大数据中提到的物联网 是什么意思？

大数据
不是
抽样数据，而是全部的数据；
所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；
大数据是为了解决海量数据分析问题；
物联网是解决设备与软件的融合问题；
可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：
物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

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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物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。

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