物聯網大數據來臨

『壹』 物聯網時代來臨，牢記這4個核心：抓住未來10-20年的新機會

所有的商業模式，都是隨著 科技 的發展而鍵坦改變的，因為 科技 發展會改變人們的生活方式和購物方式。就如在沒有互聯網之前，購物必須要到線下，所有的生活 娛樂 業都是在實體場景完成，但隨著PC時代的到來，就迎來來了電商和網路營銷的時代。

同理隨著4G、5G網路和智能手機的到來，又迎來了短視頻和內容電商的時代，因為人們的生活方式改變了，就會影響商業發展。

當人們還沉醉在陪肢短視頻紅利的時候，又將盈利新的趨勢和發展方向，因為在下個10年，有了5G的支持、將迎來物聯網的時代。

物聯網的到來將顛覆傳統的購物場景和商業模式，所以想要抓住未來的新機會，就要認清物聯網時代的4大購物場景。

1、Vr購物場景

2、實體店+感測器

3、無人智慧終端店

4、物聯網消費場景

一

互聯聯網的出現將帶來4大新的商業機會，如社交、信息、 娛樂 、商務。因此依託互聯網誕生了電子商務、社交工具、短視頻內容信息流、以及 游戲 等，這是互聯網前20年的趨勢。

那麼未來的10-20年，將是物聯網時代，因為未來一切的只要能夠通電的端都可以聯網，都可以相互的交互，這就如上述所說的一樣， 科技 將影響商業變革，物聯網的到來將迎來新的購物場景和商業模式。

就以購物為例，在互聯網時代，是通過手機端依託圖文或者視頻的交互方式去選擇自己喜歡的商品，但在物聯網時代這種模式都會被代替。

因為人們可以通過VR購物的方式，去身臨其境，在家裡就可以進入任何一個虛擬的購物場景中，選擇自己喜歡的商品。

因為可以通過3D眼鏡結合物聯網感測器，通過VR技術給消費者三維購物的體驗，可以讓消費者通過VR看到與真實場景一樣的商品和商店。這樣坐在家裡就可以，去各大商店去逛街購物，讓消費者觸手可及。

二

在傳統的電商購物中，我們最常遇到的一個問題就是購買的商品不合尺碼。比如購買的衣服太大、鞋子太小，退貨又比較麻煩，這些都是互聯網時代下電商的弊端。

但在物聯網時代，這些問題都不會存在，因為隨著智能製造和物流的快速發展，未來消費者可以實現個性化定製。

比如我們想要購買一雙鞋子，可以到實體，通過物聯網+感測器的數據收集設備，根據自己喜歡的款式和尺碼定製一雙獨一無二的鞋子。

那麼未來的整個商業形態，也會發生巨大的變化，對於生產商來說，不再是先生產然後通過貿易批發到終端，而是智能生產製造廠家可以直接與終端店合作。

終端店主要的功能是體驗和數據收集，可以把線下店作為獲客入口，通過物聯網和感測器收集消費者定製數據，傳輸到工廠定製化生產，然後通過物流配送給消費者。

三

不論在任何時代，在大多數人的認知里，只要有貨幣就可以購買到稱心如意的商品，但是在某些特定場景或許無法實現這個目標。

比如我們去 旅遊 、去爬山的時候，想要購買水和食物，就需要花費高於市場價格，才能購買到，即便有了無人購物設備，也是無法實現按需補給。

但有了物聯網和大數據以後，這些問題都會迎刃而解，因為可以在各大 旅遊 景點，設置智能購物商店，智能購物售貨機。

這樣不但能夠解決消費者購物問題，增加 旅遊 景點的營收，而且可以通過物聯網和大數據，判斷不同時期的客流量，可以按需補給，把水和食物已經生活用品，精準配送到各個智慧商店和智慧售貨機。

當然除了 旅遊 景點以外，社區寫字樓也一樣可以運營這些，智能商店和智能售貨設備。

四

物聯網完全普及以後，購物的場景，將不再局限於線上或者線下以及短視頻和社交空間，而是可以通過任何一個終端實現營銷和銷售。

就如在PC時代，電腦聯網以後，商家可以通過搜索場景把營銷信息推送給消費者，可以通過郵箱推送營銷活動，激活消費者購物一樣。

也如同在移動互聯網時代，手機可以聯網以後，商家就可以根據消費者的行為數據和信息數據，給我們推送營銷廣告一樣。

也像現在的電視可以聯網，就可以通過互聯網看各種的劇，玩各種 游戲 ，商家也可以通過電視為消費者推送營銷活動和商品。

所以未來只要一切的端可以通電，可以聯網，就可以成為營銷場景和購物場景。

比稿亂桐如未來冰箱可以聯網，那麼冰箱就是一個購物場景可以直接購買生鮮。鏡子可以聯網，就可以變成一個試衣鏡，可以與電商端和生產端連接試穿或者定製產品。梳子可以聯網，就可以通過感測器，判斷一個消費者適合用什麼洗發水。

