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
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09