1、计算机科学与技术专业：
计算机科学与技术专业主要培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。
2、软件工程专业：
软件工程专业是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。主要课程涉及高级语言程序设计、离散数学、数据结构、算法分析与设计、软件工程、统一建模语言、软件测试、Web技术、 *** 作系统、数据库系统、微型计算机接口技术、编译原理、计算机通信与网络、电工电子技术基础、数字电路与逻辑设计、通信原理、Java程序设计、软件开发方法、软件项目管理等。
3、网络工程专业：
该专业主要培养掌握网络工程的基本理论与方法以及计算机技术和网络技术等方面的知识，能运用所学知识与技能去分析和解决相关的实际问题，可在信息产业以及其他国民经济部门从事各类网络系统和计算机通信系统研究、教学、设计、开发等工作的高级网络科技人才。
4、动漫设计专业：
本专业培养掌握计算机图形 / 图像、动漫设计与制作的基本理论知识和相关应用领域知识，熟悉图形 / 图像制作环境、具有动漫设计、动漫制作、绘画、广告设计、网页设计等技能、并具有熟练计算机技术 *** 作能力的技术应用型人才，主要课程涉及基础素描、基础色彩、Maya、3Dmax、影视特效、电视广告、三维动画、影视后期合成、动漫艺术设计 建筑设计基础、矢量卡通角色绘制 、游戏场景设计制作、影视动画设计制作、游戏角色进阶设计合成、 广告特效动画设计、影视后期特技、卡通造型数字手绘、交互式3D场景游戏设计、影视剪辑输出与包装等。
5、信息安全专业：
信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。
现在学习计算机，以上几个专业都非常不错，出来之后都可以做软件开发、程序设计等，发展前景是非常不错的，就业薪资也是非常高的，现在的企业对于计算机专业的需求量也是高的，不用过多担心就业问题。、对于女生来说，电子商务是很适合的。女生的手指灵活性比男生好，敲键盘对女生来说完全没问题。还有就是女生心较细，做电商的差错率比男生会低得多。所以说女生很适合做电子商务。
在网上这个世界将会变得很小，一个商家可以面对全球的消费者，而一个消费者可以在全球的任何一家商家购物。如今人们越来越追求时尚、讲究个性，注重购物的环境，网上购物，更能体现个性化的购物过程。同时，电子商务减少了商品流通的中间环节，节省了大量的开支，从而也大大降低了商品流通和交易的成本。以后电商行业也会发展的更快Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断
更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python可以做什么？
1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。
2、多媒体：利用PIL、Piddle、ReportLab 等模块,你可以处理图象、声音、视频、动画等，从而为你的程序添加亮丽的光彩。动态图表的生成、统计分析图表都可以通过Python来完成。
3、web开发框架：django是流行的web开发框架，使用优雅的python语言写成。采用MVC的软件设计模式，主要目标是使得开发复杂的、数据库驱动的网站变得简单。
4、科学计算：说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。
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为什么这么多人学Python呢
很多初学者都听说python很火，可是为啥要学Python，下面谈谈我的感悟。
python语言是我目前为止用的最爽的语言，因为它真的很优美虽然c,c++,java也非常的强大和伟大，但是每一种语言伟大的背后都是有一定的时代背景。
在PC时代大量的嵌入式的设备，底层的代码，以及桌面的应用都是用C,C++实现的，毋庸置疑他们是最接近底层，也是最快的。
随着2000年左右电商的大规模的兴起，逐渐的从PC时代过度到了互联网时代，java开始王者归来，加上2010移动互联网的爆发android开始风靡起来,java更是如日中天
那么未来10年到底哪种语言会独领风骚，笑傲江湖，我不得而知，但是未来10年一定是人工智能，万物互联的时代，现在AI,VR,无人驾驶汽车，无人机，智能家居离我们越来越近了。
未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年,python会越来越火程序编码，计算机只要这个学会了你能告诉别人你真的懂计算机了
计算机科学的魅力,编程不仅是一个基础技能,还是一个职业技能。没有任何其他学科,能融合上述这些特点,同时满足分析技巧、解决问题的能力以及创造性的提升。
