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物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)將吞噬整個地球

2017-08-07 10:08 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:物聯(lián)網(wǎng)智庫 來源:物聯(lián)網(wǎng)智庫
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【導讀】在萬物互聯(lián)時代,大數(shù)據(jù)的幾個重要特征,將會被成倍放大,并最終形成特殊的應用場景及商業(yè)模式。人類創(chuàng)造的物理世界有多大,...

【導讀】在萬物互聯(lián)時代,大數(shù)據(jù)的幾個重要特征,將會被成倍放大,并最終形成特殊的應用場景及商業(yè)模式。

  人類創(chuàng)造的物理世界有多大,我們有衡量的概念,但是人類創(chuàng)造的數(shù)字世界到底有多大,相信這個概念還不夠具體。

  在大多數(shù)人的印象中,數(shù)據(jù)就是數(shù)字,或者必須是由數(shù)字構(gòu)成的,其實不然,數(shù)據(jù)的范疇比數(shù)字要大得多,信息、現(xiàn)象、數(shù)據(jù)、狀態(tài)和知識都可以是數(shù)據(jù)的一部分。

  人類創(chuàng)造的物理世界的一切都可以是數(shù)據(jù),在互聯(lián)網(wǎng)上傳播的文字、圖片和視頻是數(shù)據(jù);工廠里所有的檔案、尺寸、記錄是數(shù)據(jù);文物上的尺寸、年代、工藝也是數(shù)據(jù)。地球甚至宇宙存在的空間和時間也都可以是數(shù)據(jù),小到一個粒子,大到一個星球的運行軌跡和生命周期。

一、人類創(chuàng)造數(shù)據(jù)的歷史

  雖然數(shù)據(jù)本身是客觀存在的,但是它的范疇是隨著文明的進程不斷變化和擴大的。在計算機出現(xiàn)之前,數(shù)據(jù)大概相當于數(shù)字的記錄,極少部分的信息,比如行星軌跡、力學原理等,會被用數(shù)據(jù)的方式記錄并運算。

  在計算機出現(xiàn)之后,以語言和文字形式存在的內(nèi)容成為了全世界各種信息處理中最重要的數(shù)據(jù),也是全世界通信領域和信息科技產(chǎn)業(yè)的核心數(shù)據(jù)。這其中也包括我們的信件、電話、電子郵件、圖片、聲音、視頻、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁,以及各種社交產(chǎn)品中由用戶產(chǎn)生的內(nèi)容。

  在移動互聯(lián)網(wǎng)普及之后,我們?nèi)祟惖幕顒颖旧?,開始被數(shù)據(jù)化,比如我們的行為模式、我們的社會關系、我們每天的活動、位置信息、消費及購物習慣等。這些數(shù)據(jù)由于涉及個人隱私,大部分儲存與少數(shù)商家手中,但是從亞馬遜的個性化商品推薦服務,到金融理財產(chǎn)品的定制化設計,基于個人數(shù)據(jù)的商用從未停歇。

  在萬物互聯(lián)時代,越來越多的物理硬件,將會由傳感器收集、采集數(shù)據(jù),并通過物聯(lián)網(wǎng)絡傳輸回平臺側(cè)。連接點數(shù)將會千倍萬倍于目前的以人為主要連接點的網(wǎng)絡,而產(chǎn)生的數(shù)據(jù),也變得更加實時,更加完備,更加龐大。

  在萬物互聯(lián)時代,大數(shù)據(jù)的幾個重要特征,將會被成倍放大,并最終形成特殊的應用場景及商業(yè)模式。本文就將針對這部分內(nèi)容進行探討。

二、物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)三個被放大的特征

1.數(shù)據(jù)的體量將會成倍增加

  正如移動互聯(lián)網(wǎng)時代,核心網(wǎng)絡節(jié)點從PC轉(zhuǎn)換為人一樣,在萬物互聯(lián)時代,無數(shù)的物理硬件將成為核心網(wǎng)絡節(jié)點,數(shù)據(jù)來自無數(shù)自動化傳感器、自動記錄設施、生產(chǎn)監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測、交通監(jiān)測、安防監(jiān)測等;來自自動流程記錄,刷卡機、收款機、電子不停車收費系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)點擊、電話撥號等設施以及各種辦事流程登記等。

  由于連接數(shù)的增加、不間斷的數(shù)據(jù)收集、存儲、回傳,以及更高清的圖片和視頻應用,都會讓數(shù)據(jù)的體量有驚人的爆發(fā)。

  比如Google街景服務,每輛車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將達到1TB,加入分三個拷貝,一年就是1PB,而目前最大容量的存儲硬盤不過是10TB。

  在萬物互聯(lián)的場景下,每天都會有大量的終端在進行類似Google街景這樣的數(shù)據(jù)回傳,而大數(shù)據(jù)的理念,要求數(shù)據(jù)盡可能的龐大且非刻意收集。

