大数据应用过程中如何发挥物联网价值?

大数据应用过程中如何发挥物联网价值?,第1张

1、物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层,产生了海量的数据,将会极大地促进大数据的发展。同样,大数据应用也发挥了物联网的价值,反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业,发觉能够通过物联网大数据获得价值,就会愿意投资建设物联网。
2、其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。5G的到来,通过提升连接速率,提升了“人联网”的感知,也促进了人类主动创造数据。另一方面,它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等,都是物联网场景的需求。
3、5G刺激物联网的发展,而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大,都是为大数据崛起铺平道路。
4、据调查,63%的公司从对大数据投资中获得了可衡量的效果。如果再加上传感器、追踪器等物联网能力的加持,数据驱动型企业有潜力实现更广泛的市场研究、更好的流程可见性、更高的运营效率。然而,大数据咨询专家认为,某些行业或许本身就更适合从大数据和物联网的结合中受益。

有人已经预言未来的时代僵尸一个“大数据”的时代,关注大数据的人越来越多,同时物联网的出现与发展推动了数据采集的能力,为数据库的建立提供了有力的支撑。而大数据的处理结果可以通过物联网这一平台有效地执行。数据的采集处理应用必将成为时代的发展主题。
物联网概念的提出
1998年,MIT的Kevin Ashton第一次提出:把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成一个“物联网”
2005年,ITU报告:物联网是通过RFID和智能计算等技术实现全世界设备互联互联的网络。
2008年,IBM提出:把传感器设备安装到各种物体中,并且普遍链接形成网络,即“物联网”,进而再次基础上形成“智慧地球”。
物联网形式早已存在,统一意义上的物联网概念提出是在架构在互联网发展成熟的基础上。
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,以用户体验为核心是物联网发展的灵魂。
大数据,指的是所涉及的资料量规模据达到无法透过目前主流软件工具,在河里时间内达到管理、处理并且整理成为帮助企业经营决策更有积极目的的资讯。
大数据的误区
1、“大数据”不等于“海量数据”;
2、“大数据”不是一门“新兴技术”;
3、“大数据”不仅仅是“一种理念”。
智慧化的新经济形态
外在:物联网
人和机器的智慧融合
信息和物理世界的智慧融合
信息化与三大产业的智慧融合
内涵:大数据
每个人都是数据产生者、拥有者和消费者;
数据成为新“工业”革命的原材料;
数据中提出信息和智慧
新范式的确立表现为智慧产品的普遍化。
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1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后,真正实现了万物互联,即“人与人、人与物、物与物”互联,世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长,产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”,一方面可以提高经济效益,很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力,将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。

2什么是区块

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点,能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币,比特币是最具有典型代表,目前1比特币的价格已经超过40000人民币,其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前,区块链应用最广的是金融领域,此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征:

1根本目的是服务于决策,大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力,做出更好的决策和判断;

2量度大,大数据通常是指100T以上的数据量,这难以依靠传统的计算手段有效计算,而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高,大数据是用户参与与互动而产生的数据,根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据,这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低,很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快,大数据是实时性的数据,能够实时反应。例如,在百度搜索框输入一个关键词,能够瞬间呈现,而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件,从这个角度来说,大数据是永远在线的,能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹,能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求,来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先,数据的可获得度。目前在国内,大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够,很多数据难以获得,导致难以实现真正的大数据挖掘和分析,这就要求政府及时开放更多的数据,以提高数据的可获得度。

其次,进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量,这就要求有高超的建模水平,当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三,利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点,高度依赖于高质量的数据解释,这就体现了行业专家的价值。

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