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大數(shù)據(jù)與云計算和物聯(lián)網(wǎng)之間的關(guān)系

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯:陳俊吉|2016-08-05 10:02:14.000|閱讀 458 次

概述:“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。“

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“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

的到來,是全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出的,麥肯錫稱:“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于和運用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

《互聯(lián)網(wǎng)進化論》一書中提出“互聯(lián)網(wǎng)的未來功能和結(jié)構(gòu)將于人類大腦高度相似,也將具備互聯(lián)網(wǎng)虛擬感覺,虛擬運動,虛擬中樞,虛擬記憶神經(jīng)系統(tǒng)” ,并繪制了一幅互聯(lián)網(wǎng)虛擬大腦結(jié)構(gòu)圖。

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根據(jù)這一觀點,我們嘗試分析目前互聯(lián)網(wǎng)最流行的四個概念————-,,和移動互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)之間的關(guān)系。

從這幅圖中我們可以看出:

物聯(lián)網(wǎng)對應(yīng)了互聯(lián)網(wǎng)的感覺和運動神經(jīng)系統(tǒng)。

云計算是互聯(lián)網(wǎng)的核心硬件層和核心軟件層的集合,也是互聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統(tǒng)萌芽。

大數(shù)據(jù)代表了互聯(lián)網(wǎng)的信息層(數(shù)據(jù)海洋),是互聯(lián)網(wǎng)智慧和意識產(chǎn)生的基礎(chǔ)。

包括物聯(lián)網(wǎng),傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng)在源源不斷的向互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)層匯聚數(shù)據(jù)和接受數(shù)據(jù)。

作為數(shù)據(jù)存儲巨頭,大數(shù)據(jù)理念是,首先從“大”入手,“大”肯定是指大型數(shù)據(jù)集,一般在10TB規(guī)模左右。很多用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起,形成PB級的數(shù)據(jù)量。同時從數(shù)據(jù)源來談,大數(shù)據(jù)是指這些數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源,以實時、迭代的方式來實現(xiàn)。

物聯(lián)網(wǎng)所需要感受的物件對象范圍非常之寬,物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù),我們剛剛說虛擬東西也是物聯(lián)網(wǎng)對象,我們看很多東西收集,如瀏覽器、搜索引擎、智能終端、游戲終端、GPS等,他通過大家日常網(wǎng)絡(luò)留下痕跡和腳印獲取大量的數(shù)據(jù)。

 

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物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。美國人前幾年醫(yī)院一年產(chǎn)生500個數(shù)據(jù),IMT1。4TB數(shù)據(jù)等各種的數(shù)據(jù)通過傳感器產(chǎn)生,也有在網(wǎng)上直接產(chǎn)生的,我們現(xiàn)在處于大數(shù)據(jù)時代,物聯(lián)網(wǎng)一分鐘可以產(chǎn)生非常多的東西,蘋果下載2萬余次,一分鐘會上傳10萬條新微博,全世界物聯(lián)網(wǎng)上虛擬網(wǎng)絡(luò)上,產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。

國外的這些公司數(shù)據(jù)量不一定有中國大,中國淘寶網(wǎng)在雙十一一天創(chuàng)收10。5億,新浪微博晚上有100萬以上的響應(yīng)請求,中國聯(lián)通也進行大數(shù)據(jù)搜集,他們以前給用戶每一個月發(fā)一個帳單,很多用戶認為我沒有上這么多,中國聯(lián)通改制就詳細記錄客戶的上網(wǎng)記錄一秒鐘83萬條。

虛擬運行管理產(chǎn)生數(shù)據(jù)量更大,這個比較是美國,每天是80個,發(fā)動機引擎收據(jù)588,企業(yè)資源管理客戶關(guān)系管理等現(xiàn)在是大數(shù)據(jù),企業(yè)本身也是每時每刻產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。

 

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2012年IDC公司指出在2005年由機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占到數(shù)據(jù)總量的11%,2020增加到42%。比如說醫(yī)療,現(xiàn)在到醫(yī)院看病都要CT,清晰度很高300多兆,一個病人CT影響往往多大兩千幅,數(shù)據(jù)量已經(jīng)到了幾十個GB,如今中國大城市的醫(yī)院每天門診上完人,全國每年住院已經(jīng)達到了兩億人次,按照醫(yī)療行業(yè)的相關(guān)規(guī)定,一個患者的數(shù)據(jù)通常需要保留50年以上。

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)與一般的大數(shù)據(jù)有不同的特點。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)是異構(gòu)的、多樣性的、非結(jié)構(gòu)和有噪聲的,更大的不同是它的高增長率。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)有明顯的顆粒性,其數(shù)據(jù)通常帶有時間、位置、環(huán)境和行為等信息。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以說也是社交數(shù)據(jù),但不是人與人的交往信息,而是物與物,物與人的社會合作信息。