  伴隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的成熟,產(chǎn)業(yè)的爆發(fā),各種隨身設備、物聯(lián)網(wǎng)和云計算、云存儲等技術的發(fā)展,萬物將都被聯(lián)網(wǎng),物的所有軌跡都可以被記錄,一切皆被數(shù)字化,因此產(chǎn)生的數(shù)據(jù),可以想象,比之今天,會有多大量級的增加。

  數(shù)據(jù)的存儲,數(shù)據(jù)的計算與挖掘技術,都將成為萬物互聯(lián)場景下,大數(shù)據(jù)應用的核心能力。

2.數(shù)據(jù)的及時性特征將會被放大

  在互聯(lián)網(wǎng)甚至是移動互聯(lián)網(wǎng)時代,數(shù)據(jù)的及時性并沒有那么重要,大量的統(tǒng)計結(jié)果是基于過往數(shù)據(jù)的挖掘而產(chǎn)生的,這些不及時的數(shù)據(jù)意義也是非常巨大的。

  Google利用不同地區(qū)人們的搜索習慣,成功預測了流行疾病的爆發(fā),F(xiàn)acebook利用了網(wǎng)民在無壓力情況下瀏覽網(wǎng)頁、評論、點贊、社交言論的情況,成功預測了美國各州總統(tǒng)大選的結(jié)果。都屬于利用過往大數(shù)據(jù)的成功應用案例。

  但是在萬物互聯(lián)場景下,由于物聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)微量數(shù)據(jù)的不間斷回傳,人們對于數(shù)據(jù)的及時性需求將越來越旺盛,無等待服務將被更多的行業(yè)提供,從而產(chǎn)生更多的應用場景。

  比如在智慧交通上,百度、高德等地圖廠商,已經(jīng)可以通過智能手機的數(shù)據(jù)回傳,動態(tài)監(jiān)控整個城市的交通情況,從而為用戶提供實時的路況信息。

  目前這種路況信息已經(jīng)取代了傳統(tǒng)的交通廣播模式,能夠?qū)崿F(xiàn)個性化的關注出行路線的路況,并根據(jù)交通情況,自動設計、自動更改。

  目前,在物聯(lián)網(wǎng)應用領域,缺乏一個類似Iphone之于移動互聯(lián)網(wǎng)一般里程碑似得產(chǎn)品。而大多數(shù)人都將此寄希望于無人駕駛,因為人類如果能將汽車,這樣一個工業(yè)時代最終要的個人產(chǎn)品進行智能化、數(shù)字化,那么將極大的帶動其他產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展。

  而無人駕駛的前提,除了提前將整個街區(qū)數(shù)字化以外,不間斷的數(shù)據(jù)回傳也非常重要。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,隨著車與更多物品連接起來,將會形成更大范圍的網(wǎng)絡效應,交通這個生態(tài)也將進一步豐富起來。

3.數(shù)據(jù)的完備性將得到極大程度的豐富

  在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)格式變得越來越多樣,涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等不同的類型;數(shù)據(jù)來源也越來越多樣,不僅產(chǎn)生于組織內(nèi)部運作的各個環(huán)節(jié),也來自于組織外部。

  例如,在交通領域,北京市交通智能化分析平臺數(shù)據(jù)來自路網(wǎng)攝像頭/傳感器、公交、軌道交通、出租車以及省際客運、旅游、化危運輸、停車、租車等運輸行業(yè),還有問卷調(diào)查和地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

  4萬輛浮動車每天產(chǎn)生2000萬條記錄,交通卡刷卡記錄每天1900萬條,手機定位數(shù)據(jù)每天1800萬條,出租車運營數(shù)據(jù)每天100萬條,電子停車收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)每天50萬條,定期調(diào)查覆蓋8萬戶家庭等等,這些數(shù)據(jù)在體量和速度上都達到了大數(shù)據(jù)的規(guī)模。

  數(shù)據(jù)的完備性,尤其是跨界數(shù)據(jù)的交叉運用,將會產(chǎn)生意想不到的應用場景。
  亞馬遜正是此中高手,更加完備的數(shù)據(jù),讓亞馬遜在個性化推薦的時候,并不用如沃爾瑪一樣思考為什么買啤酒的用戶會買尿不濕,他們只是通過統(tǒng)計學發(fā)現(xiàn)數(shù)以百計的類似關聯(lián)現(xiàn)象,配合更多諸如年齡、消費習慣、性別等標簽數(shù)據(jù),將結(jié)論直接用于精細化營銷。

結(jié)束

  物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的故事還有很長很長,數(shù)據(jù)的爆發(fā)只是一個開始,我們?nèi)绾问占A康臄?shù)據(jù),如何儲存,如何設定算法,如何運用機器智能實現(xiàn)自動運算,如何將運算的結(jié)果用于預測未來或者更多的商業(yè)場景,最后如何確保我們的數(shù)據(jù)安全。

  這里的每一個步驟,都是一個細分領域,我們在大數(shù)據(jù)應用的路上,也才剛剛起步。

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