。
图中的手机设备是为了表示出工业物联网框架可以任意接入设备的特性。比如，在该框架下，巡视人员可以通过手机进行接入，完整现场紧急控制一些阀门的开或者是关。经理等就可以通过手机来查看每天生产数据。
同时，对于不同厂家的同类设备，该工业物联网框架也有较好的兼容能力。
22贴合工艺的软件设计
软件包括生产线管理软件和工业现场控制软件。生产线管理软件工作于生产管理计算机，主要实现工艺管理、配方管理；通过网络，根据权限，可调出 *** 作人员的现场 *** 作记录，完成对现场的远程管理。工业现场控制软件工作于车间级服务器中，主要通过与工艺以及现场布置相同的画面显示，使得 *** 作人员便于 *** 作，以实现现场设备仪表信号的采集、处理，配方管理和现场数据实时界面显示和控制等功能。
图3 聚羧酸合成控制生产工艺示意图
根据实际生产过程和自动化控制系统的特点，当前聚羧酸生产过程分大单体预化过程、 A、B料预混过程、A、B料计量罐加料过程、碱计量罐加料过程、A、B料滴加过程、反应釜搅拌控制过程、反应釜温度控制过程，针对不同的过程，分别实现其控制目标，从而达到完整生产过程的控制。
下面以工艺中的A、B料计量罐滴加控制为例来说明软件设计功能。
首先控制系统为用户提供友好的A、B滴加控制对话框，方便用户可视化 *** 作。用户可以选择采用以前输入的备用方案进行控制，也可以选择自己新输入方案进行空控制。总之都能够根据配方在规定的时间内，将指定质量的物料匀速加入到对应的反应釜中。
图4 启动已存备用方案滴加
图5 启动自定义方案采用三阶段定量滴加示例
其次控制系统采用分段式匀速滴加模式（图5），启动滴加时，控制系统计算出三个阶段分别的预期流速。控制系统实时读取当前计量罐的质量，并根据当前时间，计算出实时流速。控制系统根据实时流速和预期流速的差值，控制调节阀的开启度，从而控制滴加速度。
图6 滴加控制效果示意图（多阶段不同流速）
最后，显示出实时滴加工作界面（图6），工作工作误差一般不大于1%。
23机器学习的智能能力
原来控制系统由于没有采用物联网框架，数据存储量不充分，从而无法让机器自主学习。各种设备常常需要人来手工调整，设定最高最低值；控制过程需要人工进行干预，来辅助机器完成自动控制。
而现有的工业物联网架构，拥有了专门的数据服务器，从而可以存储较大量的数据。而对于这些数据进行分析而产生的机器智能不可小觑。
比如，以前温度控制时，只能根据人工经验设定一个固定的值。反应釜的材质、容量、夹套、搅拌电机、搅拌桨叶等设备本身因素会影响调温结果。
而往往由于冬夏的自来水、室内温度、物料温度、反应剧烈程度等也会影响调温结果。因此在控制系统安装后要进行长时间的人工参与测试来努力找到一个合适的最大最小值。而测试时间毕竟短，这个值一旦这个值固定后，后续生产时就无法轻易改变，为此生产 *** 作员常需要来观测这个温度控制过程并且来参与控制，否则很难达到理想的控制效果。
再比如对于滴加控制的PID算法，往往由设计者人为给定一个PID参数，也无法完全适应实际设备磨损等情况。
而基于工业物联网架构的控制时，可以在服务器端运行一个智能控件，由它来自动学习历史调温或者滴加流速的变化情况，不断训练软件，让软件重新找到合适的上下调节阈值，这样才可以真正达到完全自动化。整个系统拥有了自己不断学习的机器智能。
3 系统测试结果
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统在设计和开发完成后，在北京某工厂的实际生产线上投入使用。目前，该系统运行安全、稳定，大部分功能已经实现，达到了预期的效果。
在系统正式投入使用后，对系统的工业现场控制软件、生产线管理软件和嵌入式控制器进行了长时间的测试。针对实现过程中遇到的问题做了大量的调试工作。下面以实现滴加A料为例对系统的测试进行描述。
*** 作人员在控制室通过点击用户 *** 作界面的A料滴加阀门按钮进行滴加参数的配置，如图7所示。 *** 作人员需要输入的参数为滴加质量和滴加时间，同时系统也支持分阶段滴加。在点击开始滴加按钮后，服务器会向嵌入式控制器发送滴加A料指令。
图7 滴加A料配置界面
嵌入式控制器在接收到服务器下发的滴加A料指令后，会进行自动化控制，实现A料的滴加 *** 作，具体效果如图8所示。
图8 5个反应釜同时进行A料滴加曲线示意图
图8中5条不同颜色的线分别表示5个不同计量罐的A料滴加曲线，系统支持多个计量罐同时进行滴加 *** 作。左侧上升的直线表示向计量罐加入A料的过程，系统支持多个计量罐同时加料，质量控制精确，定量加料的误差在01%以内。右侧下降的曲线表示滴加A料过程，曲线的斜率即为速度。由图可知，系统基本上能够实现匀速滴加A料过程，同时，系统也支持连续4小时的滴加 *** 作，时间误差在1分钟左右。
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统投入运行后，提高了聚羧酸减水剂的产品质量，提高了工艺生产的自动化程度，大大减轻了 *** 作人员的劳动强度，提高了企业的竞争力。
4 结束语
本研究基于工业物联网架构设计的聚羧酸减水剂自动化控制系统对聚羧酸减水剂生产过程可以进行高效的跟踪管理，在实际应用中具有重要作用。它使聚羧酸减水剂生产设备具备了一定的数据感知、处理和通信能力，从而为企业制定更好的工艺流程提空帮助。同时，它也促使聚羧酸减水剂生产管理过程更加科学和精细化。该系统的成功开发设计为工业物联网在化工行业的推广打下了基础，做出了积极地探索。
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世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个
新名词：逗大数据地。大数据时代什么意思看大数据概念什么意思看大数据分析什么意思看所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么
呢看
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据
的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持逗对象、技术、应用地三位一体同步发展，才
能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限地。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循逗1秒定律地，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素
各行各业的决策正在从逗业务驱动地
转变逗数据驱动地。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
逗大数据地可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和逗大数据地的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用逗大数据地模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和逗大数据地分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。逗大数据地技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案
投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高逗大数据地成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。逗大数据地能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把地大数据地成果和逗大数据地能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用逗大数据地创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用
户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚
马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新
产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分
析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的逗垃圾短信地为例，信息并不都是逗垃圾地，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样逗垃圾短信地就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么
汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着逗大数据地时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据逗具备更全面维度地，更具商业价值。典型应用如中国移动的逗盘古搜索地。
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放
对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于
数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
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