物联网相对于已有的各种通信和服务网络在技术和应用层面具有哪些特点

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物联网相对于已有的各种通信和服务网络在技术和应用层面具有以下特点：
1、感知识别普适化
无所不在的感知和识别将传统上分离的物理世界和信息世界高度融合。
2、异构设备互联化
各种异构设备利用无线通信模块和协议自组成网，异构网络通过“网关”互通互联。
　 3、联网终端规模化
物联网时代每一件物品均具通信功能成为网络终端，5-10年内联网终端规模有望突破百亿。
　 4、管理调控智能化
物联网高效可靠组织大规模数据，与此同时，运筹学，机器学习，数据挖掘，专家系统等决策手段将广泛应用于各行各业。
5、应用服务链条化
以工业生产为例，物联网技术覆盖从原材料引进，生产调度，节能减排，仓储物流到产品销售，售后服务等各个环节。
6、经济发展跨越化
物联网技术有望成为从劳动密集型向知识密集型，从资源浪费型向环境友好型国民经济发展过程中的重要动力。

IBM提出了大数据”5V”特点：
一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
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版权声明：本文为CSDN博主「arsaycode」的原创文章

大数据的特征都有哪些
数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快、时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭

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