物联网时代的大数据策略

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>

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物联网 (Internet of Things)： 物联网顾名思义就是物物相连的互联网， 是基于互联网之上，使不可交流的物体与物体之间进行交流，而产生的过程，称之为物联网。

起初这一慨念是由美国提出来的。把任何物品通过物联网域名相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。物联网从表面看来就是物物相连，其实背后却蕴藏着很多新兴技术和概念。物联网的理念最早起源于咖啡壶事件。在1991年，剑桥大学特洛伊计算机实验室的科学家们在工作时，需要下楼看咖啡是否煮好，常常都是空手而归。因此他们编写了一套程序，并且在咖啡壶旁边安装了一个便携式摄像机，利用计算机图像捕捉技术，传递到实验室的计算机上，工作人员可以很方便的看到咖啡是否煮好，这就是著名的“特洛伊咖啡壶”。

那么物联网是怎样让不可以交流的物体与物体之间通信呢？

这里就涉及到通讯设备了，就像我们人与人之间的通话是通过手机，而物与物之间就要通过下面这个设备进行通信。它的名字叫做“无线数传终端”，简称DTU 英文全名 (Data Transfer unit)，

DTU就是通过串口，然后把原本不可以通讯的设备进行通讯，比如我们平时都知道的电表、水表等，它们本身是无法通讯的，通过DTU的串口电表链接起来，就可以把电表的数据上传的到监控中心，这样电力局就可以通过监控中心来查看每家每户的电表每个月的使用情况。

再比如我们都知道的共享单车，就是通过物联网技术--nb-iot模块（nb-iot为物联网专用网络），又叫nb-iot通信模块。原理是当用户手机扫描共享单车二维码时，该模块会发送信号到共享单车的平台，然后平台收到请求后再将数据下发到共享单车通信模块，告诉模块开锁，最终完成我们平时所看到的共享单车解锁。

将来万物互联是什么景象呢？大到 汽车 ，小到纽扣，都可能会被植入智能芯片。在互联网时代，我们会传照片、写评论、打分，到了物联网时代，这个过程的很大一部分都能自动完成。

截止目前为止，我们的生活中充斥着越来越多物联网带来的福利，甚至还有扩展的趋势，不过它所依托的科学技术及其运作方式中，有很重要的一点就是数字营销，这就要求行业内的专业人士认真看待物联网技术的必然性，因为它们不仅会影响消费者的行为，而且还会影响营销平台的运作方式。优秀的物联网工程师会很大限度地利用颠覆性的商业模式来促使客户了解到物联网的影响并给企业带来优势，那么物联网如何颠覆数字营销呢一起来看看吧!

1、大数据即将到来

随着物联网的出现，人们可以从不同的接触点获取更广泛的数据。从数字营销的角度来看，这有助于加深对客户旅程的了解，例如，营销人员能够看到客户对产品的兴趣从何时开始，以及他们的购买旅程，直到购买为止。

在整个旅程中，数字营销人员将有机会利用这些数据来发挥自己的优势。由于物联网技术允许营销人员看到客户在购买旅程中的位置，因此他们可以产生更多的接触点，以实现积极的客户互动。随着与客户接触的增加，营销人员将能够找到与他们交流并在更早阶段(而不是在购买时)与品牌商建立联系的新方式。

但是，需要注意的是，任何对客户数据的使用都必须考虑隐私问题。欧盟制定的通用数据保护法规(EU
GDPR)已于2018年5月25日生效。这些法规为存储和处理数据的组织如何使用客户数据制定了明确的指导方针，限制了数字营销人员和调查公司可以使用数据的数量及用途。

2、市场调查将得到加强

虽然目前数据收集、处理和分析都相当复杂，但物联网只会使数字营销人员的市场调查变得更大、更好。正如上文所讨论的，物联网设备在家庭中的普及将使营销人员有更多的数据可供分析。数据的激增将使营销人员可以简化流程，并以新的方式吸引利基受众。

