如何借助物联网打造智慧社区？

物联网要实现万物互联，重点在“万”和“互”，一个要求连网终端数量要多，一个要求连网设备之间的数据要相互联系，综合分析，实现数据价值的最大化。

物联网领域下，智慧社区已经是一个比较成熟的落地应用场景。

智慧社区综合管理平台

如果终端设备连网后，只是单打独斗的话，就无法体现物联网的精髓了，所以打造智慧社区，首要任务就是搭建综合管理平台，将智慧社区所涉及到的所有连网终端设备的数据统一收集，统一管理，综合分析，发掘数据的最大价值。

门禁车辆识别，访客登记

车辆识别目前已经非常普及了，可以识别业主的车牌自动放行，如果不是业主的车牌要进行访客登记。智慧社区车辆识别系统应该具备更高的便捷性。可以利用小程序实现自主访客信息登记，还可以将访客数据分享给泊车位管理系统。

泊车位管理

社区内可以有私人车位或是公用车位，车位管理系统不仅可以方便业主停放车辆，还可以协同访客信息登记系统合作。根据所有业主车位的停放时间和习惯，经过综合统计分析，给出访客车辆泊车位推荐，方便业主亲朋好友驾车来访。

快递柜

快递柜目前已经非常普及了，但大多数是第三方快递柜进驻，而且后期有收费使用的趋势。所以智慧社区可以打造自主的快递柜，就可以将业主快递信息接入信息综合管理平台，可以由物业的工作人员提供快递上门服务，安全性会大大的提高。

智慧路灯

智慧路灯首先可以通过综合管理平台远程控制，同时可以集成光照传感器，通过环境光强度自主控制，也可集成人体识别传感器，夜晚实现人来灯开，人走灯灭。智慧路灯还可集成视频监控，直接对接综合管理平台。还可嵌入WiFi热点，社区信息发布显示屏。有条件的还可以内嵌汽车充电桩。

单元口人脸识别门禁

引入人脸识别门禁系统，比传统的刷卡门禁，扫码门禁更具备便利性，方便业主进出。

社区综合服务

借助综合管理平台，业主可以实现线上缴纳物业费，水电费。预约保洁服务，维修服务，还可以预约生活物资代购服务等等。

总而言之，物联网领域下，智慧社区内的终端设备采集的各种数据，一定要互联在一起，才能体现数据的最大价值，也能体现出物联网的精髓。

企业在部署完物联网私有云平台后，都会获得对应的免维期服务。机智云的免维期服务包含两部分，首次部署维护服务和日常维护服务。首次部署维护服务，主要是部署私有云服务到客户的主机，调整应用配置并测试，远程培训等。日常维护服务，主要是保障系统问题的及时修复、问题的预防、产品补丁的升级。此外，机智云还能提供定制维护内容，大大的满足了企业客户各种需求，找机智云很稳妥。

物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、互联网等行业一样,不是某个组织也不是某个公司。
物联网的定义:物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
现在有很多人以物联网的名义做传销,希望大家警惕

物联网需要哪些技术支撑

物联网的范围很大，它是实现生活数字化的一个总称，在应用到各个行业时需要的技术支援有所不同。
如果非要说共同需要的技术支援的话：感测器技术，通讯技术，程式设计技术，微电子技术以及能源技术（主要是感测器要用的电力，这还是感测器待改善的一个问题）。

物联网的发展，需要哪些技术来支撑？

物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、鞥射频、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智慧必将为未来带来自便利的美好生活。
人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前物联网是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，物联网目前就像初期的计算机专业一样，
等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这个专业的机会，目前物联网处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
相信选择这个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
当然你可以选择传统保守的行业，那是另一种人生态度，开心就好！
一一一一
来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---绿色未来