初中毕业学编程没问题，就业前景很广阔，零基础的话可以选择专业的互联网职业教育院校进行选择。
好学，可以的，都是从零基础开始学习。只要自己选择计算机，从开头的时候就一直跟着走，把计算机基础学好，然后再学你喜欢的专业知识，技术，把这些慢慢的跟着走就行了，咱们总之就是不要懈怠。只要好好学是能学会的。
初中毕业生完全可以学会电脑中生已经具备了学习电脑的文化基础。
专业的电脑学校针对不同学历开设有不同专业，都是零基础教学的。学院有专门针对初中毕业生设置的专业，是以学习计算机的应用技能为主，强调实际 *** 作能力，初中毕业生完全可以学好；专业的电脑学院能够对学生因材施教，让初中毕业生不仅可以学习电脑，同时能够学会、学精，并成功就业。
现在，全世界的软件行业正处于成长期向成熟期转变的阶段，而我国的软件行业正处于高速发展的成长期。随着我国软件行业的逐渐成熟，软件及IT服务收入将持续提高，发展空间广阔。
计算机是适合初中学习的,当前计算机是零基础学习的。未来是万物互联时代，非常缺少人才。可以学习无人机，编程，影视动漫，电子商务，5G直播等
初中毕业学计算机专业是非常不错的，初中毕业不上高中学技术的话要选适自己的，然后就是去专业的学校系统的学习。
现在互联网+的趋势已成定局，未来十年是深度发展的时代，因此IT行业的前景一片光明。IT行业是一个以技术论成败的地方，无论一个人出身如何，只要你的代码能力够强，能力过关，那么在IT行业你就能够创造出属于自己的一片天地。
计算机是目前在市场上发展的最好的一个行业了
也是很吃香的
就业面比较广泛
目前IT行业内对于UI设计的岗位需求量比较大，具体岗位涉及到交互设计和视觉设计两大部分，对于基础知识比较薄弱的人来说，从UI设计开始学起是不错的选择。
喜欢比适合更重要，如果你感兴趣，那就不要放弃，兴趣是更好的老师，计算机没有适不适合，只有你想不想好好学，你要好好学，就算是零基础你也能学会，计算机有很多专业，总有一个你既喜欢又适合你
学电脑，只要用心，哪有学不会的哦，还得找个好学校，我妹初中毕业，在许昌四通学的设计，一点也不比大学生出来的设计的差，关键还是看人。努力吧。
专业的电脑学校针对不同学历开设有不同专业，都是零基础教学的。学院有专门针对初中毕业生设置的专业，是以学习计算机的应用技能为主，强调实际 *** 作能力，初中毕业生完全可以学好；专业的电脑学院能够对学生因材施教，让初中毕业生不仅可以学习电脑，同时能够学会、学精，并成功就业。
初中毕业是可以学习计算机专业的。而且学习途径有很多种，只不过学习效率和学习内容可能会有差异。比如可以上职业技术学校，职业技术学校就有计算机专业课程，大家只需要按部就班的学习即可，当然还是要多练习，让自己的计算机技能更加娴熟。
随着社会的进步，计算机应用技术专业在很多的高校都有开设，有一些学校的计算机应用技术专业是招收初中毕业生的，并且计算机应用技术是一个应用性的学科，不仅需要理论知识的支持，还与自己的动手能力有关，这样学历就是次要的因素了，关键是你在以后的日子里能够好好的学习，为自己出去工作打下坚实的基础。
目前有初中起点的大专班，当然也可以去学习技校或者职高的计算机专业，计算机专业毕业之后比较好找工作，可以从事的工作有计算机硬件的组装和维修，计算机程序员和安装系统等，单位内部网络维护，还可以做电子商务，开网店，祝愿学有所成学有所用，加油，
现在是一个网络的时代。而这种网络时代，至少在短期内人类还是离不开的。而在现今网络这个时代来讲，如果你不会最基础的计算机知识的话，那么可能导致你的就业空间就会非常狭小，甚至生存都会遇到麻烦
初中毕业可以学计算机专业知识，因为初中已经普及一些基础知识，可以根据自己的需求选择适合的计算机技术应用知识
随着市场经济的高速发展，中国IT行业步入了一个人才稀缺的时代，是当下比较热门的行业，IT市场需求量偏重于 *** 作技能、实用型的网络运营人才， 这种人才最受企业的欢迎。而且相对于其它行业来说，IT行业相对轻松舒适的工作环境也收到很多人的青睐。
初中毕业是可以学习计算机专业的。而且学习途径有很多种，只不过学习效率和学习内容可能会有差异。比如可以上职业技术学校，职业技术学校就有计算机专业课程，大家只需要按部就班的学习即可，当然还是要多练习，让自己的计算机技能更加娴熟。
物联网时代的大数据策略
互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
以上是小编为大家分享的关于物联网时代的大数据策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
计算机应用技术专业培养具备管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握信息管理、信息系统分析与设计方法等方面的知识与能力，能在各类企、事业单位、金融机构及政府部门从事信息采集、组织、分析、传播和服务等信息管理工作或与信息管理工作相关的信息系统规划、分析、设计、实施、运行管理和评价等方面的应用型人才。
