
物联网大数据将吞噬整个地球
人类创造的物理世界有多大,我们有衡量的概念,但是人类创造的数字世界到底有多大,相信这个概念还不够具体。
在大多数人的印象中,数据就是数字,或者必须是由数字构成的,其实不然,数据的范畴比数字要大得多,信息、现象、数据、状态和知识都可以是数据的一部分。
人类创造的物理世界的一切都可以是数据,在互联网上传播的文字、图片和视频是数据;工厂里所有的档案、尺寸、记录是数据;文物上的尺寸、年代、工艺也是数据。地球甚至宇宙存在的空间和时间也都可以是数据,小到一个粒子,大到一个星球的运行轨迹和生命周期。
一、人类创造数据的历史
虽然数据本身是客观存在的,但是它的范畴是随着文明的进程不断变化和扩大的。在计算机出现之前,数据大概相当于数字的记录,极少部分的信息,比如行星轨迹、力学原理等,会被用数据的方式记录并运算。
在计算机出现之后,以语言和文字形式存在的内容成为了全世界各种信息处理中最重要的数据,也是全世界通信领域和信息科技产业的核心数据。这其中也包括我们的信件、电话、电子邮件、图片、声音、视频、互联网网页,以及各种社交产品中由用户产生的内容。
在移动互联网普及之后,我们人类的活动本身,开始被数据化,比如我们的行为模式、我们的社会关系、我们每天的活动、位置信息、消费及购物习惯等。这些数据由于涉及个人隐私,大部分储存与少数商家手中,但是从亚马逊的个性化商品推荐服务,到金融理财产品的定制化设计,基于个人数据的商用从未停歇。
在万物互联时代,越来越多的物理硬件,将会由传感器收集、采集数据,并通过物联网络传输回平台侧。连接点数将会千倍万倍于目前的以人为主要连接点的网络,而产生的数据,也变得更加实时,更加完备,更加庞大。
在万物互联时代,大数据的几个重要特征,将会被成倍放大,并最终形成特殊的应用场景及商业模式。本文就将针对这部分内容进行探讨。
二、物联网大数据三个被放大的特征
1.数据的体量将会成倍增加
正如移动互联网时代,核心网络节点从PC转换为人一样,在万物互联时代,无数的物理硬件将成为核心网络节点,数据来自无数自动化传感器、自动记录设施、生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等;来自自动流程记录,刷卡机、收款机、电子不停车收费系统,互联网点击、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。
由于连接数的增加、不间断的数据收集、存储、回传,以及更高清的图片和视频应用,都会让数据的体量有惊人的爆发。
比如Google街景服务,每辆车每天产生的数据将达到1TB,加入分三个拷贝,一年就是1PB,而目前最大容量的存储硬盘不过是10TB。
在万物互联的场景下,每天都会有大量的终端在进行类似Google街景这样的数据回传,而大数据的理念,要求数据尽可能的庞大且非刻意收集。
伴随着物联网技术的成熟,产业的爆发,各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展,万物将都被联网,物的所有轨迹都可以被记录,一切皆被数字化,因此产生的数据,可以想象,比之今天,会有多大量级的增加。
数据的存储,数据的计算与挖掘技术,都将成为万物互联场景下,大数据应用的核心能力。
2.数据的及时性特征将会被放大
在互联网甚至是移动互联网时代,数据的及时性并没有那么重要,大量的统计结果是基于过往数据的挖掘而产生的,这些不及时的数据意义也是非常巨大的。
Google利用不同地区人们的搜索习惯,成功预测了流行疾病的爆发,Facebook利用了网民在无压力情况下浏览网页、评论、点赞、社交言论的情况,成功预测了美国各州总统大选的结果。都属于利用过往大数据的成功应用案例。
但是在万物互联场景下,由于物联网可以实现微量数据的不间断回传,人们对于数据的及时性需求将越来越旺盛,无等待服务将被更多的行业提供,从而产生更多的应用场景。
比如在智慧交通上,百度、高德等地图厂商,已经可以通过智能手机的数据回传,动态监控整个城市的交通情况,从而为用户提供实时的路况信息。
目前这种路况信息已经取代了传统的交通广播模式,能够实现个性化的关注出行路线的路况,并根据交通情况,自动设计、自动更改。
目前,在物联网应用领域,缺乏一个类似Iphone之于移动互联网一般里程碑似得产品。而大多数人都将此寄希望于无人驾驶,因为人类如果能将汽车,这样一个工业时代最终要的个人产品进行智能化、数字化,那么将极大的带动其他产业物联网化的发展。
而无人驾驶的前提,除了提前将整个街区数字化以外,不间断的数据回传也非常重要。在物联网环境下,随着车与更多物品连接起来,将会形成更大范围的网络效应,交通这个生态也将进一步丰富起来。
3.数据的完备性将得到极大程度的丰富
在大数据时代,数据格式变得越来越多样,涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同的类型;数据来源也越来越多样,不仅产生于组织内部运作的各个环节,也来自于组织外部。
例如,在交通领域,北京市交通智能化分析平台数据来自路网摄像头/传感器、公交、轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化危运输、停车、租车等运输行业,还有问卷调查和地理信息系统数据。
4万辆浮动车每天产生2000万条记录,交通卡刷卡记录每天1900万条,手机定位数据每天1800万条,出租车运营数据每天100万条,电子停车收费系统数据每天50万条,定期调查覆盖8万户家庭等等,这些数据在体量和速度上都达到了大数据的规模。
数据的完备性,尤其是跨界数据的交叉运用,将会产生意想不到的应用场景。
亚马逊正是此中高手,更加完备的数据,让亚马逊在个性化推荐的时候,并不用如沃尔玛一样思考为什么买啤酒的用户会买尿不湿,他们只是通过统计学发现数以百计的类似关联现象,配合更多诸如年龄、消费习惯、性别等标签数据,将结论直接用于精细化营销。
物联网大数据的故事还有很长很长,数据的爆发只是一个开始,我们如何收集海量的数据,如何储存,如何设定算法,如何运用机器智能实现自动运算,如何将运算的结果用于预测未来或者更多的商业场景,最后如何确保我们的数据安全。
这里的每一个步骤,都是一个细分领域,我们在大数据应用的路上,也才刚刚起步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 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 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15