京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智能手表的大数据价值源于整合
在可穿戴设备产业中,当前最受大众关注,以及大众认知度最高的产品“三剑客”,是智能眼镜、智能手表、智能手环。不论是哪种形态的可穿戴设备,其核心价值都是围绕着数据展开。不论是对数据的采集、挖掘,还是可穿戴设备本身价值的挖掘都离不开数据。但是当前可穿戴设备基本都还没进入到数据价值的环节,整个产业基本都还停留在硬件产品本身。
从目前的产业情况来看,经历了这几年的发展之后,可穿戴设备的相关从业者已经较初期有了更多的思考。从应用层面来看,已经从之前的运动监测为主的功能拓展到了医疗监测、金融支付、安全定位、智能控制等方面。基于手表的可穿戴设备是目前可穿戴设备产业中最热门的形态,不论是从产品的功能、产品的数量、创业者数量层面来看,都是NO.1,而促成这种局面的关键因素是苹果公司在这个领域的介入。
从目前整个市场的情况来看,主要由以下三股力量在共同推动智能手表产业:第一类是科技公司,比如苹果、三星、LG、华为、摩托罗拉等,这类公司主要借助于自身在通讯领域的优势来打造智能手表。不过苹果的不同之处是改变了整个智能手表产业的发展路径,一方面重新定义了当下智能手表的价值,将智能手表变得更加时尚;另外一方面则是推动了整个产业链技术的进步。第二类是传统钟表公司,主要是受苹果Apple Watch的影响,传统钟表业不得不发力智能化,这也在一定程度上促进了市场的形成。第三类是创业者的进入,主要以细分市场为切入点,比如儿童、老人、娱乐、支付等。
不论是哪一类企业,从目前的产业情况来看都难以形成有效的大数据价值。大部分的智能手表目前所面临的处境都不容乐观,一方面是使用者有限,主要是产品过于分化、多元;另外一方面是使用时间短,也就是通常所说的产品缺乏粘性。在这两种因素之下,开发者就很难获得有效、足量、有价值、有意义的数据,而目前大部分获得的数据可谓是“脏数据”。一旦没有足够的数据采集样本,就很难为算法的修正提供有效价值,这也就在一定的层面上制约了当前监测数据准确度的提升。
不论是从提升算法技术层面,或是从获取有效数据进行价值挖掘的层面来看,对于智能手表而言当前最重要的是对所采集的数据进行整合,也就是对于当前碎片化数据的智能手表产业而言,要想实现大数据价值的前提在于整合。因此,在我看来要想比较快的实现智能手表的大数据价值意义,有以下三点建议:
1、发挥行业协会的价值。由钟表协会,或者是相关的产业协会牵头,联合相关企业或者是相关部门推出智能手表的专用系统平台,以及相应的云服务接口,并开放给所有的智能手表企业使用。对于当前而言,只有将碎片化的智能手表市场集中起来,才能有效地总结经验、发现问题、修正问题、解决问题。
2、发挥相关企业的力量。由相关企业自愿联合,共同推出一个专属的智能手表系统平台,同样包括相应的云服务接口,并开放给所有的智能手表企业使用,并将所采集到的数据分享给所有接入的企业,或者是由联合成立的公司专门成立相应的研究部门,对所采集到的数据进行挖掘、加工、处理,将所得到的结果,包括算法技术的完善等优先提供给接入的开发者使用。
3、专业的第三方服务公司。以智能手表产业为垂直点,围绕智能手表的系统平台、数据安全、数据采集、数据挖掘等方面,专业为智能手表的开发者提供软系统层面的服务,并由此来构建相应的盈利模式。
不论是以以上的哪种形式,或者是其他形式出现,对于智能手表产业而言要想有效地步入正轨发展,当务之急就是如何解决由产品过于碎片化所带来的数据碎片化问题。不同开发者在进入智能手表产业时,在本身资源有限的情况下做着很多重复的投资工作。每个企业都应该自己搞一套体系,比如APP的开发、算法的建立、云平台的搭建等。以云平台来说,目前大部分的企业都希望自己构建云平台,但现实的情况是大部分企业所构建的云平台安全性很差,而目前没有出现数据泄露的根本原因并不是这些云平台很安全,而是这些数据对于黑客们而言还没有价值。
因此,在我看来当前智能手表产业要想获得大数据的价值,必须转变心态,需要以更加包容、开放的心态来整合数据。只有将当前有限价值的数据进行整合,才能从中挖掘到有效的价值,提升监测算法的精准度。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19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