计算机应用专业的特色是“厚基础，重方向”。本专业学生可以学到很扎实的计算机应用基础知识，就业面广；同时，在此基础上又强化专业方向，学生们有重点地掌握一个专门化的技能，以便从事专业性较强的计算机岗位工作。
现在计算机基本上都普及了，现在计算机办公自动化已经进入社会化，即使初中毕业的人，也很有必要学习计算机应用，否则，你就很难胜任这份工作，可能会被社会淘汰！
现在计算机办公自动化已经进入社会化，即使初中毕业的人，也很有必要学习计算机应用，否则，你就很难胜任这份工作
初中毕业，学习一门技术也很不错。可以了解下互联网行业，像是软件开发、影视
动漫、游戏设计、电子商务、电子竞技、平面设计、室内设计有很多专业可以选择，就业的话
也很不错。有兴趣的话可以了解，选什么专业学一门技术主要还是要看有没有兴趣。
计算机是适合初中学习的,当前计算机是零基础学习的。未来是万物互联时代，非常缺少人才。可以学习无人机，编程，影视动漫，电子商务，5G直播等
可以学习互联网相关的专业，随着互联网越来越普及，电脑相关的行业人才也越来越稀缺，就业岗位逐年增多，人才供不应求。因此从事互联网相关的行业，是一个不错的选择。至于想学的专业，就看个人的爱好和本身的素质来看，建设艺术设计，电子商务，新媒体UI设计，影视后期等等都是近两年发展很快的专业，就业前景不错。
学技术可以考虑计算机相关的专业，因为现在人人都离不开，社会发展的趋势也告诉我们这个行业的巨大前景，学习这方面的专业将来可从事岗位多，就业薪资高。可选择专业有软件、硬件、网络、设计等等，可以了解后做决定。
学计算机专业就业前景是非常好的，现在是互联网时代，人人都离不开电脑，所以只要学计算机相关的专业就业非常不错
学学计算机，高薪热门行业，国内的软件行业正处在发展阶段，也是国家大力扶持的产业，企业对人才的需求也不断增加，即使在如此严峻的就业形势下，这类人才也能逆流而上。比较有发展前景的。
如果没有其他它选择读计算机专业还是不错的，但是可能有点难，要努力，读出来前景还是不错的。
初中毕业成绩不好，可以学习计算机专业，但是学历是块敲门砖，没有高的学历，就算学习了计算机专业在找工作的时候也会受到很大的限制。建议还是提升一下学历。
学电脑可以干的事情很多，前提是技术到家。现在是互联网的时代，毕业后工作肯定是不愁找不到的。
其实我觉得初中毕业的话也是可以选择计算机专业的，只要你对这些专业感兴趣，愿意好好学。
IT专业入行门槛低，而且如今的工资待遇越来越好，而且目前 IT行业的就业市场是不饱和的，所以从业人员找工作还是相对来说很轻松的。现在的你选择 IT专业，绝对不会错，如果你不想继续读书，选择职业技术学校就读也不错，只要你学好 IT技术，有能力，你就可以找到一份不错的工作岗位
首先就要看你的兴趣，计算机专业涉及的范围特别的广，那些上大学的学生也并不是每一门科目都学的很好。初中生毕业想要学习计算机专业是完全可以的，选择一个自己喜欢的专业去学习。比如大部分男孩子会选择程序开发专业，而女生普通会选择设计专业去学习。
现在初中成绩如果不好，当然可以去学电脑专业啊！因为现在成绩不好，如果你努力了，可能以后成绩就会好的！不论学什么都需要靠自己的努力和刻苦！
只要成绩不是太差的话，也是应该可以去的，比如说你初中参加中考，考不上高中的话，你可以去电子技校学习啊，你到电子技校好好的学，能够掌握电脑方面的知识也是可以的，将来靠技术赚钱。
初中成绩不好和学电脑专业没有必然的联系，电脑技术是可以零基础学习的，只要是你自己喜欢就可以了。初中毕业学技术也是非常不错的选择，自己喜欢就有学习的动力。
如果你的初中成绩不好想去学习一些电脑专业的当然可以啦你可以选择一些三加二的一些大专学校毕业出来直接是大专
初中生可以学习电脑，很适合学习电脑，初中生思维能力活跃很适合学习电脑这种需要思维逻辑的专业，很适合，只要认真学肯定能学会
你好，是可以学习的，因为电脑专业上面使用的主要是英文记录，所以只要你英文还可以，那么就可以学习的。
在初中成绩不好 想要去学习电脑专业当然也是可以的 只要你自己去努力 去认真 那么学习电脑专业也不会很困难
谢谢你邀请我。这个问题很复杂。不动脑子说，学什么都一样。学计算机不是没有知识就能学会的。计算机真的不简单，没有一定的知识基础是学不会的。意思是:继续努力学习，暂时学不了专业，现在比不上以前，什么都是高科技，单纯的专业无法适应现实。让我们努力弥补，继续学习吧！
嗯，如果初中成绩不好是可以去学习电脑专业的，但是如果说去上那些职业技术学校之类的，其实还是要自己多花点心思去努力钻研一些技术。
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。
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