在未來10年是物聯網的時代，想要發展就要根據新的購物場景去重新布局，如果只沉醉在舊的戰場和競爭中，不論你再優秀只會成為 歷史 和過去。

『貳』 物聯網產生大數據,大數據助力物聯網

物聯網產生大數據,大數據助力物聯網
大數據時代已經來臨。感測器、RFID等的大量應用,電腦、攝像機等設備和智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端的迅速普及,促使全球數字信息總量的急劇增長。物聯網是大數據的重要來源,隨著物聯網在各行各業的推廣應用,每秒鍾物聯網上都會產生海量數據。

數據是資源、財富。大數據分析已成為商業的關鍵元素,基於數據的分析、監控、信息服務日趨普遍。在各行各業中,數據驅動的企業越來越多,他們須實時吸收數據並對之進行分析,形成正確的判斷和決策。大數據正成為IT行業全新的制高點,而基於應用和服務的物聯網將推動大數據的更廣泛運用。
由於物聯網數據具有非結構化、碎片化、時空域等特性,需要新型的數據存儲和處理技術。而大數據技術可支持物聯網上海量數據的更深應用。物聯網幫助收集來自感知層、傳輸層、平台層、應用層的眾多數據,然後將這些海量數據傳送到雲計算平台進行分析加工。物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據採集、數據存儲和數據分析三個基本步驟。數據採集和存儲是基本功能,而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網數據分析的挑戰還在於將新的物聯網數據和已有的資料庫整合。
物聯網上的大數據應用空間廣闊,大數據和物聯網結合充滿無限可能。隨著物聯網、互聯網、移動互聯網、智能終端、大屏顯示系統、雲計算平台等的聯合應用,物聯網上的大數據可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用,深刻改變人們的生活。
智慧城市是物聯網最大的應用領域,而智慧農業、智能家居、智慧物流、智能安防中的視頻信息處理、智慧交通中的交通實時誘導、智慧環保中的環境監測等物聯網領域都是大數據應用的「用武之地」。如:在環境監測方面,感測器藉助物聯網傳遞信息到互聯網平台或移動互聯網平台,實時監控環境變化。通過環境監控模型,對收集到的海量環境數據進行分析,發現環境指標變化的異常點,幫助環保部門提前預測某地環境的變化情況,對環境指標偏離正常指標值的,提前發出環境污染預警。而智能製造或「工業互聯網」更是未來大數據和物聯網美妙結合的經典案例。在行業應用方面,大數據和物聯網的結合也會「擦出火花」。如:郵政服務可通過大數據和物聯網轉型為「郵政物聯網」。郵政網路可配備低成本感測器,極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可幫助郵政運營商提升運營能力,改善客戶服務,創造新產品和服務,並為更有效率的決策提供支持。
物聯網的價值在於其數據。物聯網帶來了突破性的技術進步,但管理大數據的問題也變得更加突出,需相關信息通信技術鼎力支撐。如:數據產生、捕捉、傳遞和分析,需快捷、穩定、可靠的廣域網路,3G、4G、WiFi等無線通信技術應不斷優化,以支持物聯網及各感測器節點感知信息能力、傳輸能力、信息處理和存儲能力等的全面提升。
物聯網產生大數據,大數據助力物聯網。由物聯網引發的大數據潮流還將助推雲計算等信息通信新技術的融合發展。