由于物联网和云之间的联系，营销专业人员将能够对其目标客户不断变化的需求进行更好的预测分析。

3、物联网解锁消费者生活方式信息

物联网不仅可以获得消费者在社交媒体等平台上发布的信息，而且还可以获得有关他们日常生活的信息。

考虑一下消费者日常使用的物联网设备：咖啡机、恒温器、家庭自动化系统和智能手表等。这些设备是消费者日常生活方式中不可或缺的一部分，从早上醒来到睡觉。对于数字营销人员来说，获取生活方式趋势的数据意味着他们可以了解特定产品或服务的使用方式、时间以及为何被使用。

4、搜索引擎优化行业将受到影响

根据Beth Kotz的说法，专门从事搜索引擎优化的人员将经历其行业的重大转变，部分原因是随着这些设备的日益先进，物联网的重要性日益凸显。

物联网正在改变设备和机器对人类语言的处理方式，因为与打字输入搜索网站的问题相比，人们说话时提出的问题更为自然。可以自己尝试这种理论：下一次询问Siri问题时，您会发现在和Siri说话时，您的语言比打字更为“人性化”。

诸如Apple的Siri，Amazon的Alexa和Google
Home之类的AI技术的使用越来越频繁，这意味着“搜索引擎努力理解用户的意图，而不是依赖于关键字”。不再仅根据关键字来对网页进行排名，而是根据其内容中所包含的自然语言对网页进行排名。对于营销人员来说，这种从基于关键字的搜索引擎优化到基于意图的转变将是物联网领域的一个主要方面。

以道德的方式使用物联网

作为数字营销行业的专家，消费者的隐私对您来说至关重要，尤其是在我们进入一个消费者数据量激增的时代。尽管许多消费者对根据其独特的喜好和需求定制产品或销售渠道做出了积极的回应，但他们也重视在线和离线隐私。

数字营销行业必须克服的主要挑战是如何开发这些个性化的购买体验，而又不会被认为具有侵入性。为了使您的数字营销策略符合消费者期望，您必须展示高度的安全性，并确保您正在分析的消费者数据得到了有效保护。

就像随着技术使用的增加，数据收集将发生变化一样，营销人员如何利用这些数据以及如何与消费者互动也必须做出改变，并且，数字营销人员现在就必须开始为物联网必然会带来的重大变化做好准备。(来源物联之家)首先可以从传达一种信任感和对目标受众的理解开始，并从今天开始与他们的需求和期望建立真诚的联系。此外，与您的消费者保持一致，并将物联网作为改善您数字营销策略的重要机会。

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物联网按照层次分，一般分为感知、传输、应用

物联网是为了打破地域限制，实现物物之间按需进行的信息获取、传递、存储、融合、使用等服务的网络。因此，物联网应该具备如下3个能力。

1）全面感知：利用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息，包括用户位置、

周边环境、个体喜好、身体状况、情绪、环境温度、湿度，以及用户业务感受、网络状态等。

（2）可靠传递：通过各种网络融合、业务融合、终端融合、运营管理融合，将物体的信息实时准确地传递出去。

（3）智能处理：利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，对物体进行实时智能化控制。

所以你这个图就按照这三个大流程进行细化来画就行

nat123实现物联网设备数据上传到调试助手上步骤如下：
1在物联网设备上添加nat123SDK。nat123SDK可以在nat123官网上下载并集成到设备中。
2在nat123官网上注册账号，并创建一个应用。在创建应用时，需要选择调试助手作为数据接收端，并获取应用的Appkey。
3在物联网设备中，将Appkey添加到nat123SDK的初始化代码中。这样，设备就可以将数据发送到应用中。
4在调试助手中，创建一个数据接收端，并将Appkey添加到数据接收端的配置中。
5在物联网设备中，通过nat123SDK发送数据到调试助手的数据接收端。
6在调试助手中，查看接收到的数据。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程。

分析大数据

物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：

流分析(Streaming Analytics)

流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。

地理空间分析(Geospatial Analytics)

另一类大数据分析方法是地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

对于目前所处的阶段，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是：

集成

由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可 *** 作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。

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