大数据和物联网是什么?听院士给你讲课

大数据和物联网是什么听院士给你讲课
大数据、物联网这些热词到底怎么理解？这些技术如何应用到实践？7月23日至28日，由人社部主办、江苏省人社厅承办、江苏省工程师学会协办的“2018年物联网和大数据技术在农业、环保及工业领域的应用”国家级高级研修班在南京举行。尹浩和徐宗本两大中科院院士现场讲课，为大家答疑解惑。

“什么是大数据？大家看这样一张图。”讲课现场，徐宗本让大家看了一幅图，画面中一开始是很多复杂混乱的碎片，当经过成倍数据的叠加，最后形成一张大象的图像。“当数据达到量变和质变的临界点时，大家可以解读数据背后的故事，这就是大数据。”徐宗本表示，现在大数据已经不仅仅局限于一个定义，有人讲大数据时代，有人说大数据技术，还有人谈大数据文化。“这都体现了大数据拥有大价值。”
徐宗本举例，大数据提供了社会科学的方法论。“比如，通过获取分析数据，可以对社会政策进行进行分析，对社会走向进行预测，这就给文科、管科提供了公共的方法论。”更别说，大数据形成了高新科技的新领域，成为社会进步的新引擎。徐宗本表示，这都是大数据数据积累、关联聚合、数据分析出来的价值。
嗅到大数据的商机，目前全国各地也都在建立数据中心。对此，徐宗本表示，数据中心虽然多了，但是产业链条并不完整。“很多中心只是收集和存储信息，但是缺乏分析、挖掘和应用能力。”他打了一个形象的比喻，这就好比“只买米不做饭”。“大数据的分析和应用才能变现和创作价值，这是我们下一步需要好好利用的。”
如果说大数据是数据收集和分析，物联网则是将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信。简单说，就是人、机、物的联接。尹浩院士表示，“十三五”时期是我国物联网加速进入“跨界融合、集成创新和规模化发展”的新阶段。“万物控制”是业界面临的下一个挑战。
目前物联网已经与交通、节能环保、农业、智慧健康医护、家居、工业等各个领域进行了嫁接。“比如说，智慧交通。物联网可以通过各种基础传感设施，进行出行、消费、人口分布、交际等情况分析，然后基于公共交通网络的城市车载感知网络系统，进行智能化交通管制。设定管理路段、自动调整交通信号灯、车辆诱导通行等。”
不过，尹浩表示，物联网发展面临的瓶颈和深层次问题也很多。物联网安全管控、国际竞争压力、应用需求本地化都是下一步要迎接的挑战。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

信息时代,算力就是生产力。当前,云计算、人工智能、大数据等新-代信息技术快速发展,传统产业与新兴技术加速融合,数字经济蓬勃发展。勋基础设施作为各个行业信息系统运行的算力载体,已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施,在数字经济发展中扮演至关重要的色。近年来,我国对算力基础设施的重视程度不断提升。斯泛服务于我国数字社会转型中的方方面面,加速提升我国数字经济在国民经济中的占比。今年年初,国家多部门联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。“数据晒,算力向东" ,服务东部沿海等算力紧缺区域,解决我国东西部力资源供需不均衡的问题。到,国- -体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算"工程正式全面启动。科箭的这位客户是ICT (信息与通信)基础设施和智能终端提供商旗下子公司,经发展成为知名的算力基础设施与算力服务提供者。目前,该公司原有的供应链执行相关的仓储管理系统( WMS )和运输管理系统( TMS) , 主要用以满足之前的业务管理需求。随着公司战略组织架构的调整,原有系统功能沉重,业务关联性过强,统难以灵活快速地支撑公司的业务需要,因而需要选择市场上可以满足业务需求,产品成熟、可配置、灵活易用、快速实施交付的系统。经过多轮比较,该公司从众多国内外知名厂商中选择了科箭,主要 看重科箭解决方案在以下三个方面的优势:1一个平台下最大程度满足复杂的订单履约场景;2功能解耦,敏捷开发,快速迭代;3增强个性化优化算法,辅助预测,决策。

物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范围比物联网更广。智慧城市的衡量指标由大数据体现，大数据推动智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于物联网的应用。物联网是指通过信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描仪等各种设备和技术，实时采集任何需要监控、连接和交互的物体或过程。收集声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。通过各种可能的网络接入，实现物与人的无处不在的连接，实现对事物和过程的智能感知、识别和管理。物联网是基于互联网和传统电信网络的信息载体，它使所有可以独立寻址的普通物理对象形成一个互联网络。大数据技术是从各类超大规模数据中提取价值的低成本、快速收集、处理和分析技术的新一代技术和架构。大数据技术的不断出现和发展，让我们处理海量数据变得更容易、更便宜、更快捷，成为使用数据的好助手，甚至改变了很多行业的商业模式。大数据是这样一个数据集:数据量增长非常快，用常规的数据工具无法在一定时间内完成收集、处理、存储和计算。云计算是基于互联网的超级计算模式。在远程数据中心，数以千计的计算机和服务器连接成一个计算机云。所以云计算甚至可以让你体验到每秒10万亿次的计算能力。如此强大的计算能力，可以模拟核爆炸，预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等访问数据中心。，并根据自己的需要进行计算。云计算的就业前景在某种意义上也可以理解为云计算提供的服务，这是必然的，也就是说云计算对社会和云计算用户有什么优势，也可以理解为云计算的优势就是云计算的就业优势。

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