京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的融合,是智能家居的一大趋势,Vivint在智能家居系统中融入Cloudera的 Hadoop平台进行数据搜集和分析,有助于提高智能家居的服务,创造更利于家庭使用的产品和服务。
物联网的一个隐义是,它将产生大量需要汇总和分析的小数据。当务之急是既能收集数据(见证了谷歌为Nest耗资32亿美元),同时又要销售设备获取利润帮助公司分析数据(见Intel为Cloudera的投资)。
我收到很多自认为是物联网后端的推销产品——帮助公司追踪APIs、监控运行事件的服务或机制,当然,还有存储和分析数据的功能。 但是在这些推销过程中,我很难找到人们垂涎物联网的原因。
然而,在Vivint如何使用Cloudera Hadoop平台搜集数据的新闻发布中,Vivint的高级主管、客户分析师和解说员Brandon Bunker坦诚的说:
“我们已经和Cloudera进行了更深入的合作,可以同时分析行为、地理位置以及可操作事件等多个数据流,用以更好的理解和丰富用户生活。这个平台能够有效区分我们的各项业务类型,为我们提供了巨大的竞争优势。 ”
Vivint正在搜集大量的数据,以便更好地销售他的服务,同时创造一个具有竞争力的进入壁垒。在实际中,有一个很有效的杜绝浪费的方法,就是在家里没人的时候关掉A/C,这也提高了家里的安全性。但是当你知道某人家里的情况以及具体的状态时,推销其他的产品就会变得很容易。一个公司应该掌握用户情感和生活状况的联系——如果你温饱都无法得到满足,那么对于选择加强锻炼这样的良性建议,还是选择缴纳高额保险金这样的折磨方式,结果又有什么不同呢?
Vivint的情况是,在客户家里平均安装20至30个传感器,但是它不能聚合所有的数据做进一步的分析和推理。新闻发布会是关于Cloudera如何帮助Vivint解决这一问题,但实际上这是一个经济问题。下面听一听Cloudera市场部的VP Alan Saldich补充强调的:
“当我们开始把思路定位在所有的净增新数据(由嵌入传感器和地理定位服务中的设备产生)时,我们就会发现很大的商机——不仅仅实现了商业上新的收入流,同时也解决了更大的问题,因为我们能通过我们的设备更加深入的研究这些数据,并进行有效的分析和推理。”
坦率的说,如果我们真的解决了这些大问题,那我们可能会 设置新的数据标准——一个明确的消费者数据权利制度和在客户中分享有效数据的激励机制 ,这些客户能产生数据并且对改变数据有兴趣。通过数据分析得到的推理和见解能够而且应该创造成一种服务应用,并且不能止步于此。
例如,如果研究人员能够获得很多家庭的足够多的数据来计算某一区域的最优设计,那么我们搜集到的家庭能源中产生的细微数据有助于改变家居设计。另一方面,客户的摄像机数据和运动传感器可能会传达他们更多的生活内容。现在,无论哪种方式,这些相关的产品能够更多的增加我们生活的方便性,但是我们还不了解其中的潜在成本,以及现在众多提供商从事智能家居的原因。
大数据是物联网和相关家居业务的黄金。虽然消费者能够受益,但是缺乏对数据掌握和合理使用的主动权,这些数据我们放弃的可能比我们意识到的还要多。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27