京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据拦路,智能联网设备面临四大难题
据国外媒体报道,上周拉斯维加斯举行的CES大展的主题便是物联网以及组成物联网的各种智能设备。每个参展商都能拿出某种号称最智能的新鲜玩意。但是这些智能设备真的智能吗?大数据和物联网一体两面。物联网收集来自各种智能设备的数据,这些数据需要被进行分类、重组并产生合理的决定。然后物联网利用终端智能设备来实施这些决定。这才是真正的智能化。
目前,随着智能设备的快速增长,在缺乏应用背景以及用户群的情况下,智能联网设备面临四大数据难题,阻碍了智能化的发展。虽然智能联网设备所面临的数据问题显而意见,但似乎很少有人想要真正讨论这些问题。
问题一:功能过于单一,没人会穿戴50种设备
CES大展上,VentureBeat网站的哈里森·韦伯在身上使用了56种可穿戴设备。如今的物联网科技创业者已经早就在前辈身上吸取了失败的教训,那就是任何产品使用起来一定要简单。因此,一种设备能把一件事真正做好就已经成功了。但是在未来智能设备爆发的情况下,衡量睡眠、进食速度或膝关节健康的设备都要分开穿戴的话,显然不太现实。
没有人愿意像哈里森·韦伯那样管理和穿戴50种智能设备。要不然你看起来就会是一名智能设备推销员。今天的智能设备创业公司正在用大量的单一解决方案来帮助简化人们的生活。为了实现简单易用的目标,这些公司过于集中在一个单一的问题上。CES走廊充斥着的智能瑜伽垫、智能阳光强度感应器、智能癫痫探测器、智能滑雪板等产品,让人变得无所适从。
问题二:获得传感器数据不是目的
就拿上文提到的阳光强度感应器来说。你真的需要一个腕带来感知当下的阳光强度吗?是不是可以使用智能手机来查询目前的光照强度,以确定是否应该出门。而不是出门后使用某种智能设备定期测量光照水平。前者的预判才是真正的智能,读取传感器数据谈不上什么智能设备,只是手段而已。
智能联网设备崛起后,会有大批的相关公司倒闭。只有少数的企业才能生存下来。这些幸存者将是那些能够发现更多数据背后信息,由此做出预判的设备。这意味着大量的数据挖掘能力。
早期版本的Jawbone的可穿戴健身设备,都要求配戴者手动登录他们的活动内容。而最近的版本则变成将正在进行的活动与已知活动模式进行比较,来对活动内容进行猜测。这就是从简单的数据读取,到真正智能化的最好例证。
问题三:数据无法共享
智能设备的崛起意味着传感器数据的几何增长。除非你是大型可穿戴设厂商-比如Jawbone、Fitbit、Withings等,否则可能无法收集足够的用户数据来获得用户生活的突破性发现。这使得大厂商有很强的先发优势。
当可穿戴设备厂商不可避免地被整合,所有倒闭公司收集的数据将会消失。目前,不同品牌可穿戴设备之间几乎没有任何数据共享。
人们不愿意从苹果切换到Android的最大原因就是操作的熟悉度和iTunes中的数据。同样地,在物联网的世界,数据的排他性阻止了用户在不同的设备之间切换。这也是为什么每个智能设备提供商都试图成为我们健康、家庭或财务的中心节点。
就像三星CEO在他的CES主题演讲中说的那样,“人们都希望为物联网创建一个单一的操作系统,但有这些想法的人目前都只关注自己的产品。”
如果数据不能改变你的行为,那搜集起来还有什么用呢?CES上有一款应用叫做V1bes,自称是“心灵应用程序”。它可以测量压力水平和大脑活动。
这一应用听起来很有用。但是知道压力水平,只是搜集到数据的表象,产生这种压力水平的原因无从得知。也许这些数据可以告诉用户压力水平过高,但是它并没有告诉用户可以引发慢性抑郁的压力来自哪里。
另一家叫做Narrative Clip的公司做的可能好的多。这家公司的产品每30秒就会拍摄一张照片来记录用户的生活,利用该公司的独特算法来决定哪些东西需要进一步分析,这种产品可能会让用户找到触发压力的线索。
不过,这次的CES有一点很明确,那就是智能联网设备市场不久的将来一定会爆发。我们正处在各种想法的漩涡之中,但很多都会胎死腹中。这些想法要么过于单一,要么无法对我们的生活产生任何帮助。智能终端、物联网和互联网大数据就是支撑这一市场的桩脚,忽略任何一环都无法支撑起一个有效的市场。目前智能终端和物联网无论从技术上还是实际应用上都日趋成熟,但是在智能化背后起核心作用的大数据却被有意无意的忽略。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10