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斯蒂尔曼物联网数据分析——物联网电气火灾监控系统供应商

有人说，物联网是传感器；有人说，物联网是5 G,NB-IOT；有人说，物联网是大数据；也有人说，物联网是智慧地球，智慧城市，智能交通，智能家居；也有人说，平安城市，天网工程，雪亮工程，物联网；甚至有人说，物联网跟人工智能差不多。

互联网的概念zui初在1999年由美国麻省理工学院提出，英文名称是 Internet of Things，也就是“物质连接网络”。就其本质而言，物联网就是将任何测量对象，变成一串数字，然后通过网络传输出去，进行分析处理，然后支持相关应用的数据转换过程。

如果说物联网是万物互联，那么物联网是如何让不能沟通的事物和事物变得能沟通的呢？

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“物”是物联网的主体

以前讲过，现代物联网应用是一种互联网应用，但物联网应用与传统互联网应用有很大区别，传统互联网生产、消费数据的主体是人，现代物联网应用的主体是物。

在现代物联网应用场景中，数据的生产者是“物”，如智能设备或传感器，而消费者通常也是“物”。

通过智能农业的应用，温度传感器可以定期地将智能设备内的温度上传到控制中心。在低于某一阈值时，中心根据预设规则远程开启加温装置。这种情况下，数据的生产者是温度传感器，数据的使用者是加温装置，两者都是“物”，不直接由人来控制。

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大部分收集到的数据都被浪费了。要从大量数据中寻找业务问题“答i案”，业务分析员必须对无关数据进行过滤，并找到可能存在答i案的具体数据集。因此，估计有60%至73%的资料没有被分析。

在面对处理大数据的挑战时，我曾设想这样一个场景：为数百万用户提供服务的大型电力公司试图预测即将到来的夏季用电高峰。搜集、整理必要的资料，然后进行预测、建立模型，这几乎是不可能完成的任务，因为资料集太大了，很难整理出来。(加上每个客户5分钟间隔内的物联网传感器数据，你就能清楚地看出这有多困难)

在如何使用数据、雇佣数据科学家和使用第三方资源、如何结合使用工具使数据挖掘变得有效等方面，公共部门正在进行大量的培训，其中zui关键的是获得正确的***知识。

还必须为数据集提出正确的问题和定义查询。假如你没有问出正确的问题来获得zui深刻的见解，收集更多的数据是没有任何价值的。利用物联网平台处理数据的好处包括强大的分析和可视化能力，这些能力能够提供趋势分析，甚至是投资回报(ROI)。可针对不同部门和利益相关者对工具和可视化功能进行定制和个性化。

人们所创造的物质世界有多大，我们就有测量的概念，但人们所创造的数字世界究竟有多大，相信这一概念并不十分明确。

多数人认为，数据就是数字，或者一定是由数字组成的，但事实并非如此，数据的范畴远大于数字，信息，现象，数据，状态和知识都可以成为数据的一部分。

人所创造的物质世界的一切都可以是数据，通过互联网传播的文字、图片和视频就是数据；工厂里的所有档案、大小、记录就是数据；大小、年代、手工艺品也是数据。地甚至宇宙存在的时空也可以是数据，小到一粒，大到一颗行星的轨道和生命周期。

海量数据的困境

对海量数据的分析能够对公司的业务和经营方式产生重要的影响。但围绕这一目标，下列问题也存在了很长时间：

大多数数据是孤立的，不能同其他类型的数据相分离，不能进行宏观的综合分析。举例来说，很难将财务数据与消费者数据进行简单地汇总，以便更深入地了解特定客户行为对公司财务业绩的影响。

难以快速处理大数据，以便让洞察力发挥作用。大部分类型的数据的价值都是短暂的，今天的消费者行为将会在明天和后天改变。企业需要能够迅速提供行动指引的洞察力，才能实现效益zui大化，但是大多数传统数据库系统不能快速处理数据。