工业物联网与消费者物联网有什么区别

1、工业物联网设备基于工业环境制造，要求比消费物联网高。

工业物联网的设备位于工业环境中，或许是在工厂车间内，也有可能在高速运行的铁路系统里，或者在酒店餐厅里，或市政照明系统里面，也有可能在电网里面。相比消费级物联网，工业物联网有着更加严格的要求，包括无时无刻的控制，坚如磐石的安全性能，复杂环境下(无论是极热或极冷，多尘，潮湿，嘈杂，不方便)运行的能力，以及无人自动化的 *** 作能力。不像大多数近期设计的消费者级别的设备，现有的很多工业设备已经运行了很长一段时间，通常以几十年衡量。

2、工业物联网系统必须具有可扩展性。

由于工业物联网应用环境更为复杂，使得工业物联网对扩展性的要求较高，比消费者家庭自动化项目复杂得多。工业物联网系统会产生数十亿个数据点，必须考虑将信息从传感器传输到最终目的地的方式 ——通常是工业控制系统，如SCADA(监控和数据采集) 平台。而消费者物联网应用涉及较少的设备和数据点，如何最大限度地减少中央服务器的吞吐量，并不算什么大问题。

3、工业物联网安全要求更高。

根据Hewlett Packard研究，有70%的物联网设备存在安全漏洞。如攻击者获得了客户财产相关的实时视频资料，那么对智能家居进行黑客攻击可能会对个人隐私造成重大影响，但网络入侵的影响是局部的。而工业物联网中就不同，这些系统通常要将传感器连接到关键的基础设施资源，如发电厂和水资源管理设施，那么其潜在的影响要严重得多。因此，工业物联网必须满足更严苛的网络安全要求，才能获得批准使用。

用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。企业通过对海量数据信息进行分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化就是用户画像的建立过程。
个推近期上线了全新的用户运营服务。个推·用户运营支持APP自有数据与个推海量数据融合，能够有效完善APP数据标签体系，涵盖用户基本属性、兴趣偏好、媒体偏好、线下活动场景等丰富维度，让APP用户画像更加全面立体；同时提供标签管理平台，支持APP开发者和运营者自助创建、自主维护、高效管理标签，还为开发者打造了丰富的行业标签模板库，涵盖餐饮、快消、美妆、母婴等多个行业，运营人员可按需灵活调用，分析
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用户洞察

用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们运营谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接挂钩的。

什么是用户画像？

在中文的语言环境中，用户画像是用来描述用户特征（用户背景、特征、性格标签、行为场景等）和联系用户需求与产品设计的。

简单来说，构建用户画像的目的就是想要通过从海量用户行为数据中提炼出用户特征信息，并根据用户信息来进行精准营销。它根据用户在互联网留下的种种痕迹，主动或被动地收集信息，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。比如：猜用户的性别，来自哪里，月收入多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备购物吗？

用户画像细分维度

用户画像主要包括：

1-性别，年龄段，成长环境；

2-生活情形，生活方式，生活习惯；

3-性格描述，以及内心的渴望；

4-消费情绪，喜欢什么，不喜欢什么；

5-内心的期待，未被满足的需求；

6-世界观，人生观，价值观；

7-社交特点；

8-媒体接触习惯；

9-对新事物的好奇心和反应程度；

10-对产品需求的联想层面；

11-和产品的接触点；

用户画像分类

随着时间的推进，用户画像也在不断完善和改进，分析方法也从最初的“经验论”逐渐改进，变成以大数据为基础和导向。

1 虚拟用户画像

早期的用户画像和上文描述的用户画像定义和细分维度都有所不同。它是通过对用户各方面信息的调研，将得到的多种信息分类聚合，并进行分析，形成有典型特征的虚拟用户。

通过调查的方法得出的这种用户画像主观性比较强，没有数据的参与构建，自然粒度也就比较粗，做不到精确地描述用户的特征，只是将用户抽象成几个简单的形象。

比如，这种用户画像的描述形式可以用下图表示：

2 数据用户画像

通过“虚拟用户画像”我们可以定义用户的性别、年龄等这些表面的基本特征，但这种特征的定义比较粗放，并不精确，想要更加全面准确的了解你的用户，就需要使用数据用户画像。

在互联网时代，大数据技术的应用使数据用户画像成为可能。这种用户画像是随着互联网的不断发展，积累的用户信息、行为记录越来越丰富，可以计算出每一个用户的特征。用户画像的细分维度前文已经讨论过了。

用户画像用标签集合来表示，例如：

张某，女，28岁，北京人，上海工作，金融业，分析师，年收入50万，已婚，一套房，两辆车，有孩子，不喜欢社交，爱运动，消费力强等。

基础信息可以通过用户的注册信息获得，但像是否有孩子、是否喜欢社交、喝白酒、消费能力等级等，用户不会告诉我们，需要建立数据模型才能计算出来。

当然，企业的业务领域不同，用户标签体系也不同，是需要有针对性的进行设计的，比如：金融和快消用户标签体系就会不同。

工业物联网是一种：数字时代先进生产模式，通过将感知技术、通信技术、传输技术、数据处理技术、控制技术，运用到生产、配料、仓储等所有阶段，实现生产及控制的数字化、智能化、网络化，提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。同时，通过云服务平台，面向工业客户，融合云计算、大数据能力，助力传统工业企业转型。

物联网、工业40等概念既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合，企业内部互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。

工业物联网是物联网领域重头戏，规模占比接近百分之二十

物联网在工业的应用，是物联网最重要的领域之一。目前，工业物联网在物联网领域占比最高，达到近20%的份额。展望未来，工业物联网也是物联网应用推广最主要的动力。预计，到 2020 年，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到 25%。

受政策、应用双推动，工业物联网产业规模快速增长

“中国制造 2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划，“中国智造”已经成为未来制造企业的发展方向，而工业物联网正是实现“中国智造”的基础。

根据物联网在工业领域的产值贡献率来测算，2014年，国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元；2016年，国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年，国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。预计在政策推动以及应用需求带动下，到 2020 年，工业物联网规模将突破 4500 亿元。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

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