京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
物联网全方位爆发 大数据必不可少
1、物联时代 数据核心
物联网的发展正在以指数级的速度增长,而企业也正在利用其力量寻求进一步的业务提高。而对于物联网来讲,最大的挑战并不是连接,而是物联网的真正组成--数据。
物联时代 数据核心
物联网的增长速度飞快,并且开始借助技术的力量触摸到每个行业。物联网将每个可能沟通起来的对象串联起来,将传统设备转化为智能设备,为企业开辟新的技术收入流。而物联网潜在的革命性也让企业的每个部门都会受到影响。
物联网既然由"物"串联而成,那么一切设备都可能成为未开发的资源。像互联网一样,物联网也包含了网络信息的交互和访问。这使得硬件设备扮演了关键的角色,而信息不平等、客户服务、社会福利和智慧度不足的生态系统都可能会影响到物联网的发展。而让万物拥有智慧的计划在近几年来基于技术基础不断推展,其具有的智慧和洞察力会产生更多可开采数据,从而让物联网的商业价值得到进一步提高。
物联网全方位爆发
目前,大量的物联网设备正在涌入市场,根据国外相关机构预测,物联网智能设备的数量在今年有望增长15%,达到200亿。而从设计、制造、相关软件和组件的生产等各个相关行业也会进入物联网生态系统,从而造就更多行业利润的增加。利用物联网设备进行智能分析和数据收集是涉及到所有行业利润驱动的核心。
从一项调查中来看,目前大约有65%的企业正在使用或者计划使用物联网解决方案解决业务问题。而在投资方面,物联网的资金投入从2015年的2150亿美元增长到2020年的8320亿美元,而且未来几年,企业还将不停的寻找物联网技术新的应用领域。
2、大数据必不可少
在这种情况下,数据的采集和分析必须要跟上设备开发与部署的节奏,其对于物联网至关重要。物联网的数据挖掘关乎业务范围和公司前景的发展,同时这些数据可以帮助物联网发掘潜力,寻找存在的问题,形成良性循环。
通过对专业的知识对这些数据进行分析后,物联网企业和运营商都可以从中获取更高的利润,改善用户体验,重新审视当前的运营模式,评估知识水准。而物联网数据本身就是一种大数据,是从大量传感器中收集,通过设备和云计算获取结构化、实时流信息的来源。因此,物联网项目的成功与否取决于可不可以智能的利用收集到的数据。
目前,仅有1/3的欧洲企业可以分析他们的物联网项目中所产生的大量数据,这就意味着很多的项目尚未对数据中隐藏的价值开始进行探索。而长远来看,这将很可能使得企业错失新的物联网机会,缺乏物联网洞察的帮助,在为消费者提供定制化服务时也将困难重重。在新的商业模式中,利用这些数据可以解决货币化问题,保护企业的商业底线,确定新的商业方向。
物联网数据分析需要保持稳定性
物联网数据分析有很多因素是十分重要的。首先,保持7*24不间断的数据能见度是非常重要的,实时的分析能够为物联网项目提供整体把控支持。这其中可能会包括了大量的设备、传感器、网络和连接。公司还需要能够实时的查看当前数据、网络技术、BI以及网络部署等状态,保持控制。
建立统一平台,能够提供收集的数据对资产甚至客户行为的影响,帮助企业了解客户行为和细节,借此提升管理服务质量。这将有利于改善现有服务,推出新产品,开辟新的收入来源和服务提供商,保持市场竞争的优势。
3、物联网数据 安全当先
在平台之上应该有专业的监管人员或者设备。一方面可以提升企业对数据的把握,另一方面,一旦产生任何可能会对物联网基础设施产生干扰的活动时可以迅速进行过滤。由于物联网的网络承担了重要的认为,其数据流量需要保障可靠和安全性,也要保障整体网络的韧性。
一般来讲,物联网网络与运营商的合作会产生新的机遇。物联网是一个新的领域,开发新的API,采用新的技术可以更好的为之服务。而所有的系统功能、属性等都可以通过API来获取服务、供应、配置、统计甚至智能化的业务终端等。长远来看,物联网服务的提供者可以成为IT企业的合作伙伴,进一步提高不同企业间的工作效率。而相应的数据将会成为一种新的货币,掌握了这部分API数据的运营商自然会成为得利者。
物联网安全不可低估
物联网的安全和隐私也是值得关注的部分,超过25%的企业认为,安全和隐私问题是物联网投资的主要障碍。而这一点在设备方面尤其重要,目前物联网用于医疗领域的阻碍也是限制于安全方面的考虑。物联网网络需要在相关数据、设备可靠性、安全性、执行等多个方面达到最优水平。
当前时代中,物联网的发展速度十分喜人。设备和服务的早期投入已久开始回馈消费者和工业应用,而这一趋势还在加速中,现如今需要的是让整个物联网体系更为智能的方法。而大数据,无疑是另一个可靠的技术。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17