物联网时代如何实现大数据转型

我们正进入物联网时代，许多连网设备将使用传感器/信号相互通信，预计这些设备将产生大量数据。

处理大量数据（大数据）并从中生成可 *** 作的见解将是一项挑战。

公司正在投入大量资源来构建能够处理大量数据并从中获取见解的平台。物联网会产生无限多的数据，那么，这些平台是否仍然能够应对这种情况，并处理从数千台设备收集到的数据，并且仍然具有成本效益？

例如：

今天，Skyserver数据库中有2亿个星系的数据。SDSS的数据超过150万亿字节，覆盖了2.2亿多个星系和2.6亿颗恒星。

随着时间推移，设备的准确性会提高，它们的发现能力也会提高，从而产生更多的PB级数据。我们会继续添加服务器、内存、硬盘和处理器来管理所有这些数据吗？

为什么我们不能投入资源来使设备智能化？每台设备都在自身进行必要的智能化，其输出接口只向外界提供可 *** 作的数据？

例如，太空望远镜可以比较所有图像，只将一些具有新见解的图像发送到太空服务器。某种内置于太空望远镜中的机器学习可以帮助它从过去学习，并在此基础上产生可 *** 作的见解简而言之，在望远镜中安装一个大脑，将大数据转换成智能数据。在SkyServer上存储、管理和处理垃圾（大数据）对我们来说毫无意义，我们为什么要承担垃圾数据的传输成本？

据羿戓制造所了解，在物联网世界中，如果所有设备的输出接口都能提供智能数据，这将大大减少需要在物联网线路上传输的数据量。

我们还需要重新思考我们今天使用互联网的方式，随着时间推移，从互联网生成的数据和技术咨询正在急剧增加，而未来的软硬件技术根本无法应对这种局面。

也许我们可以为互联网创造一种新的语言，它可以用几个信号来传递信息，而不是写一个1000字的故事。如果你看到聋哑人之间的对话，你会发现他们几乎不用信号，只用很少的动作讲述一个完整的故事。将互联网用户看作聋哑人，并创造一种可以用很少信号讲述故事的语言。

我认为围绕物联网的平台可以帮助连网设备，并帮助我们理解今天在互联网上生成的数据。

将世界转向智能数据，而不是浪费金钱来处理垃圾（大数据）。