什么是大数据时代的物联网

万物互联的本质：物与物背后“人”的互联。

数据思维的本质是要把一些 业务现状数据化，有判断业务数据现状的逻辑，有基于判断结果反应的逻辑。

什么意思？

也就是从1）数据的搜集，到2）数据分析，再到3）分析后的反馈都可以尽可能被量化。

可具体应用到用户运营上我们应该怎么做呢？

回顾数据思维上，我们肯定已经能够明了，无非是分为三个步骤：

标准化用户数据的搜集，明确用户的标签

分析对比用户标签

基于不同用户标签的数据变化，形成运营反馈

举个例子，现在很多平台都在做社群运营，我们应该怎么在社群内的用户运营的时候使用数据思维呢？

首先我们来想想社群的价值，社群的价值其实是需要用户讨论社群主题范围内（或者是用户关注）的话题，进行高价值的讨论，避免低价值的内容在社群中出现，不然的话，社群被大部分用户屏蔽信息，想要在社群内做的转化也难以实现了。

所以围绕这社群的目的，要更精细化的运营用户，我们通常都需要用户在群内修改名字。

如果是基于某种社团特征的社群，通常会要求用户标注上 地区，行业，姓名。

如果是基于某个区域的某个目的的群，通常会要求用户标注上公司，兴趣，姓名/或者是基于这个目的阶段，如果是读书群，那么就需要标注正在看的书，如果是英语演讲群，就需要标注英语演讲的段位等等～～

我们一定能够看到哪些用户没有标注的群，除非本来就是熟人，不然很难形成讨论。

但是一旦有了用户标注，用户进行陌生的沟通和运营就有了一个好的基础。

这样对于一个社群的基础设施来说有了很好的第一步，但是从社群运营者的角度来说，的这对进行社群运营的用户标签的搜集是不够的。

还应该搜集哪些信息呢？

关注用户发言的频次和质量，质量代表的是这个用户发言后可以在群内带来多少持续讨论

关注用户拉进群来的用户量，和用户和群内用户的链接情况

对群内讨论的内容进行标注，例如八卦，干货，某一个群成员，线下活动等等

关注社群的活跃时间段

通常一个群内 都会有几个关键链接，这几个节点就链接了整个群的成员。

以上就完成了对于社群用户的数据搜集。

然后用户的发言频次质量，用户和用户之间的链接数据，对用户进行分级。

我们不断去分析在不同类型的内容发布后，不同分级上的用户发言频次和质量的变化，以及用户和用户之间的链接的数据，来判断。

哪种内容是不断提升群内的用户链接紧密度的

哪种内容是提升群内用户增速的

哪种内容是提升用户发言频次的

哪种内容是提升用户发言质量的

哪种内容对哪种分级下的用户效果最佳

哪种内容在哪个时间段的发布效果最佳

这样我们就掌握了一张精细于用户群体，精细于用户行为，精细于活跃时间，精细于内容标签的社群运营大图了。

这个阶段我们就完成了数据分析，但是这还远远不够，因为用户总是波动的，波动的背后，是社会热点的波动，是用户自身的成长与变化，所以我们还是需要进行持续的数据搜集和数据分析，以得知当下的那张社群运营的大图，让我们对我们运营的社群做到心中有数。

这样接下来的运营动作反馈怎么做呢？

当我们发现某个分级的用户在减少，使得社群的用户结构发生了两级分化的情况，我们可以找到对这个我们需要增长的分级下的用户最感兴趣的内容，进行更多的发布。

当我们希望进行一些商业项目的转化，需要大家开始提高对群的关注度，加强用户之间链接的时候，我们可以发起一些有助于增加群内链接的内容讨论，以便于在合适的时候进行商业转化。

当然在我们的数据统计和分析下，我们一定可以知道哪些用户有更多的用户链接，更好的社群内容的输出，我们也需要和这些核心用户进行单点的沟通讨论，以便于他们对我们的社群有更高的认可度，也可以在社群的运营出现怎么做都效果不佳的时候，可以多和这些核心用户沟通沟通，来感知他们的判断。

数据就像钱，没有数据是万万不能的，但是也不能光靠数据解决所有的问题。

数据更像是我们做好用户运营的基础设施，我们有了数据，就能对用户的现状，用户的大盘和历史行为有了一个基础的判断，但是对用户的洞察，也并不能只靠数据，很多时候需要我们和用户的直接沟通，探知背后那些难以被数据洞察的原因。

以便于洞察之后，我们可以再尝试以提取关键要素的方式，把过去没有数据化的标签尽可能标签化。

云计算的精髓就是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品，并通过网络让人们远距离在线使用，使产品的所有权和使用权分离。

云计算具有8个基本特征如下：

超大规模

云具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的云均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。云能赋予用户前所未有的计算能力。

虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自云，而不是固定的有形的实体。应用在云中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

高可靠性

云使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

通用性

云计算不针对特定的应用，在云的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个云可以同时支撑不同的应用运行

高可扩展性

云的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

按需服务

云是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

计费服务

消费者使用云端计算资源是要付费的，付费的计量方法有很多，比如根据某类资源（如存储、CPU、内存、网络带宽等）的使用量和时间长短计费，也可以按照每使用一次来计费。但不管如何计费，对消费者来说，价码要清楚，计量方法要明确，而云服务提供商需要监视和控制资源的使用情况，并及时输出各种资源的使用报表，做到供/需双方费用结清清楚楚、明明白白。

预见2022：《2022年中国工业互联网行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

行业主要上市公司：中兴通讯(000063)，卫士通(002268)，东方国信(300166)，荣联科技(002642)，浪潮信息(000977)等

定义：工业互联网

据信通院的产业范围理解，工业互联网存在着狭义和广义之分。从狭义范围来看，工业互联网核心产业只包含工业互联网平台、新型网络、边缘计算等融合创新带来的全新产业领域。从广义范围来看，工业互联网核心产业基本等同于工业数字化的相关产业，其根植于传统制造支撑体系，又融合数据感知、互联互通、先进计算、智能分析等能力，带来了传统产业的升级和新产业环节的诞生。

工业互联网核心产业体系既包括融合形成的两类全新产业子领域，即工业自动化、工业网络向边缘计算延拓形成的边缘计算子领域，汇聚工业数据、机理模型和创新应用形成的工业互联网平台及软件子领域。也包括工业软件、工业自动化、工业网络、工业装备、工业安全等传统产业的智能化升级部分。

产业发展前景及趋势预测

1、工业互联网发展趋势：步入快速发展阶段

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过人、机、物的全面联网，促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中，工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。

工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为，随着产业支持政策的不断落地，工业互联网应用将进一步普及，产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下，工业互联网行业仍然是一片蓝海。

我国工业互联网布局不断完善，且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现，但仍有很大进步空间。

2、工业互联网前景预测：工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展

考虑到工业互联网的跨界性质，很多产业可能将会从中受益，尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分，工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展，芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升，帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右，渗透产业经济规模将达539万亿元，合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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