1.數(shù)據(jù)的體量將會成倍增加
正如移動互聯(lián)網(wǎng)時代,核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點從PC轉(zhuǎn)換為人一樣,在萬物互聯(lián)時代,無數(shù)的物理硬件將成為核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,數(shù)據(jù)來自無數(shù)自動化傳感器、自動記錄設(shè)施、生產(chǎn)監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測、交通監(jiān)測、安防監(jiān)測等;來自自動流程記錄,刷卡機、收款機、電子不停車收費系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)點擊、電話撥號等設(shè)施以及各種辦事流程登記等。由于連接數(shù)的增加、不間斷的數(shù)據(jù)收集、存儲、回傳,以及更高清的圖片和視頻應(yīng)用,都會讓數(shù)據(jù)的體量有驚人的爆發(fā)。
在萬物互聯(lián)的場景下,每天都會有大量的終端在進行類似Google街景這樣的數(shù)據(jù)回傳,而大數(shù)據(jù)的理念,要求數(shù)據(jù)盡可能的龐大且非刻意收集。
伴隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟,產(chǎn)業(yè)的爆發(fā),各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計算、云存儲等技術(shù)的發(fā)展,萬物將都被聯(lián)網(wǎng),物的所有軌跡都可以被記錄,一切皆被數(shù)字化,因此產(chǎn)生的數(shù)據(jù),可以想象,比之今天,會有多大量級的增加。數(shù)據(jù)的存儲,數(shù)據(jù)的計算與挖掘技術(shù),都將成為萬物互聯(lián)場景下,大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心能力。
2.數(shù)據(jù)的及時性特征將會被放大
在互聯(lián)網(wǎng)甚至是移動互聯(lián)網(wǎng)時代,數(shù)據(jù)的及時性并沒有那么重要,大量的統(tǒng)計結(jié)果是基于過往數(shù)據(jù)的挖掘而產(chǎn)生的,這些不及時的數(shù)據(jù)意義也是非常巨大的。Google利用不同地區(qū)人們的搜索習慣,成功預測了流行疾病的爆發(fā),Facebook利用了網(wǎng)民在無壓力情況下瀏覽網(wǎng)頁、評論、點贊、社交言論的情況,成功預測了美國各州總統(tǒng)大選的結(jié)果。都屬于利用過往大數(shù)據(jù)的成功應(yīng)用案例。但是在萬物互聯(lián)場景下,由于物聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)微量數(shù)據(jù)的不間斷回傳,人們對于數(shù)據(jù)的及時性需求將越來越旺盛,無等待服務(wù)將被更多的行業(yè)提供,從而產(chǎn)生更多的應(yīng)用場景。
比如在智慧交通上,百度、高德等地圖廠商,已經(jīng)可以通過智能手機的數(shù)據(jù)回傳,動態(tài)監(jiān)控整個城市的交通情況,從而為用戶提供實時的路況信息。目前這種路況信息已經(jīng)取代了傳統(tǒng)的交通廣播模式,能夠?qū)崿F(xiàn)個性化的關(guān)注出行路線的路況,并根據(jù)交通情況,自動設(shè)計、自動更改。
目前,在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域,缺乏一個類似Iphone之于移動互聯(lián)網(wǎng)一般里程碑似得產(chǎn)品。而大多數(shù)人都將此寄希望于無人駕駛,因為人類如果能將汽車,這樣一個工業(yè)時代最終要的個人產(chǎn)品進行智能化、數(shù)字化,那么將極大的帶動其他產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展。而無人駕駛的前提,除了提前將整個街區(qū)數(shù)字化以外,不間斷的數(shù)據(jù)回傳也非常重要。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,隨著車與更多物品連接起來,將會形成更大范圍的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),交通這個生態(tài)也將進一步豐富起來。
3.數(shù)據(jù)的完備性將得到極大程度的豐富
在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)格式變得越來越多樣,涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等不同的類型;數(shù)據(jù)來源也越來越多樣,不僅產(chǎn)生于組織內(nèi)部運作的各個環(huán)節(jié),也來自于組織外部。
例如,在交通領(lǐng)域,北京市交通智能化分析平臺數(shù)據(jù)來自路網(wǎng)攝像頭/傳感器、公交、軌道交通、出租車以及省際客運、旅游、化危運輸、停車、租車等運輸行業(yè),還有問卷調(diào)查和地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)。
4萬輛浮動車每天產(chǎn)生2000萬條記錄,交通卡刷卡記錄每天1900萬條,手機定位數(shù)據(jù)每天1800萬條,出租車運營數(shù)據(jù)每天100萬條,電子停車收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)每天50萬條,定期調(diào)查覆蓋8萬戶家庭等等,這些數(shù)據(jù)在體量和速度上都達到了大數(shù)據(jù)的規(guī)模。
數(shù)據(jù)的完備性,尤其是跨界數(shù)據(jù)的交叉運用,將會產(chǎn)生意想不到的應(yīng)用場景。亞馬遜正是此中高手,更加完備的數(shù)據(jù),讓亞馬遜在個性化推薦的時候,并不用如沃爾瑪一樣思考為什么買啤酒的用戶會買尿不濕,他們只是通過統(tǒng)計學發(fā)現(xiàn)數(shù)以百計的類似關(guān)聯(lián)現(xiàn)象,配合更多諸如年齡、消費習慣、性別等標簽數(shù)據(jù),將結(jié)論直接用于精細化營銷。
物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的故事還有很長很長,數(shù)據(jù)的爆發(fā)只是一個開始,我們?nèi)绾问占A康臄?shù)據(jù),如何儲存,如何設(shè)定算法,如何運用機器智能實現(xiàn)自動運算,如何將運算的結(jié)果用于預測未來或者更多的商業(yè)場景,最后如何確保我們的數(shù)據(jù)安全。
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