『叄』 物聯網時代的大數據策略

物聯網時代的大數據策略

互聯網時代，、Pad、智能手機等設備無處不在，數以億計的用戶通過微博、微信、SNS、博客等途徑產生大量的自媒體數據，電商、新聞類網站、搜索引擎每時每刻都在記錄著豐富的用戶行為信息，海量的數據促進了雲計算，分布式技術的發展，而這些技術反過來不僅推動了Web和移動互聯網的革新，也推動了物聯網的飛速前進。現在，我們正逐漸邁入物聯網時代，實現萬物互聯的願景，如果說之前人是信息生產的主體，那麼或許不久的將來設備將成為主角，它們將源源不斷地產生與人相關的衣食住行信息，這些信息會通過雲計算、數據挖掘等技術實現價值的升華從而為用戶提供更優質、貼心的服務。那麼物聯網時代會產生什麼樣的數據，應該採用什麼樣的大數據策略呢？
THINKstrategies 的總經理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 當物聯網遇見大數據 》中寫道：
「你不能使用現在的策略，因為可以被捕獲、管理並利用的數據將更加多樣化，同時用例也會更加豐富。附加到各種設備和對象上的感測器會產生各種類型的數據。這些數據將會用於各種響應式的、主動的或者 創造性的目的 。IT部門的任務就是與業務部門一起工作，完全理解物聯網方面的用例，然後尋找滿足業務需求的技術。特別是，IT部門必須識別出最優的分析平台和工具，讓業務用戶能夠獲取到需要的數據，分析數據的含義並快速地做出響應。」
Gartner公司的副總裁、著名分析師 Joe Skorupa 認為：
「分布在世界各地的物聯網設備將產生大量的輸入數據，將所有的數據傳送到一個位置進行處理無論從技術上還是從經濟上都是無法實現的。最近的趨勢——將應用程序集中起來以便於降低成本並增強安全性——並不適合物聯網。組織必須將數據集中到多個分布式的小型數據中心中，在此對數據進行初步的處理並發送到一個中心站點進行額外的處理。數據中心管理員需要在這些區域部署更加具有前瞻性的容量以滿足業務發展的需要。」
Patrick McFadin則在自己的博文《 物聯網：數據都去了哪裡？ 》中闡述了一個具體的數據策略解決方案。他認為整個過程可以分為三個階段：產生數據並通過Internet傳遞、中央系統收集並組織數據、持續的數據分析與使用。
第一階段需要決定數據創建的標准以及如何通過網路進行傳遞。Patrick McFadin認為可以通過HTTP、MQTT和CoAP三種常用的標准協議傳遞數據。HTTP通用程度高，但是它的頭中包含大量冗餘信息，不太適合帶寬比較低的場景。MQTT基於發布/訂閱模型，新的設備或者服務能夠非常容易地連到中央系統上消費消息。另外，它在消息大小上比HTTP更輕量，但是缺點是不包含加密標准。CoAP適合於低功耗、低帶寬的場景，與MQTT的訂閱模式相比它更側重於一對一的連接。
第二階段則需要根據設備、網路以及功耗的限制決定是實時地收集數據還是在某個時間批量收集，同時還需要決定如何存儲數據。如果是實時收集，那麼必須要考慮資料庫的寫入速度，這對於傳統的資料庫而言可能是一個挑戰，但是像 Cassandra 這樣的NoSQL資料庫卻能夠輕松應對。
一旦完成了數據的收集與存儲，接下來就是分析了，這才是整個過程最核心的部分。此時需要考慮需要何時使用分析結果，是否需要立即或近乎實時的分析，還是僅僅需要對歷史數據進行處理。越來越多的人在使用Apache Spark分析大數據，使用Spark Streaming滿足近乎實時的要求，如果將這些技術與Cassandra這樣的NoSQL資料庫結合在一起使用，那麼開發者就能夠處理並分析大規模、快速移動的數據集。
那麼是不是所有的物聯網廠商都需要自己去構建相關的數據解決方案呢？也不盡然，在雲計算的時代大可以利用雲服務提供商的資源，以降低相關的成本，對小公司或初創公司更是如此。
Mike Kavis最近在自己的博文《 物聯網將徹底改變你的大數據策略 》中闡述了自己的方案，他認為：
「在物聯網時代，面對PB級的數據，企業將難以以一己之力完成基礎設施的建設。物聯網所產生的大量數據不僅會驅動現在的數據中心發生根本性的變化，同時也會驅動相關企業採用新的大數據策略。由於缺乏相關技能以及持續增長的數據對基礎設施采購的需求，企業將逐步放棄DIY模式，轉而使用PaaS和託管的解決方案，藉助於資料庫即服務（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企業級Hadoop）、託管的大數據服務（例如Treasure Data）以及矩陣式的數據中心服務（例如GoGrid）實現自己的物聯網數據分析方案。
總之，物聯網的價值在於數據。企業對數據的分析工作啟動地越快，挖掘出的業務價值就越多。而雲服務提供商的目的就是通過加大相關的投入，消除數據收集、管理的風險以及復雜性，讓客戶能夠專注於分析。」

