京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网时代,应该了解五种物联网大数据
大数据是我们这个时代最伟大的经济机遇之一。
但它的概念非常模糊。在一些谈话中,不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种:1.大量的数据;2.超出传统数据库功能的数据集;3.使用软件工具来分析前两个意义的数据集。
物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住,从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。
然而,挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下,公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况:通过精确调整能源并最大化节省能源,使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间,对信息的需求就不是那么急迫了:数据主要在确定长期趋势时才能有价值。
现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值,还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反,消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。
我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。
五种大数据类型
状态数据
冷库中的空气压缩机是否正常运作?它们中是否有一个已经罢工了?不用担心,状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。
状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据,并把它作为基础。在许多市场中,状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料,但它也具有它自身的重要价值。
看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然,长期的数据能帮到城市规划者,但对于消费者来说,实时状态数据才是最重要的。
定位数据
我的货物到哪儿了?它到达目的地了吗?定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大,但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。
作为早期的物联网市场,农业领域也需要充分利用位置数据,因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现,这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场,尤其是在时间紧迫时,这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。
个性化数据
不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本,所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。
尽管如此,自动化也是不可避免的。没有人会为了节省4.75美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样,那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。
可供行为参考数据
把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%,并且其中一大部分(根据EPA显示,最高达到30%)被浪费了。为什么呢?因为对于大多数建筑物的所有者来说:能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题,但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。
对于这一问题相应地产生了两种方法:1.能够改变系统实时状态的自动化技术;2.能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案,也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究,这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。
反馈数据
你了解你的顾客的真实想法吗?你也许认为你了解,但是你可能错了。在不远的将来,生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据,从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运,从零售商处销售,最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。
物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路,在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现,并鼓励持续的产品改进和创新。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09