物联网的支撑技术有哪些

物联网在不同领域需要技术不一样，以下就我的行业（工业领域）做大概分析。
物联网在工业领域主要用于生产执行管理系统（MES），通过让死物（生产装置）联网，将各个部分的资讯孤岛连线（物料、仓储、生产、计划、订单等），将资料经过云端大资料分析呈现在手机端，使使用者做到统筹兼顾，实现柔性生产！
其中涉及技术：
资料采集：嵌入式系统、PLC、RFID、各种感测器等等
资料分析：伺服器，后端程式设计师
资料呈现：APP/PC，前端程式设计师
总结：物联网+云端+大资料+移动互联
工业物联网生产执行系统了解更多可考虑我。

线上教育需要哪些网际网路技术支撑

网际网路技术与教育结合开发的线上教育平台是线上教育最需要的支撑点。
云朵课堂的线上教育系统让教育机构、教师更好的进行线上教育。

物联网技术有哪些？

从物联网的层次划分，列举物联网的技术：
感知层：包括感测器技术、RFID、近距离通讯技术、视讯分析与识别、智慧终端，等等；
网路层：包括有线与无线通讯技术、通讯工程、计算机通讯、TCP/IP等等；
应用层：主要是资料处理、各行各业的专属技术

物联网主要技术有哪些

终端接入技术
物联网终端的种类非常多，包括物联网闸道器、通讯模组以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网闸道器、通讯模组和智慧终端是目前关注的重点。
物联网闸道器：它是连线感测网与通讯网路的关键装置，其主要功能有资料汇聚、资料传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网闸道器是一个标准的网元装置，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构感测网，将感测网的资料通过通讯网路远端传输;另一方面，物联网闸道器与远端运营平台对接，为使用者提供可管理、有保障的服务。
通讯模组：它是安装在终端内的独立元件，用来进行资讯的远距离传输，是终端进行资料通讯的独立功能块。通讯模组是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外介面等各不相同，通讯模组将成为物联网智慧服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智慧通道服务。
智慧终端：它满足了物联网的各类智慧化应用需求，具备一定资料处理能力的终端节点，除资料采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智慧终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智慧监控终端，除具备电梯执行引数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智慧监控终端能在电梯执行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报资讯传送到远端管理员手中，起到远端智慧管理的作用。
平台服务技术
一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共效能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如资料集中管理、通讯管理、基本能力呼叫(如定位等)、业务流程定制、装置维护服务等。
M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用资料转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用资料转发、应用生成环境、应用执行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通讯提供智慧管道的运营平台，能够控制终端合理使用网路，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远端维护 *** 作工具。
云服务平台：以云端计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和储存资源，提供统一的资料储存格式和资料处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云端计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的资料采集端、无处不在的传输网路、智慧的后台处理的特征。

为什么物联网需要IP技术

将来，每一位网路使用者都独享一个类似于电话号码的标识。这个标识可以稳定且精准地区别各个使用者并直接对其进行定位。一般来讲，电脑、手机、路由器和网咖都是这个网路的组成部分。目前，我们已拥有43亿个IP地址。这个看起来庞大的数字其实远不能满足未来的需求。随着网际网路协议第6版的生效，包括洗衣机、供暖系统、衣服、门窗，以及风力涡轮机、包装机械和电表在内的一切事物都可获得属于自己的IP地址并实现彼此互联。

物联网突破技术有哪些

业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。美国、欧盟等都在投入巨资深入研究探索物联网。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和资讯化部会同有关部门，在新一代资讯科技方面正在开展研究，以形成支援新一代资讯科技发展的政策措施。

滴灌施肥系统设计都需要哪些技术支撑？

这个你是想自己研发了还是找人做啊 ？自己研发代价 很高，找托普物联网这样的方案商建设会省力不少。不过你也可以先去咨询一下这方面的专家，然后再做决定的。

物联网感知技术有哪些

是的，物联网是指通过各种资讯感测装置，实时采集任何需要监控、连线、互动的物体或过程等各种需要的资讯，与网际网路结合形成的一个巨大网路。物联网有三项关键技术，1，感测器技术，2，RFID技术，3，嵌入式应用技术。所以各种感知技术应用是物联网的一部分。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

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