京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、云计算之于物联网 是成功还是毁灭
一直以来,物联网都被无数人追捧,已经火热到无法回转的地步。人们预计到2020年物联网中连接的设备将超过500亿。依托于射频识别技术,全球设备互联的构思从诞生之初就产生了各种能够与现实环境进行互动的物品的设想。从某种意义上来说,物联网为联网的物品带来了视觉和表达能力。而移动技术、大数据与云计算对物联网有哪些影响和利弊呢?
以下为英文原文。
随着物联网不断发展,今天我们再来讲讲移动技术、大数据与云计算对物联网的影响。
移动技术
说到移动技术,我想大家跟我一样对移动设备与移动应用在21世纪的创造记忆犹新。
据估计2015年底移动设备数量将超过全球人口总数。
“物联网对移动领域是仙丹还是毒药?”
移动技术是物联网未来的重要一环,它改变了我们生活的方方面面。
对已经使用了物联网的机构所做的分析显示用户更偏好于享受现成的移动应用。事实上开发者应着力于为用户提供更强有力的控制,以便用户可以随意操控家里、车里以及办公室里的一切设备。
还有一个悬而未决的大问题。那就是物联网与移动产业趋向是否一致,以及物联网是否会摧毁整个通信、宽带行业或是互联网本身?
关于这个问题的辩论仍在继续。有人认为移动设备将会成为用户与物联网设备交互的平台。也有人认为物联网的万物互联特性将减低移动设备与移动应用的重要性。
这场辩论使我们迷惑:物联网崛起之日,二十亿智能手机将何去何从?
大数据
与物联网有关的另一个重要方面是大数据。时至今日仅仅收集数据已经远远不够,对数据进行处理分析并将分析结果迅速转化为行动的指导才是至关重要的。
每天都有数以百万计的新设备加入物联网,如何处理这些设备所产生的各式数据是一个巨大的挑战。传统的数据分析系统面对如此海量的数据已经无能为力。
数据无处不在,对数据的处理是企业必须面对的问题。很多企业已经转向了诸如Hadoop和集群计算这样的新技术来减少处理数据所花费的时间。即使面对海量数据,这些技术也可能在很短时间内就完成处理。
数据处理的即时性也取得了长足的进步。现在有些医院已经开始监测危重病人的实时数据以便了解病人情况。
大数据分析对于物联网最重要的意义在于对数据的实时采集和实时分析并根据分析采取合适的行动。在设计分析解决方案时,也要考虑到从多种设备采集信息并产生一定的反馈。
时至今日云计算已经成为主流,但我们心中一直存有疑虑那就是物联网的云端化会产生怎样的结果。
企业更偏好云计算平台以便享受云计算所提供的扩展性,效率以及高可用性。
有分析显示调查的企业中有93%已经在使用或测试基础设计即服务IaaS。使用混合云策略的企业也从2014年的74%增加到了82%。
在即将来临的创新浪潮中,物联网将会以更快的速度发展。得力于云计算对地理分散的各种设备协同合作的良好支持,物联网的云端化也成为了一个重要的发展点。将各种设备所提供的服务结合起来并可靠地支持大量用户应是物联网应用的核心要求,而这正是云计算所擅长的。
云计算在万物互联的世界中显示出了它的灵活性、扩展性和高性能。事实上云计算有着解决物联网应用架构方面问题的潜力。
云计算使不同的用户分享计算资源,但它也同时带来了数据泄露的风险。有了物联网,更是将无数的个人信息暴露在了危险之中。
所以疑虑仍在:物联网的云端化到底是有益还是有害?
在争议与问题中,物联网在过去几年取得了标志性的创新和技术进步。大部分的进展是在移动技术、大数据与云计算领域。这三个领域的发展融合一定能为企业提供更好的综合IT架构平台并在企业中大放异彩。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08