物联网的特点

物联网的基本特征：

1、全面感知

全面感知即使用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息。数据收集方法很多，完成数据收集多点化、多维化、网络化。并且从感知层面来讲，不只体现在对单一的现象或方针进行多方面的调查取得归纳的感知数据，也体现在对实际国际各种物理现象的遍及感知。

2、可靠传输

经过各种承载网络，包含互联网、电信网等公共网络，还包含电网和交通网等专用网络，建立起物联网内实体间的广泛互联，具体体现在各种物体经由多种接入形式完成异构互联，扑朔迷离，构成“网中网”的形状，将物体的信息实时精确地彼此传递。

3、智能处理与决策

使用云核算、含糊辨认和数据交融等各种智能核算技术，对海量数据和信息做处理、剖析和对物体施行智能化的 *** 控。首要体现在物联网中从感知到传输到决议计划使用的信息流，并终究为 *** 控供给支撑，也广泛体现出物联网中很多的物体和物体之间的相关和互动。

物联网概念最早源于RFID网络

1998年，美国麻省理工学院（MIT）Auto-ID中心创造性地提出了当时被称作EPC系统的“物联网”的构想，1999年该中心首先提出“物联网”的概念，提出将RFID与互联网结合，在物品编码、RFID技术和互联网的基础上实现在任何地点、任何时间、对任何物品进行标识和管理。

一、设备监控
像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。公路施工— 拌合站生产质量监控，可以远程监控生产数据，实时生产质量监控
这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。
二、机器和基础设施维护
传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如公路施工，摊铺机和压路机上安装，实现物联网数字化施工，能够实时监测施工质量，减少施工成本。例如：ENH 公路施工质量监测系统，智能压实系统、铁路连续压实系统等等，都属于物联网在基础设施建设中的实例。
三、物流和追踪
运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置（以及车辆应该在的位置）。
四、集装箱环境
同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救——即使这些货物是在全球各地的运输途中。
五、机器管理库存
向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。
六、网络数据用于营销
企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。
七、识别危险网站
商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。
八、无人驾驶卡车
在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。
九、WAN监控
企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。
十、GPS数据聚合
GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。

如何知道艾瑞报告的数据采集途径在哪里关于这个问题有以下解释：物联网系统
数据采集的三大渠道
要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。
物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web20的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的 *** 作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。

工业数据采集体系包括设备接入、协议转换、边缘计算。设备接入是工业数据采集建立物理世界和数字世界连接的起点。设备接入利用有线或无线通信方式，实现工业现场和工厂外智能产品/移动装备的泛在连接，将数据上报到云端。工业数据采集发展了这么多年，存在设备接入的复杂性和多样性。
数据接入后，将对数据进行解析、转换，并通过标准应用层协议如MQTT、>数据挖掘的主要目的是如何从大量的数据中获取有价值的信息
数据挖掘也分预测类型的知识和描述类型的
所以物联网运用数据挖掘是为了获取有用信息说法是对的，具体是哪种要看你传感器是干嘛用的

发送数据，储存资料，分析数据。
考虑设备在三个阶段中创建的数据会有所帮助。第一阶段是初始创建，该创建在设备上进行，然后通过Internet发送。第二阶段是中央系统如何收集和组织该数据。第三阶段是对未来数据的持续使用。
回顾时序数据的能力对整个物联网具有最深远的影响。无论是为了私有部门的利益还是公共部门的利益，了解应用程序的设计以及如何随时间存储数据都是至关重要的。在设计物联网时，可以跟上正在创建的大量数据的分布式系统的作用也很重要。

　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

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