推动大数据高速发展和数据交易的时间

大数据概念最早的提出者现已不可考，但早在1980年，未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就提到“大数据”一词。
2001年麦塔集团分析员道格·莱尼指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，资料输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），现在这被认为是大数据的三个特性。
2011年麦肯锡正式定义了大数据的概念。
2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。大数据开始跟时代挂钩，在当时人们并不以为然，甚至许多人认为这不过是商学院或咨询公司哗众取宠罢了。现在“大数据时代”已经变成了人尽皆知的口头禅。
2012年维克托·迈尔·舍恩伯的《大数据时代》开始在国内风靡，推动了国内大数据的发展，许多人大数据的启蒙也是来源于这本书。
2010后云计算的成熟让大数据不再是纸上谈兵，大数据技术有了真正实现的可能性。
我从三个方面梳理了下大数据发展的时间线：政府推动、大数据技术、大数据价值。
政府推动：
2009——美国政府开放政府数据，这一行动使得从肯尼亚到英国范围内的各国政府相继效仿。
2010——德国联邦政府启动“数字德国2015”战略，将物联网引入制造业，打造智能工厂，工厂通过CPS（网络物理系统）实现在全球互联。
2011——工信部把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据重要组成部分。
2012——美国政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。之后美国政府宣布2亿美元投资大数据领域，大数据技术从商业行为上升到国家科技战略。
联合国在纽约发布大数据政务白皮书，总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。
2013——英国政府宣布注资6亿英镑发展8类高新技术，其中，189亿英镑用来发展大数据技术。
欧盟实施开放数据战略，旨在开放欧盟公共管理部门的所有信息。
2014——数据开放运动已覆盖全球44个国家。国务院通过《企业信息公示暂行条例（草案）》，要求在企业部门间建立互联共享信息平台，运用大数据等手段提升监管水平。
2015——五中全会的“十三五”规划中将大数据作为国家级战略。

下面是一些最新的物联网技术：

5G网络：5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术，将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。

区块链技术：区块链技术可以用于构建安全的物联网网络，确保数据的安全性和完整性，防止数据被篡改或泄露。

人工智能（AI）：人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理，从而提高智能设备的智能化水平和效率。

边缘计算（Edge Computing）：边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地，从而提高物联网设备的响应速度和效率。

智能传感器：智能传感器可以实时监测环境和设备的状态，从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化，为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。

自主控制系统：自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务，提高智能设备的自主性和效率。

互联网时代,应该了解五种物联网大数据

大数据是我们这个时代最伟大的经济机遇之一。

但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1大量的数据;2超出传统数据库功能的数据集;3使用软件工具来分析前两个意义的数据集。

物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。

然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。

现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。

我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。

五种大数据类型

状态数据

冷库中的空气压缩机是否正常运作它们中是否有一个已经罢工了不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。

状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。

看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然，长期的数据能帮到城市规划者，但对于消费者来说，实时状态数据才是最重要的。

定位数据

我的货物到哪儿了它到达目的地了吗定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大，但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。

作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现，这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场，尤其是在时间紧迫时，这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。

个性化数据

不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本，所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。

尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省475美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。

可供行为参考数据

把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分(根据EPA显示，最高达到30%)被浪费了。为什么呢因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。

对于这一问题相应地产生了两种方法：1能够改变系统实时状态的自动化技术;2能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案，也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。

反馈数据

你了解你的顾客的真实想法吗你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。

物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。

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按照物联网协会邬贺栓院士的观点，有3个特点：
1、异构多样化结构，来源广，表现方式不同，结构形式差异；
2、高增长，随着物联网的发展，各种信息量几何级增长；
3、有噪声，数据的多样性对于具体的应用当然是噪声极大，利用前需要进行分拣；
最终在利用数据时，不同数据的混搭才更有用。
具体细节理解可进一步交流。

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