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『肆』 大數據時代來臨 智能家居行業有哪些發展趨勢

能家居行業發展趨勢 物聯網成智能家居發展分水嶺
目前，物聯網的建設已經上升為國家戰略，作為物聯網產業鏈中的重要一環，智能家居無疑會從中得到不少利處。先是去年的物聯網「十二五」規劃的發布，提出了國家重點發展和扶持的九大物聯網應用領域，其中就包括智能家居。接著又是今年國務院鼓勵民間資本投向物聯網應用。作為物聯網領域下的朝陽產業，智能家居正好趕上了這趟順風車。家居生活邁向智能化是必然趨勢，因此，智能家居作為一個藍海項目，前景不可估量。隨著物聯網、雲計算等新興技術相繼進入智能家居行業，眾廠商也各自形成了自己的特色產品，價格也逐步向平民化的趨勢邁進。從有線到無線、從概念炒作到應用實施，智能家居經過十幾年的發展歷程，終於實現了質的跨越。未來的智能家居，將會更好的為用戶服務。

『伍』 什麼是物聯網大數據

在生活中，比較常見的是互聯網大數據，其實還有一種大數據與物聯網結合起來的物聯網大數據，大家知道什麼是物聯網大數據嗎？

IOT全稱為Internet of Things，翻譯成中文就是物聯網，指的是通過各種信息感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感測器、激光掃描等各種設備和技術，實時採集任何需要監控、連接和交互的對象或過程，採集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等所需信息，通過各種可能的網路接入，實現對象與對象、對象與人之間無處不在的連接，實現智能感知，對象和過程的識別和管理。

物聯網是以互聯網和傳統電信網路為基礎的信息載體，它允許所有可以獨立定址的普通物理對象形成互聯互通的網路。

對於大數據的定義就是在一定時間范圍內無法被常規工具進行捕捉並處理的數據集合，這種就是大數據，大數據技術就是採集並處理大數據的一種IT技術。

常見的大數據應用案例有票房預測，利用大數據技術採集往年的票房數據，通過對上映的電影的類型、上映時間及票房分析，預測未來上映電影在各個時間段的票房銷售；在企業中，大數據分析技術使得企業決策更加智能化、自動化等，還可以提高工作效率。

那物聯網與大數據是怎麼聯系在一起的呢？在上面的物聯網的概念中，可以看到物聯網就是通過一些採集器，採集各種實時監控的信息，通過網路連接物體與物體，或者物體與人，實現智能感知或者對象與過程的識別與管理。這其中的過程是運用到了大數據技術，舉個例子，全球定位系統是需要通過衛星導航系統採集地球上的各種地理信息數據、路線數據等，然後再通過物聯網的一些智能技術，確認對象的實時位置。

又比如生活中常見的智能手錶，在很多智能手錶中都有心率測量和血氧飽和度測量，將這些手錶上的測量數據，通過藍牙連接到手機或者電腦設備，利用一些專門的 健康 app預測心臟 健康 的程度，這其中也是結合到大數據技術的物聯網應用。

可以說，物聯網的應用大部分需要依靠大數據為基礎，所以運用好大數據，對於物聯網的快速發展也具有著非凡的意義，相信在未來物聯網與大數據結合的技術會為我們的生活帶來更多的便利。

『陸』 物聯網大數據時代真的到來了嗎

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。

現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。

但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。

當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。

很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。

大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。

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『柒』 淺談物聯網與大數據，了解物聯網與大數據的關系

有人已經預言未來的時代僵屍一個「大數據」的時代，關注大數據的人越來越多，同時物聯網的出現與發展推動了數據採集的能力，為資料庫的建立提供了有力的支撐。而大數據的處理結果可以通過物聯網這一平台有效地執行。數據的採集處理應用必將成為時代的發展主題。

物聯網概念的提出
1998年，MIT的Kevin Ashton第一次提出：把RFID技術與感測器技術應用於日常物品中形成一個「物聯網」
2005年，ITU報告：物聯網是通過RFID和智能計算等技術實現全世界設備互聯互聯的網路。
2008年，IBM提出：把感測器設備安裝到各種物體中，並且普遍鏈接形成網路，即「物聯網」，進而再次基礎上形成「智慧地球」。

物聯網形式早已存在，統一意義上的物聯網概念提出是在架構在互聯網發展成熟的基礎上。
物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心是物聯網發展的靈魂。
大數據，指的是所涉及的資料量規模據達到無法透過目前主流軟體工具，在河裡時間內達到管理、處理並且整理成為幫助企業經營決策更有積極目的的資訊。

大數據的誤區
1、「大數據」不等於「海量數據」；
2、「大數據」不是一門「新興技術」；
3、「大數據」不僅僅是「一種理念」。
智慧化的新經濟形態
外在：物聯網
人和機器的智慧融合
信息和物理世界的智慧融合
信息化與三大產業的智慧融合
內涵：大數據
每個人都是數據產生者、擁有者和消費者；
數據成為新「工業」革命的原材料；
數據中提出信息和智慧
新範式的確立表現為智慧產品的普遍化。
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