物聯(lián)網(wǎng)的混搭將使物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)變得更有用,將物聯(lián)網(wǎng)感知的數(shù)據(jù)與通過社會媒體獲得的數(shù)據(jù)結(jié)合,也就是人跟機器的社會聯(lián)網(wǎng),將使決策更科學(xué)。

與隱私與法律有關(guān)的特殊性,誰是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的擁有者,通過物聯(lián)網(wǎng)可以控制家用電器。

最后,大數(shù)據(jù)助力物聯(lián)網(wǎng),不僅僅是收集傳感性的數(shù)據(jù),實物跟虛擬物要結(jié)合起來。今天北京交通堵塞,但是并不知道堵塞原因,如果政府發(fā)布消息和市民微博發(fā)布消息結(jié)合起來就知道發(fā)生什么事,物聯(lián)網(wǎng)要過濾,過濾要有一定模式。

決策的時候還要考慮發(fā)布什么東西,會帶來什么影響,最近有地震,他能預(yù)測60%地震,總有一天會說準。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)據(jù)存儲,從實物虛擬物獲取存儲,然后進行一些虛擬化和找出數(shù)據(jù)摘要,是要加標簽的。

數(shù)據(jù)挖掘模式,合并壓縮、清洗過濾、格式轉(zhuǎn)換,法階段數(shù)據(jù)分析、知識發(fā)現(xiàn)、可視化、數(shù)據(jù)階段,關(guān)聯(lián)規(guī)則,分類、聚類、序列、路徑。因此后面工作更大更重要而且更難。

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最近大家關(guān)注PM2.5,另外云南西北邊、西川西南邊干旱容易發(fā)生火災(zāi),利用雷達、飛機可以搜集數(shù)據(jù),也需要進行分析,然后產(chǎn)生判斷。

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在水面取樣,通過衛(wèi)星發(fā)出去,利用云計算、中心數(shù)據(jù)挖掘,河流的環(huán)境污染,數(shù)字化的模式,我們可以發(fā)現(xiàn)有的地方有環(huán)境污染,所污染本身需要異源數(shù)據(jù),除了傳感器、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有噪聲的不干凈的,所以需要多種數(shù)據(jù)的結(jié)合,歷史數(shù)據(jù)的挖掘,然后進行分析預(yù)感、預(yù)警,所以數(shù)據(jù)后面的處理,食品現(xiàn)在也是大家所關(guān)注的,手機拍下來食品到后臺去查,是哪個公司的食品,在什么地方生產(chǎn),食品生產(chǎn)日期等等,包括食品安全不安全,營養(yǎng)成分怎么樣,食品監(jiān)控,運用后臺數(shù)據(jù)等等。最近禽流感流行,怎么去監(jiān)測,凡是產(chǎn)生流感病人在網(wǎng)上尋找,吃什么藥好,哪個地方看病好,或者微博交流。

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智能交通虛擬化和可視化。交通管理中心再大,也裝不上所有的視頻,因此10秒鐘,這樣看上去每時每刻只有能夠監(jiān)控很小一部分內(nèi)容,通過軟件把整條路上變成一個視頻,再進一步我把所有馬路都通過大數(shù)據(jù)軟件后臺分析組成圖象,這圖象像上海市領(lǐng)導(dǎo)人坐飛機俯視地面一樣。所以這些都是后臺數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)在社會管理上有很好的作用。美國紐約的警察分析交通用度與犯罪發(fā)生地點的關(guān)系有效改進治安。北京交通一卡通每天產(chǎn)生4千萬條刷卡記錄,地鐵每天1千萬人次,分析這些數(shù)據(jù)可改善城市交通狀況。新加坡的公共交通部門十年來已經(jīng)使用個人位置數(shù)據(jù)做交通需求的預(yù)測。荷蘭的交通部門利用移動電話的定位功能預(yù)測汽車和行人的擁堵狀況。

最后講M2M的總量,全世界的M2M到2011年將有20億,2020年180億,預(yù)測2020年有500億連接,主要是在消費電子和智能建筑兩個領(lǐng)域,將占70%。

2011年M2M全市場為2000億美元,2022年12000億美元,三分之二收入來自設(shè)備與安裝,三分之一來自服務(wù),2020年最大的M2M市場在中國和美國,分別占20%和19%。

經(jīng)濟學(xué)人預(yù)測物聯(lián)網(wǎng)所帶來的產(chǎn)業(yè)價值將比互聯(lián)網(wǎng)大30倍,物聯(lián)網(wǎng)將成為下一個萬億元級別的信息產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)。

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